# שלב 79 — עוגן אמפירי לפיגור מוקדם והכנה לכיול PD ו־LGD

נוסף עוגן לשיעור אירוע פיגור בשנה הראשונה למשכנתה. זו התקדמות מעבר לנתון מלאי NPL, אך היא עדיין אינה כיול של חדלות פירעון או של הפסד אשראי בתרחיש האוטומציה.

## הנתון שנמצא

מקור ראשוני: [בנק ישראל, דוח היציבות למחצית השנייה של 2021, פברואר 2022](https://www.boi.org.il/media/j2io4lpr/fsr202102e.pdf), תיבה 3, עמוד מודפס 52, הטקסט שליד איור 5 והערת שוליים 5. בקבוצות המחקר דווח על פיגור בשנה הראשונה בשיעורים הבאים:

| פרופיל בעת העמדת המשכנתה | שיעור אירוע |
| --- | --- |
| ללא הלוואה משלימה | 2.1% |
| הלוואה משלימה ממלווה אחר | 3.7% |
| הלוואה משלימה מאותו בנק | 2.4% |
| הלוואת סינרגיה | 2.0% |

האירוע מוגדר כאי־תשלום של לפחות 500 ש״ח במשך יותר מ־30 יום מהמועד המתוכנן, במהלך השנה הראשונה. הערת השוליים מגבילה את קוהורטות ההעמדה לספטמבר 2017–מרץ 2019, לפני הקורונה. כותרת האיור מציגה תקופה רחבה אחרת, יולי 2017–מרץ 2021. הסתמכנו על הגדרת הערת השוליים וסימנו אי־בהירות בתיארוך; לא הונח שהנתון מייצג את 2025. ספירות המדגם לפי קבוצה אינן מופיעות כאן.

הפער בין הלוואה משלימה ממלווה אחר לבין היעדר הלוואה משלימה הוא 1.6 נקודות אחוז, ויחס השיעורים כ־1.76. זהו קשר תיאורי בין קבוצות, ללא זיהוי סיבתי של השפעת החוב. מאפייני הלווים והעסקאות יכולים להסביר חלק מההבדל.

הערכים הועתקו מהטקסט המפורש, ללא דיגיטציה של עמודות הגרף. טביעת SHA-256 של המקור:

`7340271a778fdcb9d89d3006316b242deaef87ccee53229c7d379edaa2f7a9f7`

## כיצד משתמשים בכיול

פונקציית `reference` מקבלת מספר הלוואות ומחזירה את תרגום השיעורים לאירועים צפויים בכל חלופה היסטורית. למשל, לכל 1,000 הלוואות באותה חלופה, התרגום הוא 21, 37, 24 או 20 אירועים. המספר 1,000 הוא גודל תיק שהמשתמש בוחר לצורך המחשה; הוא אינו גודל המדגם המקורי ואינו תחזית להלוואות חדשות כיום.

אין הכפלה של השיעור ב־20 שנות סימולציה, אין הנחה שכל אירוע הופך למימוש, ואין הזרקת אירועי הפסד למאזני שלב 78. האוכלוסיות אינן ממופות אוטומטית לארבע הקבוצות במודל. חוב צרכני קודם במודל אינו בהכרח הלוואה משלימה לרכישת דירה כהגדרתה במקור.

לא הוצג רווח סמך: הערכים מעוגלים וספירות האירועים והמדגם אינן זמינות. אין יצירת לווים סינתטיים והצגתם כתצפיות אמת. נתוני 2025 משלב 78 והאירועים ההיסטוריים נשמרים כעוגנים נפרדים.

## מה נבדק ולא הומר לפרמטר

נבדקו גם לוחות איכות האשראי של סקירת הבנקאות 2025. נתוני הוצאה להפסדי אשראי כוללים שינויים בהפרשות ואינם תזרימי מחיקה או השבה של קוהורטה. יחס מלאי הפרשה ל־NPL אינו LGD. לא חולקה ההוצאה ב־NPL כדי להמציא שיעור הפסד בהינתן כשל, ולא הועתקו הנחות PD של ניירות ערך מגובי משכנתאות לתיקי משכנתה מקומיים.

בהיעדר נתוני מעבר בין מצבים, קיומו של פיגור מוקדם אינו מזהה כמה לווים יבריאו, ימחזרו, יפרעו או יגיעו למימוש. שיעור ההשבה ועלות המימוש נשארים הנחות התרחיש הקודם.

