Research topics on credit risk management
Authors: Γιαννούλη Παναγιώτα 
Published: July 2022

Ο πιστωτικός κίνδυνος είναι μια από τις μεγαλύτερες απειλές που αντιμετωπίζουν τα πιστωτικά ιδρύματα. Η σταδιακή ανάπτυξη του ελέγχου του πιστωτικού κινδύνου οδηγεί στη ανάγκη για συνεχή βελτίωση των μοντέλων πιστωτικού κινδύνου προκειμένου αυτός να αντιμετωπιστεί ή να προβλεφθεί. Για το λόγο αυτό, η παρούσα διατριβή εστιάζει στη συμβολή σε τομείς σχετικούς με μεθόδους πρόβλεψης και επιλογής επεξηγηματικών/ανεξάρτητων μεταβλητών με απώτερο σκοπό την ενίσχυση της αποδοτικότητας των μοντέλων πιστωτικού κινδύνου. Αρχικά, το ενδιαφέρον μας επικεντρώνεται στην κατηγορία μοντέλων πρόβλεψης, συμπεριλαμβανομένου του χαρακτήρα (τύπου) των επεξηγηματικών/ανεξάρτητων μεταβλητών που μπορούν να αξιοποιηθούν σε μοντέλα πιστωτικής βαθμολόγησης (credit scoring models) αλλά και νέοι αλγόριθμοι ταξινόμησης για έγκυρη και αξιόπιστη αξιολόγηση της απόδοσης των προτεινομένων μοντέλων.Εκ πρώτης διερευνούμε την αποτελεσματικότητα των εναλλακτικών δεδομένων στα μοντέλα πιστωτικής βαθμολόγησης. Ως εναλλακτικά δεδομένα θεωρούμε τα δεδομένα που προέρχονται από μη παραδοσιακές πηγές και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη συμπλήρωση παραδοσιακών δεδομένων προκειμένου να παρέχουν καλύτερες πληροφορίες που διαφορετικά δεν θα ήταν εφικτές και τα οποία θεωρούνταν μοναδικά, ασυνήθιστα ή ακριβά πριν από λίγα χρόνια.Για το σκοπό αυτό, δημιουργήσαμε και εισαγάγαμε μεταβλητές οι οποίες προέρχονται από εναλλακτικές πηγές πληροφόρησης, σε ένα ήδη υπάρχον μοντέλο πρόβλεψης για ελληνικά ξενοδοχεία που χρησιμοποιεί μόνο δεδομένα πιστωτικής συμπεριφοράς. Για την ανάλυση αυτή χρησιμοποιήθηκε ένα πραγματικό σύνολο δεδομένων πιστωτικής βαθμολόγησης 678 ελληνικών ξενοδοχείων, το οποίο παραχωρήθηκε από την ιδιωτική βάση δεδομένων της ΤΕΙΡΕΣΙΑΣ Α.Ε. (μια εταιρεία που ιδρύθηκε από σχεδόν όλες τις τράπεζες της Ελλάδας). Συγκρίνοντας το «εναλλακτικό» μοντέλο με το ήδη υπάρχον χρησιμοποιώντας τους δείκτες απόδοσης K-S, Gini Index και ακρίβεια (accuracy), καταλήξαμε στο συμπέρασμα ότι τα εναλλακτικά δεδομένα συμβάλλουν στην απόδοση του μοντέλου. Έχοντας διαπιστώσει τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου για τα ελληνικά ξενοδοχεία, μπορούμε εύκολα να συμπεράνουμε ότι θα ήταν συνετό να διερευνήσουμε τη χρησιμότητα εναλλακτικών δεδομένων και σε άλλους κλάδους.