All About Scoring

 

OBJETIVO

 

El objetivo del curso es enseñar al participante a desarrollar modernas y potentes herramientas de scoring en el ámbito del ciclo de crédito. El participante aprenderá a desarrollar modelos de scoring en admisión (Application Scorecard), scores de comportamiento o proactivos(Behaviour Scorecard), scoring de fraude en la etapa de admisión (Application Fraud Scorecard) y score de recobro (Collection y Recovery Score). El curso es completamente práctico para que el participante pueda construir modelos inmediatamente. Solo disponible el curso en Internet en vivo.

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

Este programa esta dirigido a responsables, analistas y consultores de riesgos. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística. El alumno conocerá no solo la teoría sino ejercicios prácticos en SAS, Excel y SPSS. No es necesario dominar un lenguaje de programación pero sí es aconsejable.

 

PRECIO DEL CURSO LIVE ONLINE (21 Horas Lectivas)

 

Precio: 2.495 €

 

El Precio incluye: Presentaciones en formato PDF y ejercicios de Excel y SAS.

 

Horarios:

 

  • Santiago de Chile, Sao Paulo: Lunes a Viernes: 18:00 a 21:00 Hrs.

  • Madrid, Barcelona: Lunes a Viernes: 19:00 a 22:00 Hrs.

  • México, D.F., Lima, Quito, Bogotá, San José: Lunes a Viernes: 19:00 a 22:00 Hrs.

 

 

AGENDA All About Scoring

 



Módulo 1: Introducción al Credit Scoring

 

-Aplicaciones del Credit Scoring

-Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring

-Ventajas y Desventajas

-Fallos en los modelos tras la crisis financiera

 

Módulo 2:Tratamiento de los datos

 

-Fuentes de datos

-Tipología de variables en el scoring

-Horizonte temporal

-Definición del Default

-Revisión del dato

-Tratamiento de Missings

-Tratamiento de duplicados

-Análisis Exploratorio: Histogramas, Q-Q Plot, momentos y Box Plot

-Técnicas avanzadas de detección de Outliers -Muestreo Aleatorio

-Muestreo Estratificado

-Muestreo Rebalanceado

-Segmentación

Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS

Ejercicio 2: Detección de Outliers en SAS

Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS

Ejercicio 4 : Muestreo estratificado y Aleatorio

Ejercicio 5: Detección y eliminación de duplicados en SAS SQL

 

Módulo 3:Análisis Univariante

 

-Estimación de Weight Of Evidence (WOE)

-Tratamiento variables discretas

-Reducción óptima de categorías en variables discretas

-Análisis univariante por percentiles

-Análisis univariante óptimo

-Análisis univariante con árboles de decisión

-Poder Discriminante: KS, Gini e IV por variable

-Baremos de principales indicadores

Ejercicio 6: Estimación de WOE Excel

Ejercicio 7: Reducción de categorías en SAS

Ejercicio 8: Análisis univariante en percentiles en SAS

Ejercicio 9: Análisis univariante óptimo en SAS y Excel

Ejercicio 10: Análisis univariante con árboles de decisión

 

Módulo 4: Regresión Logit con WOEs
 
-Análisis de Correlaciones
-Regresión Logística
-Test de Hosmer-Lameshow
-Hipotesis Nula Global
-Intervalos de confianza del Ratio de Odds
-Interpretación de coeficientes en la regresión
-Selección de variables Stepwise
-Tratamiento avanzado de multicolinealidad y heterocedasticidad
-Forzaje de variables en el modelo
Ejercicio 11: Matriz de dispersión en SAS
Ejercicio 12: Ejercicio de regresión logística Excel y SAS
Ejercicio 14: Hipótesis nula global en SAS
Ejercicio 15: Hosmer Lameshow Test en SAS
 
Módulo 5: Desarrollo Scorecard Discreto
 
-Modelo Logit con variables discretas WOEs
-Modelo Logit con variables dummy WOEs
-Construcción de Scorecard discreto
-Alineación y Rescalamiento con factor y offset
-Técnicas de Reject Inference
Ejercicio 16: Modelo Logit WOE discreto y WOE Dummy
Ejercicio 17: Construcción de Scorecard en Excel y SAS
Ejercicio 18: Análisis del factor y offset en Excel
Ejercicio 19: Inferencia Denegados en SAS
 
Módulo 6: Desarrollo Scorecard Continuo
 
-Transformación mediante Regresión Piecewise
-Regresión Logistica de tramos Piecewise
-Score Continuo
Ejercicio 20: Regresión Piecewise en Excel y SAS
Ejercicio 21: Scorecard Continuo en SAS
 
Módulo 7: Scorecards de Admisión
 
-Principales variables, características, Issues en:
-Scorecard en tarjetas de crédito
-Scorecard de consumo
-Scorecard hipotecario
-Scorecard en pequeños negocios
-Scorecard en carteras subprime

Módulo 8: Score de Fraude en Admisión

 

-Variables en el scoring de fraude en admisión

-Horizonte temporal

-Segmentación -Definición del Target

-Análisis Univariante -Modelo Logit

-Scorecard de Fraude en Admisión

-Suspicious Score

Ejercicio 22: Scorecard Application Fraud logístico en Excel

 

Módulo 9: Behaviour Score I

 

-Fuentes de datos

-Tipología de variables en el scoring de comportamiento

-Horizonte temporal

-Segmentación

-Definición del Default

-Score de Comportamiento usando Regresión Logística

-Score Proactivo

-Transactional Scoring

Ejercicio 23: Behaviour Score con Regresión Logística en SAS

 

Módulo 10: Behaviour Score Avanzado II

 

-Modelos Multivariantes

-Datos de Panel

-Variables Macroeconómicas

-Score de Comportamiento usando Cox Regressión

-Score de Comportamiento usando Regression Logistic Panel Data Ejercicio 24: Behaviour Score con Cox Regression en SAS

Ejercicio 25: Behaviour Score usando datos de panel en SPSS y SAS

 

Módulo 11: Score de Fraude en Seguimiento

 

-Tipología de Fraude

-Variables Clave

-Variable Objetivo

-Redes Neuronales

Ejercicio 26: Redes Neuronales y Perceptron 2 capas ocultas

 

Módulo 12: Collection Score

 

-Objetivo en el Recobro

-Variable Target

-Variables predictivas

-Horizonte Temporal

-Segmentación

-Regresión Logística

-Collection Scorecard

Ejercicio 27 : Construcción de score de recobro de Clientes con atrasos entre 1 y 90 días en Excel y SAS

 

Módulo 14: Recovery Score

 

-Estimación de la recuperación

-Variable Target

-Variables predictivas

-Horizonte Temporal

-Regresión OLS

-Recovery Scorecard

-Interacción de Recovery y Collection Scoring

Ejercicio 28: Recovery Score en Excel y SAS

 

Módulo 15: Validación de Modelos

 

-Matriz de Confusión

-Poder Discriminante

-Intervalos de confianza, volatilidad de Excel y SAS:

  • Kolmogorov-Smirnov

  • Curva ROC

  • Curva CAP

  • Gini Index

  • Distancia de Kullback-Leibler

  • Pietra Index

  • Entropía condicional

  • Valor de Información

-Bootstrapp confidence Interval

-Jackknifing

-Pruebas de Estabilidad

-Pruebas de Estabilidad en variables

-Informes avanzados de validación de Modelos de scoring

-Baremo de Application, Behavioural, Fraud y Collection Score -Validación de Recovery LGD

Ejercicio 29 : Validación semafórica temporal del poder discriminante de modelos de score en Excel y SAS

Ejercicio 30: Bootstrapping y Jackknifing en SAS