Применяемые методики не всегда адекватны сущности риска. Тут возникает задача анализа адекватности модели кредитного риска. Один из вариантов решения задачи – по накопленным статистическим данным подсчитать количество ошибочных прогнозов. Количество ошибок будет характеризовать статистическую точность прогнозирования моделью исхода операции кредитования. Чем меньше ошибок, тем выше точность прогноза. Сложность оценки качества прогнозов заключается в том, что большинство моделей дают вероятностную или рейтинговую оценку качества запрашиваемого кредита, в то время как результатов операции кредитования всего два: вернут или не вернут. Возможное решение состоит в выборе порогового значения в оценке качества кредита. Для оценки адекватности модели целесообразно использовать статистический критерий. Для простоты предполагается, что модель дает оценки, которые интерпретируются как вероятность возврата кредита. Использование статистического критерия для анализа адекватности модели имеет много преимуществ перед методами анализа, основанными на пороговом значении. Для использования статистического критерия необходима достаточная статистическая информация. Объем информации зависит от конкретной математической формы критерия и составляет от 20 до 60 кредитов.