В статье исследуются ключевые факторы, способствующие возникновению просроченной задолженности по ипотечным кредитам. На основе анализа статистических данных, макроэкономических показателей и индивидуальных характеристик заемщиков выявляются основные причины дефолтов. Проводимое исследование направлено на системное выявление и комплексный анализ ключевых детерминант, обуславливающих возникновение просроченных платежей по ипотечным обязательствам, с последующей разработкой практических рекомендаций по минимизации уровня дефолтов. В рамках работы предполагается рассмотреть взаимосвязь между макроэкономическими показателями, индивидуальными характеристиками заемщиков и условиями кредитных договоров, формирующими вероятность возникновения просроченной задолженности. Рассматриваются методы минимизации кредитных рисков, а также роль государственного регулирования в снижении уровня просрочки. Эффективное управление просроченной задолженностью требует разработки многоуровневой системы мер, охватывающей все стадии кредитного процесса - от оценки заемщиков до работы с проблемными долгами. Совершенствование скоринговых моделей представляет собой ключевое направление превентивного риск-менеджмента. Современные системы оценки кредитоспособности переходят от традиционного анализа финансовых показателей к комплексным поведенческим моделям, учитывающим более 150 параметров, включая паттерны расходов, активность в цифровой среде и психографические характеристики. Внедрение машинного обучения и альтернативных данных (например, анализа транзакций по текущим счетам) позволяет повысить точность прогнозирования дефолтов на 25-30% по сравнению с классическими методиками. Особое значение приобретает динамический скоринг, осуществляющий постоянный мониторинг изменения финансового положения заемщика и позволяющий выявлять ранние признаки потенциальных проблем с обслуживанием долга. Результаты исследования могут быть полезны банкам, регуляторам и заемщикам для оптимизации ипотечного кредитования.