Курс на Stepik
Обложка курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)» на Stepik
2 990 ₽

Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9) ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как банк превращает вероятность дефолта в резерв и капитал: от ожидаемых потерь пяти кредитов в первом уроке до своего ноутбука с резервом по МСФО 9 и капиталом на плохой год (99,9 %). Ключевые формулы выводятся. Свои акценты для аналитика и для сотрудника банка.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Количество уроков 25
Стоимость курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Стоимость курса 2 990 ₽ —
Обновления курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)» 6 разделов Уроки в курсе «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)» 25 уроков Последнее обновление курса «Кредитный риск на Python: PD, LGD, EAD и ECL (МСФО 9)» обн. 2 ноября 2026

Кредитный риск как случайная величина: PD, LGD, EAD, EL и UL

5 уроков
1. Резерв — это математическое ожидание: PD, LGD, EAD 🎁 ДЕМО ↗
2. Дефолт как случайное событие: PD и горизонт ↗
3. Вывод EL = PD·LGD·EAD и где формула ломается ↗
4. Неожиданные потери: дисперсия и корреляция дефолтов ↗
5. Φ, порог дефолта и нормальное приближение ↗

PD-модель: от сырых данных к скоркарте

4 урока
1. Таргет и выборка: как из выгрузки кредитов сделать задачу PD ↗
2. Биннинг, WoE и IV: как признак становится сигналом риска ↗
3. Логистическая регрессия: шансы, логит и смысл коэффициентов ↗
4. Скоркарта: баллы, PDO и мастер-шкала ↗

Качество PD-модели: Gini, out-of-time и калибровка

4 урока
1. ROC, AUC и Gini: умеет ли модель отличать плохих от хороших ↗
2. Out-of-time и стабильность: почему случайный сплит врёт ↗
3. Калибровка: биномиальный тест, приближение и корреляция ↗
4. PIT, TTC и калибровка к центральной тенденции ↗

LGD, EAD и CCF: сколько потеряем и с какой суммы

3 урока
1. LGD по взысканиям: дисконтирование и незавершённые дела ↗
2. LGD с обеспечением: залог, дисконт, LTV и downturn ↗
3. EAD и CCF: сколько заёмщик выберет до дефолта ↗

Ожидаемые кредитные убытки по МСФО 9

5 уроков
1. Модель обесценения МСФО 9: три стадии и два горизонта ↗
2. Матрица миграций: lifetime PD через степени матрицы ↗
3. ECL кредита по шагам: маргинальные PD, EAD и дисконт по ЭПС ↗
4. ECL портфеля: стадии, резерв и его движение 🎁 ДЕМО ↗
5. Forward-looking: сценарии, веса и чувствительность ECL ↗

Портфель, капитал и финальный проект

4 урока
1. Концентрация: HHI, крупнейший заёмщик и Н6 ↗
2. Однофакторная модель Васичека: вывод условной PD ↗
3. Капитал на 99,9 %: формула, Базель как источник и Монте-Карло ↗
4. Финальный проект: от данных до резерва и капитала ↗