**Контекст:** Вы — аналитик рисков в финтех-компании (BNPL-сервис). Нужно оценить качество кредитного портфеля и спрогнозировать потери.
**Данные:** состояние портфеля на 1 апреля 2025:
| Статус | Кол-во кредитов | Сумма задолженности |
|---|---|---|
| `Current` (без просрочки) | 185 000 | 4 625 млн ₽ |
| `DPD 1–30` (1–30 дней) | 18 500 | 462.5 млн ₽ |
| `DPD 31–60` | 7 400 | 185 млн ₽ |
| `DPD 61–90` | 3 700 | 92.5 млн ₽ |
| `NPL` (DPD > 90) | 5 550 | 138.75 млн ₽ |
| **Итого** | **220 150** | **5 503.75 млн ₽** |
Резервы на потери: 195 млн ₽
Roll-rates (квартальные, переход между статусами):
| Из → В | Current | DPD 1–30 | DPD 31–60 | DPD 61–90 | NPL | Погашен |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Current | 88% | 10% | — | — | — | 2% |
| DPD 1–30 | 45% | — | 40% | — | — | 15% |
| DPD 31–60 | 10% | — | — | 55% | — | 35% |
| DPD 61–90 | 5% | — | — | — | 70% | 25% |
| NPL | — | — | — | — | 85% | 15% |
**Задание:**
1. Рассчитайте `NPL ratio` и `coverage ratio`.
2. Используя roll-rates, спрогнозируйте NPL через 1 квартал.
3. Достаточен ли текущий резерв? Рассчитайте `expected loss`.
4. Какие red flags видите в roll-rates?
NPL coverage ratio roll-rate кредитный портфель risk
Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
Подобные задания в категории «Метрики» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: NPL, coverage ratio, roll-rate, кредитный портфель, risk.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Метрики», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания