feat: Lifetime PD (50yr) - Belkin & Suchower + Vasicek model
- Belkin & Suchower (1998) credit cycle index (Zt) estimation via WLS - Vasicek single-factor conditional PD/TM model - Macro-Zt OLS regression with stepwise variable selection - 3-scenario (boom/neutral/recession) 50yr PD projection - Statistical validation suite (ADF, Ljung-Box, R2, ARCH) - BOK ECOS API integration with fallback data - Visualization module (7 chart types) - Detailed theoretical methodology docs/methodology.md
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Variet Agent
304
main.py
Normal file
304
main.py
Normal file
@@ -0,0 +1,304 @@
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Lifetime PD (50년) 메인 실행 파일
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전체 파이프라인:
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1. 데이터 로딩 (전이행렬 + 거시경제변수)
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2. Belkin & Suchower Zt 추정
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3. 거시연계 회귀모형 구축
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4. 시나리오별 Zt 경로 생성
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5. 50년 Lifetime PD 산출
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6. 통계적 검증
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7. 시각화 및 리포트
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사용법:
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python main.py
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python main.py --horizon 30
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python main.py --no-api # ECOS API 호출 없이 fallback 데이터 사용
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python main.py --estimate-rho # 자산상관계수 동시 추정
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import sys
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import io
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# Windows CP949 인코딩 문제 해결
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if sys.stdout.encoding != 'utf-8':
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sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
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sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8', errors='replace')
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import argparse
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import logging
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import yaml
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from pathlib import Path
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from tabulate import tabulate
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# 프로젝트 모듈
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from data.transition_matrices import (
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load_transition_matrices, compute_ttc_matrix,
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get_default_rates, display_matrix, RATING_GRADES
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)
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from data.macro_data import load_macro_data, _fallback_macro_data
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from models.credit_cycle import estimate_zt_series, estimate_rho_and_zt
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from models.vasicek import conditional_pd, worst_case_pd
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from models.macro_model import build_macro_zt_model
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from scenarios.scenario_engine import ScenarioEngine, load_config
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from projection.lifetime_pd import LifetimePDEngine, compute_ecl_weights
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from validation.statistical_tests import run_full_validation
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from output.visualizer import generate_all_plots
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# 로깅 설정
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logging.basicConfig(
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level=logging.INFO,
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format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
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datefmt="%H:%M:%S"
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)
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def parse_args():
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parser = argparse.ArgumentParser(description="Lifetime PD (50년) 산출 시스템")
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parser.add_argument("--config", default="config.yaml", help="설정 파일 경로")
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parser.add_argument("--horizon", type=int, default=None, help="예측 기간 (기본: config 값)")
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parser.add_argument("--no-api", action="store_true", help="ECOS API 미사용 (fallback 데이터)")
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parser.add_argument("--estimate-rho", action="store_true", help="자산상관계수 동시 추정")
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parser.add_argument("--output", default=None, help="결과 저장 디렉토리")
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return parser.parse_args()
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def main():
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args = parse_args()
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# ================================================================
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# 0. 설정 로딩
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# ================================================================
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print("=" * 70)
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print(" Lifetime PD (50년) - 미래 경기 반영 부도율 산출 시스템")
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print("=" * 70)
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config = load_config(args.config)
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model_config = config.get("model", {})
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rho = model_config.get("rho", 0.20)
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conv_config = config.get("convergence", {})
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horizon = args.horizon or conv_config.get("total_horizon", 50)
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output_dir = args.output or config.get("output", {}).get("save_dir", "results")
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Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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print(f"\n ρ (자산상관계수) = {rho}")
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print(f" 예측 기간 = {horizon}년")
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print(f" 결과 저장 = {output_dir}/")
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# ================================================================
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# 1. 데이터 로딩
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [1/7] 데이터 로딩")
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print("=" * 70)
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# 전이행렬
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logger.info("전이행렬 로딩 중 (내장 데이터)...")
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transition_matrices = load_transition_matrices("builtin")
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ttc_matrix = compute_ttc_matrix(transition_matrices)
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default_rates = get_default_rates(transition_matrices)
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print(f"\n 전이행렬: {len(transition_matrices)}개 연도 ({min(transition_matrices.keys())}~{max(transition_matrices.keys())})")
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print(display_matrix(ttc_matrix, "TTC 전이행렬 (장기 평균)"))
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# 거시경제변수
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if args.no_api:
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logger.info("Fallback 거시경제 데이터 사용")
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macro_data = _fallback_macro_data()
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else:
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macro_data = load_macro_data(args.config)
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print(f"\n 거시변수: {len(macro_data)}개 연도, {len(macro_data.columns)}개 변수")
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print(f" 변수: {', '.join(macro_data.columns)}")
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print(macro_data.tail(5).to_string())
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# ================================================================
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# 2. Belkin & Suchower Zt 추정
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [2/7] 신용사이클 인덱스 (Zt) 추정")
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print("=" * 70)
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if args.estimate_rho:
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logger.info("ρ와 Zt 동시 추정 중...")