Στη συνέχεια, πραγματοποιήθηκε μια συγκριτική μελέτη αξιολόγησης 12 αλγορίθμων ταξινόμησης στο ίδιο σύνολο δεδομένων για να συγκρίνουμε νέες με παραδοσιακές μεθόδους ταξινόμησης. Κατά την επιδίωξη αυτού του στόχου, συγκρίναμε αυτούς τους αλγόριθμους ταξινόμησης ως προς την AUC και την ακρίβεια. Τα αποτελέσματά μας έδειξαν ότι υπάρχουν μικρές διαφορές μεταξύ των τιμών των δεικτών απόδοσης σε κάθε ταξινομητή και πιθανόν αυτό να συμβαίνει επειδή εργαζόμαστε σε ένα ομοιογενές δείγμα. Συγκεκριμένα, παρατηρήσαμε ότι η λογιστική παλινδρόμηση και τα νευρωνικά δίκτυα είχαν καλύτερη απόδοση από άλλους (νέους ή μη) ταξινομητές και η λογιστική παλινδρόμηση είχε την υψηλότερη τιμή AUC.Η συνεισφορά αυτής της ανάλυσης έγκειται αρχικά στην αξιοποίηση εναλλακτικών δεδομένων (alternative data) σε μοντέλα πρόβλεψης τα οποία παραδοσιακά χρησιμοποιούν μόνο κλασικά δεδομένα πιστωτικής συμπεριφοράς. Επιπλέον, συνεισφέρει στη σχετική βιβλιογραφία με τον καθορισμό και την αξιοποίηση μεταβλητών από εναλλακτικές πηγές πληροφόρησης με εφαρμογή στον ξενοδοχειακό τομέα. Επίσης, παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για τους επαγγελματίες, καθώς μπορούν να εκμεταλλευτούν νέους αλγόριθμους ταξινόμησης όσον αφορά τα μοντέλα πρόβλεψης. Επιπλέον, παρέχουμε μια αξιολόγηση των πρόσφατων μεθόδων βαθμολόγησης για να βοηθήσουμε τη μελλοντική έρευνα. Συνεχίζοντας λοιπόν να στοχεύουμε στη μέγιστη απόδοση των μοντέλων πρόβλεψης και επιθυμώντας να συνεισφέρουμε στον τομέα των επιχειρήσεων καθώς και στον ευρύτερο βιομηχανικό κλάδο (όχι μόνο στον ξενοδοχειακό κλάδο), αποφασίσαμε να διερευνήσουμε ένα συνδυασμό δεδομένων σχετικά με τις ανεξάρτητες μεταβλητές που θα απαρτίζουν μοντέλα πρόβλεψης για εταιρείες. Δεδομένου ότι τα χρηματοοικονομικά δεδομένα είναι συνήθως τα μόνα δεδομένα που χρησιμοποιούνται στη μοντελοποίηση (τόσο στην Ελλάδα όσο και σε άλλες χώρες) για την αξιολόγηση του πιστωτικού κινδύνου μιας εταιρείας, αποφασίσαμε να χρησιμοποιούμε έναν συνδυασμό δεδομένων οικονομικής και πιστωτικής συμπεριφοράς. Στη συνέχεια, τα προτεινόμενα μοντέλα (με το συνδυασμό δεδομένων) συγκρίθηκαν με τα παραδοσιακά μοντέλα (που περιέχουν μόνο οικονομικά δεδομένα) χρησιμοποιώντας τρεις δείκτες απόδοσης, την ακρίβειας, το K-S και το Gini Index.Μετά τη σύγκριση των μοντέλων, καταλήξαμε στο συμπέρασμα ότι τα νέα μοντέλα συμβάλλουν στην εκτίμηση του πιστωτικού κινδύνου όπως φαίνεται από την απόδοσή τους. Τέλος η διατριβή συμβάλει και στην ανάλυση μεγάλης κλίμακας δεδομένων αφού πραγματεύεται το πρόβλημα της επιλογής μεταβλητών που σε συνδυασμό με την αξιοποίηση της τεχνικής μείωσης της διάστασης επιτυγχάνει την κατασκευή ευέλικτων και αξιόπιστων μοντέλων ταξινόμησης που αφορούν στις Ελληνικές επιχειρήσεις (ένα μοντέλο για μικρές και ένα για μεγάλες επιχειρήσεις), βάσει της πιστωτικής συμπεριφοράς τους. Για τη μοντελοποίηση, προτείνουμε μια αλγοριθμική διαδικασία 3 (4) βημάτων για τη μείωση των διαστάσεων με ένα αρχικό στάδιο προκαταρκτικής επεξεργασίας δεδομένων (βήμα 0) το οποίο πραγματοποιήθηκε και στις προηγούμενες αναλύσεις και είναι το εξής:Xρησιμοποιήσαμε την κωδικοποίηση Weight-of-Evidence (WOE) για να δημιουργήσουμε ψευδομεταβλητές προκειμένου να ομαδοποιήσουμε όλες τις ανεξάρτητες μεταβλητές. Το κύριο τμήμα του αλγορίθμου βασίζεται σε τεχνικές μείωσης διάστασης λαμβάνοντας υπόψη το σταδιακό κριτήριο πληροφοριών Akaike και την ανάλυση κυρίων συνιστωσών (PCA). Η προτεινόμενη διαδικασία επιτρέπει ένα προαιρετικό 4ο βήμα που βασίζεται στην Elastic Net Regularization για περαιτέρω μείωση της διάστασης εάν ο ερευνητής πιστεύει ότι αυτό είναι χρήσιμο.Τα ευρήματα αυτής της ανάλυσης δείχνουν σαφώς τη σημασία στη χρήση μεταβλητών πιστωτικής συμπεριφοράς, δεδομένου ότι ορισμένες από αυτές τις μεταβλητές βρέθηκαν να διαδραματίζουν βασικό ρόλο στη δημιουργία μοντέλων πιστωτικής βαθμολόγησης τόσο για τις μικρές όσο και για τις μεγάλες επιχειρήσεις. Πράγματι, στο τελικό μοντέλο για τις μικρές επιχειρήσεις, κάθε μεταβλητή PCA εξαρτάται από 6 μεταβλητές πιστωτικής συμπεριφοράς (από ένα σύνολο 15 μεταβλητών) ενώ για το τελικό μοντέλο μεγάλων επιχειρήσεων κάθε μεταβλητή PCA εξαρτάται από 10 μεταβλητές πιστωτικής συμπεριφοράς (από ένα σύνολο 18 μεταβλητών). Η χρήση τέτοιων συνδυασμών είναι μια από τις κύριες συνεισφορές της παρούσας διατριβής, δεδομένου ότι οι χώρες βασίζονται σχεδόν αποκλειστικά στις οικονομικές μεταβλητές. Αξίζει επίσης να σημειωθεί ότι η προτεινόμενη μεθοδολογία ανταποκρίνεται στην ανάγκη μείωσης των διαστάσεων για την κατασκευή ευέλικτων αλλά και αξιόπιστων μοντέλων πιστοληπτικής ικανότητας όχι μόνο για περιγραφικούς αλλά και κυρίως για προβλεπτικούς σκοπούς. Επιπλέον, η προτεινόμενη μεθοδολογία παρέχει, μεταξύ άλλων, στους ασφαλιστές, στους χρηματοοικονομικούς σχεδιαστές και στους δανειστές ένα αυτοματοποιημένο αξιόπιστο χρηματοοικονομικό εργαλείο αξιολόγησης της πιστοληπτικής ικανότητας σύμφωνα με μερικές στατιστικά σημαντικές χρηματοοικονομικές και πιστωτικές μεταβλητές και ταυτόχρονα τη λήψη πιστωτικών αποφάσεων γρηγορότερα και πιο δίκαια ενώ προσφέρει στους δανειολήπτες αυξημένες ευκαιρίες δανεισμού.Επίσης, το μοντέλο μείωσης της διάστασης που προτείνεται μπορεί να εφαρμοστεί στη μοντελοποίηση της πιστοληπτικής ικανότητας φορολογικού χρέους. Η σημασία της πρόβλεψης που προκύπτει από τους οργανισμούς αξιολόγησης φορολογικού χρέους είναι ένα άλλο πεδίο πιθανών επεκτάσεων. Η σημασία των προβλέψεων που αφορούν τόσο τα μοντέλα αξιολόγησης πιστωτικού κινδύνου όσο και τα μοντέλα αξιολόγησης φορολογικού χρέους μπορεί να δοκιμαστεί χρησιμοποιώντας μη παραμετρικές μεθόδους.