## כלי כיול לנתונים נוספים

נוספו שתי פונקציות שמוכנות לעבודה עם נתוני מקור מתאימים. הן אינן מקבלות ערכי PD או LGD מתוך הנתון ההיסטורי שלעיל.

### קוהורטת כשל ל־12 חודשים

`calibrate_default_cohort` דורשת מספר הלוואות תקינות בתחילת קוהורטה סגורה, מספר הלוואות ייחודיות מתוכה שנכנסו לראשונה לכשל 90 יום או UTP, ותצפית מלאה ל־12 חודשים. המדד הוא ספירת הלוואות ולא יתרת אשראי. הלוואה שהבריאה אחרי אירוע ראשון עדיין נכללת בספירת האירועים. אין להכניס לווים חדשים למכנה באמצע התקופה.

הפונקציה מחזירה את שיעור האירועים בקוהורטה המסופקת. היא דוחה מלאי NPL, מכנה כספי, תקופה אחרת או מעקב חלקי. אימות האגרגטים אינו מוכיח שהמקור עצמו נכון, ולכן נדרשת בדיקת מקור לפני החלה על המודל.

### חומרת הפסד בתיקים שהסתיימו

`calibrate_resolved_lgd` מקבלת חשיפה במועד הכשל, תאריך כשל, תאריך סיום, תזרימי גביית קרן ועלויות מימוש/טיפול בפועל, ושיעור היוון מפורש. היא מחשבת לכל תזרים ערך נוכחי למועד הכשל לפי ACT/365.25 ומחזירה:

LGD בתיקים שהסתיימו = 1 פחות (גביות קרן מהוונות פחות עלויות מהוונות) / סך החשיפה במועדי הכשל.

האגרגציה משוקללת חשיפה ולא ממוצע פשוט בין לווים. תזרימי ריבית אינם נכללים בגביית הקרן. נתונים שלא הסתיימו אינם מומרים אוטומטית להשבה אפס. עלויות יכולות להביא לשיעור הפסד מעל 100%, ואין חיתוך מלאכותי של תוצאה כזאת.

למדד זה עלולה להיות הטיית בחירה משום שתיקים פתוחים וארוכים אינם נכללים בו. אין להכפיל PD של קוהורטה אחת ב־LGD של אוכלוסייה אחרת ולכנות את התוצאה הפסד צפוי מכויל. כלי היבוא אינו מחיל מקדמים אוטומטית על משקי הבית במודל.

## הרצה ופרטיות נתוני הקלט

שחזור העוגן הציבורי:

`python scripts/early_arrears_calibration_v79.py`

כיול מקלט קוהורטה מקומי, כאשר קיים מקור מתאים:

`python scripts/early_arrears_calibration_v79.py --default-cohort your_aggregate_cohort.json`

חישוב LGD של תיקים שהסתיימו:

`python scripts/early_arrears_calibration_v79.py --resolved-recoveries your_recovery_data.json`

מבנה השדות מתועד ב־`data/metadata/credit_calibration_input_contract_v79.json`. אין צורך בשמות, מספרי זהות או כתובות. הקבצים נקראים מקומית והתוצאות מודפסות למסך; אין העלאה או פרסום אוטומטי באתר. קלט ה־LGD דורש תזרימים לכל מקרה ללא מזהה אישי, וקלט ה־PD דורש רק ספירות אגרגטיביות. נתוני הבדיקות הם מלאכותיים ומסומנים כך; אינם מיוצאים כתוצאות מחקר.

בדיקות:

`python -m unittest discover -s calibration -p 'test_early_arrears_v79.py' -v`

נבדקים הגדרת האירוע והאופק, יחידות, סף גודל הקוהורטה, דחיית מעקב חסר, הפרדה בין פיגור ל־PD, היוון ושקלול חשיפה, ותזרימי השבה חסרים או בלתי תואמים.

סטטוס: נוסף עוגן היסטורי לפיגור בשנה הראשונה. PD ל־90 יום ו־LGD עדיין חסרים בנתונים הציבוריים ששימשו כאן; אין ערכים מומצאים במקומם. להשלמת הכיול נדרשים קוהורטת הלוואות תקינות עם אירועי כשל חדשים ומעקב מלא, ותזרימי השבות ועלויות של מקרי כשל מתאימים, כולל טיפול בתיקים שטרם הסתיימו.