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rho, zt_dict = estimate_rho_and_zt(transition_matrices, ttc_matrix)
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print(f"\n 추정된 ρ = {rho:.4f}")
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else:
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zt_dict = estimate_zt_series(transition_matrices, ttc_matrix, rho)
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zt_series = pd.Series(zt_dict, name="Zt")
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zt_series.index.name = "YEAR"
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print(f"\n Zt 통계: μ={zt_series.mean():.4f}, σ={zt_series.std():.4f}")
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print(f" 최소: {zt_series.min():.4f} ({zt_series.idxmin()})")
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print(f" 최대: {zt_series.max():.4f} ({zt_series.idxmax()})")
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zt_df = pd.DataFrame({"Year": zt_series.index, "Zt": zt_series.values})
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print("\n" + tabulate(zt_df, headers="keys", tablefmt="simple", floatfmt=".4f"))
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# ================================================================
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# 3. 거시연계 회귀모형
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [3/7] 거시연계 회귀모형 (Zt ~ 거시변수)")
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print("=" * 70)
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macro_model = build_macro_zt_model(zt_dict, macro_data, method="stepwise_aic")
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print(f"\n 선택된 변수: {macro_model.selected_vars}")
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print(macro_model.summary())
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diag = macro_model.diagnostics()
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print(f"\n R² = {diag['r_squared']:.4f}")
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print(f" Adj. R² = {diag['adj_r_squared']:.4f}")
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print(f" AIC = {diag['aic']:.2f}")
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print(f" DW = {diag['durbin_watson']:.3f}")
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# ================================================================
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# 4. 시나리오 생성
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [4/7] 시나리오 생성 (호황/중립/불황)")
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print("=" * 70)
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scenario_engine = ScenarioEngine(config)
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# 거시 시나리오 생성
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macro_scenarios = scenario_engine.generate_default_macro_scenarios(
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macro_data, base_year=2025, forecast_years=5
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)
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# Zt 경로 생성
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z_paths = scenario_engine.generate_z_paths(
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zt_dict, macro_model, macro_scenarios, base_year=2025
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)
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weights = scenario_engine.get_scenario_weights()
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print(f"\n 시나리오 가중치: {weights}")
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for name, path in z_paths.items():
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display = scenario_engine.get_display_name(name)
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print(f"\n {display}:")
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print(f" Zt[1-5] = {path[:5].round(3)}")
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print(f" Zt[10] = {path[9]:.3f}")
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print(f" Zt[50] = {path[-1]:.3f}")
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# ================================================================
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# 5. 50년 Lifetime PD 산출
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [5/7] 50년 Lifetime PD 산출")
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print("=" * 70)
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pd_engine = LifetimePDEngine(ttc_matrix, rho)
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pd_results = pd_engine.compute_all_scenarios(z_paths, weights, horizon)
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# 누적 PD 테이블
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print("\n === 가중평균 누적 PD (%) ===")
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cum_table = pd_engine.format_pd_table(pd_results)
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print(tabulate(cum_table * 100, headers="keys", tablefmt="simple", floatfmt=".3f"))
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# 시나리오별 주요 등급 비교
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for scenario in z_paths.keys():
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display = scenario_engine.get_display_name(scenario)
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print(f"\n === {display} 누적 PD (%) ===")
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s_table = pd_engine.format_pd_table(pd_results, scenario=scenario)
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print(tabulate(s_table * 100, headers="keys", tablefmt="simple", floatfmt=".3f"))
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# Vasicek Worst-Case 비교
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print("\n === Basel II Worst-Case PD (99.9% VaR) ===")
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ttc_pds = ttc_matrix[:-1, -1]
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for i, grade in enumerate(RATING_GRADES[:-1]):
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wc = worst_case_pd(ttc_pds[i], rho)
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print(f" {grade}: TTC={ttc_pds[i]*100:.3f}% → WC={wc*100:.3f}%")
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# ================================================================
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# 6. 통계적 검증
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [6/7] 통계적 검증")
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print("=" * 70)
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reg_result = macro_model.result if macro_model else None
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validation_df = run_full_validation(
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zt_series.values,
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reg_result,
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pd_results,
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list(RATING_GRADES[:-1])
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)
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print("\n" + tabulate(validation_df, headers="keys", tablefmt="grid"))
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# ================================================================
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# 7. 시각화
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
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print(" [7/7] 시각화 및 리포트 생성")
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print("=" * 70)
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generate_all_plots(
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zt_history=zt_dict,
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z_paths=z_paths,
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zt_series_pd=zt_series,
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macro_data=macro_data,
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pd_results=pd_results,
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ttc_matrix=ttc_matrix,
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validation_df=validation_df,
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output_dir=output_dir,
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base_year=2025
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)
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# ================================================================
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# 결과 저장 (CSV)
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# ================================================================
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out_path = Path(output_dir)
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# Zt 시계열 저장
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zt_series.to_csv(out_path / "zt_series.csv")
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||||
# 거시경제 데이터 저장
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macro_data.to_csv(out_path / "macro_data.csv")
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# PD 테이블 저장
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||||
for scenario in list(z_paths.keys()) + [None]:
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label = scenario if scenario else "weighted"
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cum_df = pd_engine.format_pd_table(
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pd_results,
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years=list(range(1, horizon + 1)),
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scenario=scenario
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)
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cum_df.to_csv(out_path / f"cumulative_pd_{label}.csv")
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marg_df = pd_engine.format_marginal_pd_table(
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pd_results,
|
||||
years=list(range(1, horizon + 1)),
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scenario=scenario
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)
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||||
marg_df.to_csv(out_path / f"marginal_pd_{label}.csv")
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# 검증 결과 저장
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validation_df.to_csv(out_path / "validation_results.csv", index=False)
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# ================================================================
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# 완료
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# ================================================================
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print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(" ✅ 완료!")
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print("=" * 70)
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print(f"\n 결과 파일:{output_dir}/")
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||||
print(f" - 차트: 01~07_*.png")
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||||
print(f" - 데이터: zt_series.csv, macro_data.csv")
|
||||
print(f" - PD: cumulative_pd_*.csv, marginal_pd_*.csv")
|
||||
print(f" - 검증: validation_results.csv")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
return 0
|
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if __name__ == "__main__":
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||||
sys.exit(main())
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