Riesgo Operacional, Calibración, Gestión y Stress Testing Nivel II

Riesgo Operacional, Calibración, Stress Testing y Gestión Nivel II

OBJETIVO DEL CURSO

Nuevo curso intensivo de 5 días avanzado de gestión y modelización avanzada de riesgo operacional. El objetivo del curso es mostrar metodologías y técnicas más recientes para cuantificar el riesgo operacional. Se han incluido las recientes directivas de Basilea III. El curso trata el Advanced Measurement Approach, el tratamiento de las pérdidas y modelos estadísticos y matemáticos para estimar el capital regulatorio.

Los ejercicios son muy extensos en SAS, Matlab, R y Excel con VB. El curso termina con un ejercicio de un día de duración sobre la estimación de capital económico por riesgo operacional bajo los enfoques Loss Distribution Approach y Scenario Based Approach.

El ROI del curso es alto, porque el participante podrá aplicar lo aprendido directamente en el trabajo y recuperar rapidamente la inversión.

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

Este programa esta dirigido a responsables, analistas y consultores de riesgos.

AGENDA

DÍA 1

MODULO I: Riesgo Operacional en Basilea II y III

Crisis Financiera 2008 y 2011
Principales eventos y pérdidas históricas
Riesgo Operacional en Basilea II y III
Clasificación de las pérdidas
Método del Indicador Básico y Estándar
Métodos Avanzados
Implementación de Informes Banco de España RP 41 y RP 42

MODULO II: Gestión Avanzada del Riesgo Operacional

Estructura y organización en la gestión de riesgo operacional
Mapas de Riesgos Operacionales
Identificación de pérdidas
Auto evaluaciones y cuestionarios
Gestión y Creación de Base de Datos de Pérdidas
Modelo de Key Risk Indicators
Control del Riesgo operacional
Seguimiento del Riesgo Operacional
Efectos de las pólizas de seguro y mitigación
Transferencia del Riesgo Operacional
Planes de continuidad del negocio
Planes de contingencia del negocio
Cobertura de Riesgo Operacional
Riesgo Operacional en la tesorería de una entidad financiera
Riesgo Operacional en productos derivados

DÍA 2

MÓDULO III: Estimación de Parámetros

Distribuciones para ajustar la severidad de la pérdida
- Exponencial
- Gamma
- Lognormal
- Weibull
- Burr
- Inversa Gaussiana
- Pareto
- Generalizada Beta: GB2
- g y h
- Lognormal-Gamma
Distribuciones de Frecuencia para ajustar el número de eventos
- Binomial Negativa
- Poisson
Ajustes a la Frecuencia
Distribuciones con punto de truncamiento
Distribución logística de truncamiento de Fontnouvelle
Estimación de Máxima verosimilitud
Truncamiento de datos
Mixtura de Distribuciones
Splicing Pieces en Distribuciones

Ejercicio 1: Ajustes de distribución de severidad y estimación de parámetros:

o    Lognormal

o    Weibull

o    Exponencial

o    Inversa Gaussiana

o    Gamma

o    Burr

Ejercicio 2: Ajuste de distribución de frecuencia: Poisson y binomial negativa.

Ejercicio 3: Ajuste de distribución generalizada beta GB2

Ejercicio 4: Ajuste de distribución G y H

Ejercicio 5: Estimación de máxima verosimilitud de mixtura de lognormales

MÓDULO IV: Inferencia Bayesiana

Inferencia bayesiana
Incertidumbre en los parámetros
Credibilidad en los parámetros
Distribución inicial y posterior
- Frecuencia: Gamma-Poisson
- Severidad: Gamma-Pareto y Normal-Lognormal
Combinación de opiniones de expertos y datos internos y externos

Ejercicio 6: Estimación Bayesiana de parámetros de Gamma-Poisson

Ejercicio 7: Estimación Bayesianade parámetros Gamma-Pareto

Ejercicio 8: Estimación Bayesiana de parámetros Normal-Lognormal

DÍA 3

MÓDULO V: Pruebas de Bondad de Ajuste

Selección y Validación del Modelo
- Gráficos de densidad de distribuciones y Q-Q Plot
- Estadísticos: Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, Cramer Von Mises y Chi cuadrado test
Aproximación a la varianza e intervalos de confianza de los parámetros
Estimación de gráficos de densidad de distribuciones

Ejercicio 9: Gráfico comparativo de densidad de distribuciones

Ejercicio 10: Estadísticos de ajustes de K-S, AD, CVM.

Ejercicio 11: Intervalos de confianza de parámetros de la Lognormal

Ejercicio 12: Generación de números aleatorios de distribuciones paramétricas.

