Чему вы научитесь
- Выводить EL = PD · LGD · EAD как математическое ожидание потерь и показывать, где формула занижает потери, если LGD растёт в кризис
- Считать разброс потерь (UL) и убыток плохого года нормальным приближением и проверять его точным биномиальным расчётом
- Собирать из истории просрочек таргет «90+ дней за 12 месяцев» в pandas и отличать утечку будущего от корректного таргета
- Строить биннинг, WoE и IV, обрабатывать пустые бины и проверять монотонность в pandas и функцией на чистом Python
- Переводить логистическую регрессию в скоркарту: баллы, PDO (баллов на удвоение шансов), мастер-шкала и отсечка по цене ошибки
- Проверять PD-модель: Gini на отложенном по времени периоде, PSI и биномиальный тест калибровки с поправкой на корреляцию
- Оценивать LGD по реестру взысканий с дисконтом и незавершёнными делами, LGD с залогом и CCF (долю невыбранного лимита)
- Получать lifetime PD из матрицы миграций и считать ECL по стадиям 1, 2 и 3 с дисконтом по эффективной ставке
- Раскладывать скачок резерва на эффект рейтинга и эффект срока, разбирать движение резерва для аудитора и взвешивать сценарии
- Выводить формулу Васичека, считать капитал на 99,9 % по формуле Базеля (без поправки на срок) и проверять его Монте-Карло
- Дописывать четыре функции каркаса (woe_table, calibrate, ecl_by_stage, capital) и проходить три контрольные точки ноутбука
- Находить типовые ошибки в чужом отчёте о резерве по чек-листу из 12 вопросов: от выборки и калибровки до сценариев и капитала
О курсе
Резерв по пяти корпоративным кредитам за квартал вырос с 13,71 до 85,08 млн ₽, в 6 раз, хотя один из заёмщиков платит день в день. Комитет спрашивает, откуда цифра. Аудитор просит движение резерва. Тестовое в риск-департамент просит проверить модель. Ответ дают три числа: вероятность дефолта (PD), доля потерь при дефолте (LGD) и сумма под риском (EAD). Без них остаётся «так посчитала модель».
С 2018 года МСФО 9 требует резерв на ожидаемые убытки (ECL), и он растёт ещё до просрочки. Капитал считают по формуле Базеля на уровне 99,9 %: это убыток, который портфель превысит раз в тысячу лет. В мае 2026 года Банк России опубликовал доклад о кредитной концентрации: обсуждается риск-вес 100 % для корпоративных заёмщиков в Н6 с 2028 года.
Курс разбирает кредитный риск как одну цепочку расчёта: потери кредита, PD-модель, LGD и EAD, резерв по стадиям, капитал. Считаем в pandas, scipy и Excel. Аналитик уносит ноутбук для собеседования, сотрудник банка уносит чек-лист вопросов к методике.
Внутри: 6 модулей, 25 уроков, 123 задания (117 проверяет платформа, 6 сверяются с эталоном самостоятельно). 11 ноутбуков Colab: WoE, логистическая регрессия, Gini, матрица миграций, Монте-Карло. Портфелей два: розничный пул проходит путь от данных до ECL, корпоративный портфель доходит до капитала. В финале вы дописываете четыре функции сквозного ноутбука и сверяете его с эталонными числами в трёх контрольных точках.
Сквозной пример: вымышленный Тальвег Банк и Ирина, главный кредитный аналитик корпоративного блока. По пути встретятся нарушенный ковенант, подрядчик с 95 днями просрочки, аудитор Вера с вопросом о весах сценариев и валидатор Глеб, который не верит формуле капитала.
Для кого этот курс
Двум группам: аналитикам и выпускникам, которые идут в риск-департамент банка, и сотрудникам банков и аудита, которым нужно воспроизвести резерв и капитал.
- Аналитикам данных, студентам и выпускникам магистратуры, которые идут в риск-департамент: pandas и SQL уже есть, а тестовое просит WoE, Gini на отложенной выборке и объяснение PD.
- Кредитным аналитикам корпоративного и МСБ-блока: на комитете спрашивают, почему резерв вырос после нарушения ковенанта, а PD присвоила чужая модель.
- Аудиторам финансовых институтов и специалистам МСФО-отчётности: чтобы пересчитать ECL клиента самим и спорить о стадиях и весах сценариев по существу.
- Риск-менеджерам смежных направлений, которым поручили модель PD или оценку концентрации: капитал на 99,9 % построен на том же квантиле убытков, что VaR в рыночном риске.
- Руководителям риск-команд: вводный трек для стажёров с выводами формул и расчётными задачами вместо квизов на память.
Чего в курсе нет: учёта МСФО 9 (классификация активов, проводки), резервов по положениям Банка России, подготовки модели к валидации ПВР и внедрения скоринга в прод. Трудоустройство курс не обещает.
Начальные требования
Аналитику банковский опыт не нужен: хватит pandas (прочитать CSV, groupby, merge) и базового Python с циклами и функциями. Сотруднику банка Python для прохождения не нужен: код пишется только в пяти задачах по готовой заготовке, это 10 баллов из 159 при пороге сертификата 112. Математика нужна на уровне первых курсов: вероятность, среднее, дисперсия, производная, умножение матриц; по ходу курса всё напоминаем. Для Colab нужен Google-аккаунт.
Как проходит обучение
Программа курса
В курс входят
- 25 уроков
Наши преподаватели
Сертификат
Что вы получаете
- Два бесплатных урока: 1.1 (ожидаемые потери пяти кредитов) и 5.4 (почему резерв вырос в 6 раз, хотя заёмщик платит)
- Сквозной ноутбук NB10 с вашими четырьмя функциями и тремя контрольными точками для собеседования
- Резюме модели на страницу для собеседования или портфолио, с самопроверкой по эталону
- Чек-лист из 12 вопросов к модели резерва (PDF) для разговора с методологом, валидатором или аудитором
- Учебные данные: портфель из 40 заёмщиков (talweg_corp40.xlsx), розничный пул «Тальвег-Ритейл» и генератор
- 11 ноутбуков Google Colab как тренажёр: каждое число из них есть и в тексте шага
- Сертификат Stepik при 112 баллах из 159, с отличием при 144