Credit Scoring, Admisión, Seguimiento, Recobro y Big Data Analytics 

 

 

 

 

OBJETIVO

 

El objetivo del curso es mostrar una visión holística de los riesgos en la financiación de préstamos de consumo y tarjetas de crédito. Se exponen las principales herramientas predictivas y de decisión en los procesos de marketing, admisión, portfolio management, fraude y recobro. Otros importantes objetivos son:

 

  • Se explican pormenorizadamente los riesgos, controles, análisis, aspectos regulatorios, sistemas de reporting, validaciones y evaluaciones en los procesos del ciclo de crédito.

 

  • Se construyen modelos predictivos tales como Score de comportamiento, ingreso, Abandono, Fraude, Recobro, Rentabilidad, entre otros. Así como sistemas de decisión, árboles de decisión, estrategias champion y challenger, modelos de pricing, optimización en los procesos de admisión y la frontera eficiente para establecer el risk appetite

 

  • Se destaca la importancia de las recientes tecnologías en el consumo, por lo que se explican los beneficios del Big Data Analytics en la financiación de préstamos de consumo.

 

  • Se abordan aspectos regulatorios como el Risk Appetite, Gobernanza corporativa y brevemente el modelo de provisiones por pérdida esperada IFRS 9.

 

  • El curso dispone de una amplia gama de metodologías para estimar parámetros de riesgos como PD, LGD y EAD, medir las provisiones por pérdidas crediticias, calcular el net charge-off y estimar el stress testing para carteras de consumo.

 

  • Se exponen las principales actividades del portfolio management, y los aspectos relevantes en la monitorización de los portfolios de consumo.

 

  • Los ejercicios están hechos en R, SAS  y Excel con VBA.

 

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

El Curso está dirigido a profesionistas de riesgo de crédito, directivos de entidades financieras, así como a los responsables de los departamentos de recobro y finanzas. Responsables de crédito y cobranzas de empresas con carteras de crédito al consumo. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística.

 

 

PRECIO DEL CURSO LIVE ONLINE (36 Horas Lectivas)

 

Precio: 4.900 €

 

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 Credit Scoring, Admisión, Seguimiento, Recobro y Big Data Analytics 



GESTIÓN DE RIESGOS

 

 

Módulo 1: Gestión de riesgos en consumo

 

-Crisis Financieras

-Avances Tecnológicos

-Préstamos directos

-Préstamos indirectos

-Préstamos de bajo importe

-Préstamos para estudiantes

-Tarjetas de crédito y líneas de crédito

-Riesgos asociados con los préstamos

Riesgo de Crédito

            Riesgo Operacional

            Riesgo de Cumplimiento

            Riesgo estratégico

            Riesgo Reputacional

-Riesgos asociados con las tarjetas de crédito

Riesgo de crédito

Riesgo operacional

Riesgo de liquidez

Riesgo estratégico

Riesgo Reputacional

Riesgo de tipo de interés

Riesgo de Cumplimiento

-Gestión global del riesgo

Risk Appetite en el riesgo de crédito

Cultura de Riesgo

 

Módulo 2: Risk Appetite en Banca de Consumo

 

  • ¿Porque del Risk Appetite en una entidad financiera?

  • Entorno Económico, Financiero y Regulatorio 2016-2018

  • Principios de una metodología efectiva de Risk Appetite

  • Definiciones y análisis:

    • Risk appetite framework

    • Risk Appetite Statement

    • Risk Tolerance

    • Risk Capacity

    • Risk Profile

    • Risk Limits

  • Roles y Responsabilidades del Consejo, CEO, CRO y CFO

  • Living will y Recovery Plan

  • Convergencia y Alineación de objetivos del plan estratégico de negocios y el Risk Appetite

 

Módulo 3: Implementación del Risk Appetite

 

  • Pasos para implementación del Risk Appetite

  • Diferencia y Vinculación entre Risk Appetite y Risk Tolerance

  • Metodologías cualitativas

  • Uso de cuestionarios cualitativos

  • Desarrollo de métricas cuantitativas

  • Monitorización y Actualización

  • Comunicación del Risk Appetite en la entidad financiera

  • Metodología Enterprise Risk Management y COSO

 

Módulo 4: Risk Governance en banca de consumo

 

  • ¿Qué es gobernanza?