MÓDULO VI: Teoría del Valor Extremo

Distribuciones de valor extremo EVT
- Gumbel
- Frechet
- Weibull
Distribuciones generalizadas de Pareto
- Exponencial
- Pareto
- Beta
Estimación del umbral
Selección del Modelo
- Gráfico de Hill y Mean Excess
Generación de valores aleatorios EVT
Estimación EVT bajo enfoque Bayesiano
Inconvenientes de la EVT

Ejercicio 14: Estimación de Gráficos: Mean Excess, Q-Q y Hill plot

Ejercicio 15: Estimación de parámetros por máxima verosimilitud de GDP

Ejercicio 16: Generación de valores de números aleatorios EVT

MÓDULO VII: Modelización de Datos Truncados

Datos truncados
Umbral Constante
Estimación de parámetros con datos truncados
Estimación de Máxima Verosimilitud
Enfoque Bayesiano
Umbral cambiante en el tiempo

Ejercicio 17: Estimación de parámetros por máxima verosimilitud y simulación de distribución GDP

MÓDULO VIII: Tratamiento de datos externos y escenarios

Análisis de escenarios

Tratamiento de datos externos

Modelos de reescalamiento de datos externos

Regresión OLS para reescalar severidad

Regresión poisson para reescalar frecuencia

Inferencia bayesiana con datos externos y opiniones expertas
Combinación optima datos externos y datos internos

Ejercicio 18: Regresión de Poisson de reescalamiento de la frecuencia

MÓDULO IX: Técnicas de Agregación de Pérdidas

Pérdidas esperada e inesperada

Estimación del VaR

Estimación del Expected Shortfall

Simulación de Monte Carlo

Métodos de Reducción de Varianza

Recursión de Panjer

Discretización

Problemas computacionales

Extensiones de Panjer

Fast Fourier Transformation

Ejercicio 14: Estimación de VaR y Expected Shortfall

Ejercicio 15: Técnica de Reducción de Varianza de Hipercubo latino

Ejercicio 17: Agregación de pérdidas por método recursivo Panjer y FFT

DÍA 4

MÓDULO X: Modelización de la Dependencia

Dependencia en el riesgo operacional
Tipología de Copulas

Copula Gaussiana
Copulas de Arquímedes
t-Copula

Medidas de Dependencia

Correlación Lineal
Spearman’s Rank Correlation

Kendall’s tau Rank Correlation

Tail Dependence

Dependencia entre frecuencias usando Copulas

Dependencias entre pérdidas agregadas usando Copulas

Ejercicio 18: Estimación de copula gaussiana, Arquímedes y t.-student

Ejercicio 19: Dependencia entre frecuencias usando copula gaussiana

Ejercicio 20: Dependencia entre pérdidas agregadas entre unidades de negocio usando copulas

MÓDULO XI: Medición Avanzada del Riesgo Operacional

Enfoque AMA 2011
Directiva de Basilea III
Gobierno Corporativo

Verificación and validación
Use test

Datos

Definición de Pérdida Neta
Umbrales en las pérdidas internas
Pérdidas por grupo
Fechas de las pérdidas internas

Modelización

Granularidad

Asunciones de la distribución
Correlación y dependencia
Los 4 tipos de datos en el riesgo Operacional

MÓDULO XI: Loss Distribution Approach y

Scenario Based Approach

Top Down-Bottom-Up

Loss Distribution Approach (LDA)
Scenario Based Approach (SBA)

Generación de escenarios

Valoración de Escenarios

Definición de las U. de Negocio

Calidad de los datos

Validación

Determinación de parámetros

Simulación Montecarlo

Estimación de Capital

Capital Económico y Pérdida Esperada
Principio de Parsimonia

Efecto de los Seguros en la simulación de Montecarlo

Interpretación de Resultados

Forecasting de las pérdidas
Stress Testing en el riesgo operacional
Validación de modelos de riesgo operacional

DÍA 5

Ejercicio Global de Capital Económico

Ejercicio 21: Estimación de Capital Económico de 5 unidades de negocio, agregadas e individuales, utilizando las siguientes distribuciones de Frecuencia y Severidad:

Frecuencia

Poisson
Binomial Negativa

Severidad

Lognormal
Burr
Gamma
Weibull
Inversa Gaussiana
GDP EVT
LogLogistic
G-H 4 parámetros
Mixtura de Lognormales
Lognormal-EVT
Poisson-Gamma Enfoque bayesiano

Partición Lognormal y GDP
Escenarios con criterio Experto

Ejercicio 22: Selección de mejor distribución usando test de bondad de ajustes

Ejercicio 23: Comparativo de Estimación del capital económico usando el VaR 99.9% y Expected ShortFall

Ejercicio 24: Estimación del capital económico con datos truncados

Ejercicio 25: Capital Económico usando Simulación de Montecarlo con efecto del deducible / franquicia del seguro

Ejercicio 26: Capital Económico usando Simulación de Montecarlo con distribución de frecuencias usando copulas gaussianas

Ejercicio 27: Capital Económico usando Simulación de Montecarlo de pérdidas agregadas de las unidades de negocio con copulas gaussianas y T-Student

Ejercicio 28: Comparativo de Capital Económico con Panjer Recursivo, Fast Fourier Transformation y Simulación de Montercarlo

Ejercicio 29: Interpretación de resultados, capital económico y pérdida esperada, mayor pérdida esperada.

Ejercicio 30: Forecasting de las pérdidas por riesgo operacional

Ejercicio 31: Stress testing de pérdidas internas y externas.

PRECIO

Precio: 3.500 €

Horario: 09:00 a 18:00 Hrs.

El Precio incluye:

Almuerzo más Café
Material Hardcopy de las presentaciones
CD con presentaciones en formato PDF y ejercicios.

INFORMACION

Teléfono: (34) 911 310 622

Martha.Segoviano@fermacrisk.es