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AI and Quantum Frontiers in Credit Risk: Navigating IFRS 9 and Basel III
Curso avanzado y moderno de modelización de riesgo crédito aborda temas como herramientas de credit scoring, modelización de parámetros PD, LGD y EAD del enfoque IRB avanzado de Basilea III, metodologías de riesgo crédito para modelos de deterioro IFRS 9, modelos de stress testing de riesgo crédito, capital económico, pricing y credit risk appetite. Se explica el impacto del COVID-19 en los modelos de riesgo de crédito. Así como los ajustes por el cambio climático en el riesgo de crédito, particularmente en el Credit Rating, PD, LGD y riesgo de concentración.
Se emplea el machine y deep learning para construir potentes herramientas de credit scoring, behavior scoring así como para estimar y calibrar parámetros de riesgos y stress testing.
Next-Generation Credit Risk Modeling : From IRB and IFRS 9 to Quantum ML (English)
Advanced Credit risk modeling course using Artificial Intelligence and Quantum Computing, among many other topics: credit scoring tools, modeling of PD, LGD and EAD parameters of the advanced IRB approach of Basel III, credit risk methodologies for IFRS 9 impairment models, stress testing models of credit risk, economic capital and climate change-related credit risk.
Among other topics, quantum computing, quantum circuits, important quantum algorithms, quantum mechanics, quantum error and correction, and quantum machine learning are exposed.
Machine and deep learning are used to build powerful credit scoring and behavior scoring tools, as well as to estimate and calibrate risk parameters and stress testing.
Curso avanzado de modelización del riesgo de crédito mediante Inteligencia Artificial y Computación Cuántica, entre otros muchos temas: herramientas de scoring de crédito, modelización de los parámetros PD, LGD y EAD del enfoque IRB avanzado de Basilea III, metodologías de riesgo de crédito para los modelos de deterioro de la IFRS 9, modelos de stress testing de riesgo de crédito, capital económico y riesgo de crédito relacionado con el cambio climático.
Entre otros temas, se exponen la computación cuántica, los circuitos cuánticos, los algoritmos cuánticos importantes, la mecánica cuántica, el error y la corrección cuánticos, y el aprendizaje automático cuántico.
Comprehensive Guide to Model Risk in Credit Risk Management
Recently, the number of models used in financial institutions has increased exponentially, particularly in the field of credit risk, such is the case of scoring models in admission, monitoring and recovery, machine learning models, IRB parameters, capital, correlations, stress testing and the recent IFRS 9 parameters, among many others.
This proliferation of models has benefits such as automation, efficiency and speed in decision making. However, they also have drawbacks, due to decisions made by the wrong models or used inappropriately.
Model risk, in the United States, is defined as the set of possible adverse consequences derived from decisions based on results and incorrect reports of models, or from their inappropriate use. The European regulator defines it as the risk related to the underestimation of own funds, for example, due to the use of the IRB.
Metodologías de Capital Económico en el Riesgo de Crédito
El objetivo del curso es mostrar metodologías avanzadas de capital económico de riesgo crédito. Algunos modelos son aplicables a carteras de préstamos retail y otros a préstamos de empresas corporate, carteras de CDS y bonos.
Creemos que uno de los parámetros más difíciles de modelizar es la correlación de activos, por lo que mostraremos un número importante de metodologías recientes para estimarlo y calibrarlo.
Se explican las metodologías comerciales como lo son creditmetrics, credit portfolio views, KMV y particularmente Creditrisk+, porque es la más empleada por los bancos.
Riesgo de Crédito en la era Cuántica: Credit Scoring, Stress Testing y Capital
Curso de modelización del riesgo crédito usando inteligencia artificial y computación cuántica, se exponen entre mucho otros temas: herramientas de credit scoring, modelización de parámetros PD, LGD y EAD del enfoque IRB avanzado de Basilea III, metodologías de riesgo crédito para modelos de deterioro IFRS 9, modelos de stress testing de riesgo crédito y capital económico.
Se exponen entre otros temas: la computación cuántica, circuitos cuánticos, importantes algoritmos cuánticos, mecánica cuántica, error y corrección cuántica y machine learning cuántico.
The Future of Credit Risk: AI, Quantum Algorithms, and Beyond (English)
Advanced and intensive course on credit risk modeling using artificial intelligence and quantum computing, among many other topics: credit scoring tools, modeling of PD, LGD and EAD parameters of the advanced IRB approach of Basel III, credit risk methodologies for IFRS 9 impairment models, stress testing models of credit risk and economic capital. The impact of COVID-19 on credit risk models is explained.
Machine and deep learning are used to build powerful credit scoring and behavior scoring tools, as well as to estimate and calibrate risk parameters and stress testing.
Synthetic Data Strategies for Managing Low Default Portfolios (English)
The course "Synthetic Data Strategies for Managing Low Default Portfolios" is specifically designed to assist financial institutions in managing credit portfolios, particularly those with low default rates. The course focuses on the use of synthetic data created through advanced algorithms of Gen AI and Quantum Computing. This synthetic data helps in enhancing the robustness and efficiency of credit risk models under such conditions. The course aims to achievebjectives and benefits: the following objectives and benefits:
Recientemente, el número de modelos usados en las entidades financieras, se ha incrementado, exponencialmente, particularmente en el ámbito del riesgo de crédito, tal es el caso de los modelos de scoring en admisión, seguimiento y recobro, modelos de machine learning, modelos de parámetros IRB, capital, correlaciones, stress testing y los recientes parámetros del IFRS 9, entre muchos otros.
Esta proliferación de modelos tiene beneficios como la automatización, eficiencia y rapidez en la toma de decisiones. No obstante, también tienen inconvenientes, debido a las decisiones tomadas por modelos erróneos o empleados de forma inapropiada.
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Explicar las recientes directivas de la UE sobre el enfoque avanzado IRB. Se analiza el impacto y coste-beneficio, de las directivas, en las entidades financieras.
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Enseñar metodologías, de vanguardia, para calibrar la PD en carteras retail y carteras Low default portfolio.
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Ofrecer un número muy importante de diferentes modelos econométricos para estimar la PD, LGD y EAD.
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Exponer los modelos de LGD en carteras Low Default Portfolio e hipotecarias.
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Se abordan temas de validación del enfoque IRB incluyendo los nuevos cambios regulatorios, explicándolos, a través de casos de estudio y metodologías alternativas de validación.
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Exponer técnicas de validación para modelos econométricos.
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Modelizar el stress testing de la PD y LGD en carteras retail asì como las matrices de transición.