Грамотное моделирование потерь по розничному кредитному портфелю в случае дефолта (Loss given default – LGD) является важной задачей коммерческих банков. Актуальность исследования обусловлена активным расширением кредитования физических лиц за последние 5 лет. Увеличение объема розничного портфеля с 17,6 до 36,9 трлн р. с 1 января 2020 г. по 1 января 2025 г. способствовало росту кредитного риска российских банков. Дополнительные сложности возникают в связи с высоким уровнем ключевой ставки Банка России и ужесточением макропруденциальной политики в сегменте необеспеченных кредитов физических лиц.В работе описаны основные подходы к моделированию LGD. На основе данных по необеспеченным потребительским кредитам одного из российских банков за период с декабря 2020 г. по март 2025 г., которые содержат более 700 тыс. наблюдений, предложена двухэтапная методика оценки LGD. Подход включает в себя винтажный анализ и применение моделей машинного обучения градиентного бустинга (XGBoost и LightGBM) для оценки и прогнозирования потерь при дефолте с учетом новых макроэкономических факторов: курса доллара к рублю на рынке Форекс и среднемесячной заработной платы работников в РФ.