Кредитный риск COR

Кредитный риск (Credit Risk) - это вероятность того, что заемщик не сможет выплатить кредит по его условиям. Это один из основных типов финансовых рисков, который оценивается и управляется в большинстве компаний и банков.

Correlation of Returns (COR) - это статистическая мера, которая показывает, насколько сильно связаны две случайные величины. В контексте кредитного риска, COR может быть использован для оценки корреляции между кредитным риском и другими переменными, такими как доход или инвестиционный портфель.

Вот пример того, как можно рассчитать COR на Phyton

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# Имея два массива данных: кредитный риск и доход
credit_risk = np.array([...])
income = np.array([...])

# Расчет COR будет следующим
correlation, _ = pearsonr(credit_risk, income)
print('COR: %.3f' % correlation)

Здесь pearsonr - это функция из библиотеки scipy, которая вычисляет коэффициент корреляции Пирсона между двумя массивами данных. Коэффициент корреляции Пирсона имеет значения от -1 до 1, где -1 означает полную отрицательную корреляцию, 1 - полную положительную корреляцию, а 0 - отсутствие корреляции.

COR не является единственным показателем кредитного риска. Другие важные метрики включают дефолтный процент (default rate), резервный процент (reserve rate) и страховые премии (premium).

Если COR равен 0.8, это означает, что кредитный риск и доход тесно связаны. В этом случае, кредитор может взимать более высокую премию за кредит, чтобы компенсировать этот риск.

Однако, стоит отметить, что стоимость кредитного риска также зависит от других факторов, таких как срок кредита, процентная ставка и репутация заемщика.