  • Definición Risk Governance

  • Estructura de Gobierno corporativo de riesgos

  • Principios claves:

  • Risk appetite framework

  • Compensación e incentivos basados en riesgos

  • Eliminación de los conflictos de interés

  • Independencia, segregación y responsabilidades

Gobernanza

Performance

1º Línea de Defensa unidades de negocio

2º Línea de Defensa Gestión de riesgos

3º Línea de Defensa Auditoría Interna

Validación externa

  • Risk Culture

  • Comunicación efectiva

  • Fortaleza de funciones del CRO

  • Proceso de gestión de riesgos

Identificación

Medición

Control y mitigación

Reporting

-Ejercicio Cualitativo 1: Score cualitativo del Risk Governance en una entidad financiera de consumo

 

ADMISIÓN

 

Módulo 5: Campañas y Canales de distribución

 

-Clientes potenciales en banca de consumo

-Sucursales físicas

-Folletos informativos

-Correo directo

-Grupos de Afinidad

-Publicidad en televisión y radio

-Venta cruzada

-Internet, redes sociales, e-mail y Big data

-Campaña de expansión de negocio

-Planificación financiera y objetivos puntuales

-Establecer Mercado Objetivo

-Área Geográfica

-Criterios demográficos

-Comportamiento y estilo de vida

-Fuentes de Información

-Big data

-Fuentes internas

-Principales fuentes externas

-Oferta Comercial y alcances dirigidos a mercado objetivo

-Gestión y seguimiento de campañas

-Score de Respuesta: Modelización y uso

-Informe financiero de seguimiento

-Rentabilidad, Charge Offs, Número de cuentas abiertas, NPL, etc.

-Análisis Vintage de las acciones comerciales

-Cumplimiento del Risk Appetite

-Planes de acción

 

Módulo 6: Proceso de Admisión

 

-Proceso de recogida de información

-Gestión de la Aplicación

            -Criterios del departamento de Marketing

            -Criterios del departamento de gestión de riesgos

            -Criterios de otros departamentos involucrados: Recobro, Operaciones y Legal

-Principales errores en las aplicaciones

-Revisión estándar de las aplicaciones recogidas

-Proceso de concesión de préstamos

-Operaciones no cualificadas

-Proceso de Automatización y de pronta aprobación

            -Costes de investigación

            -Credit Scoring

            -Sistemas expertos

            -Errores comunes con los sistemas expertos

            -Buro de Crédito

-Análisis del Flujo de Caja y deuda

            -Principales metodologías del Cash Flow

            -Ratios financieros

-Benchmarking de los ratios financieros

-Score Debt to Income

-Verificación del Cliente

-Verificación compleja  

-Reglas para evitar fraude

-Score de Fraude en la Admisión

-Pre-aprobación

-Procesos de admisión Multi-Producto

-Procesos de admisión Multi-Aplicante

-Uso de PD, LGD, EAD y ELC en el proceso de admisión

-Estrategias para definir términos de negocio

-Asignación de línea de crédito usando ELC y Charge-Off

-Shadow Limits

-Optimización de límites de crédito

 

Módulo 7: Evaluación del Proceso de Admisión

 

-5 C´s: Carácter, Capacidad, Capital, Colateral y Condiciones

-Adecuación de políticas y procedimientos al Credit Risk Appetite

-Revisión de la calidad de las nuevas operaciones o contratos

-Principales KPIs y KRIs

-Establecimiento de un Management Information System (MIS)

-Selección del mejor Buró de crédito

-Evaluación de los procesos con toma de decisión

-Evaluación de los procesos de verificación

-Evaluación de prácticas abusivas y discriminatorias

-Evaluación del efecto de los cambios en la calidad de la cartera

-Evaluación de las excepciones

-Evaluación de garantías

-Utilización de muestras comparativas para evaluar calidad de la selección de nuevos préstamos

-Monitorización de la calidad de las nuevas operaciones

            -Informe de excepciones

            -Calidad de la captura

            -Tiempo de decisión

            -Análisis de estabilidad

            -Análisis Vintage

            -Roll rates y Flow rates

            -Bitácora de acciones

 

SCORES EN LA ADMISIÓN

 

Módulo 8: Credit Scoring y Modelos Predictivos

 

  • Modelos Predictivos en el entorno actual

  • Aplicaciones del Credit Scoring

  • Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring

  • Ventajas e Inconvenientes

  • Modelos para afrontar crisis financieras

 

Módulo 9: Gestión avanzada de los datos

 

  • Tipología de datos

  • Datos transaccionales

  • Unstructured data embebida en documentos de texto

  • Social Media Data

  • Fuentes de datos

  • Revisión del dato

  • Definición del Target

  • Horizonte temporal de la variable objetivo

  • Muestreo

    • Muestreo Aleatorio

    • Muestreo Estratificado

    • Muestreo Rebalanceado

  • Análisis Exploratorio:

    • Histogramas

    • Q-Q Plot

    • Análisis de momentos

    • Box Plot

  • Tratamiento de los valores Missing

    • Imputación

    • Borrar

    • Mantener

  • Técnicas avanzadas de detección de Outliers y tratamiento

    • Z-Score

    • Distancia de Mahalanobis

  • Estandarización de los Datos

  • Categorización de variables

    • Equal Interval Binning

    • Equal Frecuency Binning

    • Prueba Ji-Cuadrada

  • Binary Coding

  • WOE Coding

    • Definición WOE

    • Análisis Univariante con variable Target

    • Selección de variables

    • Tratamiento de Variables continuas

    • Tratamiento de Variables Categóricas

    • Fisher Score

    • Gini

    • Information Value

    • Pearson Correlation

    • Cramer Von Misses

    • Optimización de variables continuas

    • Optimización de variables categóricas

    • Àrboles de Decisión

  • Segmentación

    • Decisión Experta

    • Estadística

      • Àrboles de Decisión

      • K Means Clustering

      • Finite Mixture Model

      • Mixtura gaussiana Univariante

      • Mixtura gaussiana Bivariante

  • ​Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS

  • Ejercicio 2: Detección y tratamiento de Outliers usando Z-score

  • Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS

  • Ejercicio 4: Muestreo estratificado y Aleatorio

  • Ejercicio 5: Análisis del Weight of Evidence en Excel

  • Ejercicio 6: Análisis univariante en percentiles en SAS

  • Ejercicio 7: Análisis univariante óptimo variable continua en Excel

  • Ejercicio 8: Estimación del KS, Gini e IV de cada variable en Excel

  • Ejercicio 9: Validación de variables usando Pearson correlation y Fisher Score

  • Ejercicio 10: Optimización de variables categóricas en SAS

  • Ejercicio 11: Análisis Univariante con árboles de decisión en SPSS

  • Ejercicio 12: Segmentación con árboles de decisión 

  • Ejercicio 14: Segmentación usando K means Clustering en R

  • Ejercicio 14: Segmentación con Mixtura gaussiana univariante y bivariante

 

Módulo 10: Modelos Predictivos

 

  • Definición del Target 

  • Definición del horizonte temporal del modelo predictivo

  • Componentes Principales para reducir variables

  • Modelos Econométricos

    • Regresión lineal

    • Regresión Logística

    • Regresión Logística Multinomial

    • Regresión Piecewise

    • Regresión Logística Panel Data

    • Regresión Cox

  • Interpretación de los coeficientes

  • Interpretación de los Odds Ratios

  • Uso de Random Forest

  • Árboles de Decisión

    • CART

    • CHAID

  • Redes Neuronales

    • Perceptrón Multicapa

  • Algoritmos Genéticos

  • Redes Bayesianas

  • Support Vector Machines

  • Ejercicio 15: Análisis de Componentes principales en SAS

  • Ejercicio 16: Regresión Logística método stepwise en SAS

  • Ejercicio 17: Regresión logística multinomial

  • Ejercicio 18: Regresión Piecewise en Excel y SAS

  • Ejercicio 19: Redes Neuronales: perceptron en SAS

  • Ejercicio 20: Árboles de decisión CHAID en SAS

  • Ejercicio 21: Regresión Logística Panel Data en Stata

  • Ejercicio 22: Cox Regression en R y SAS

  • Ejercicio 23: Redes Bayesianas en R 

  • Ejercicio 24: Support vector machines en R

  • Ejercicio 25: Random Forest en R

 

Módulo 11: Desarrollo de Scorecards

 

  • Asignación de puntuación

  • Clasificación del Scorecard

    • Scorecard WOE

    • Scorecard Binario

    • Scorecard Continuo

  • Reescalamiento del Scorecard

    • Análisis del Factor y Offset

    • Scorecard WOE

    • Scorecard Binario

  • Técnicas de Reject Inference

    • Cut-Off

    • Parcelling

    • Fuzzy Augmentation

  • Técnicas Avanzadas de punto de corte 

  • Modelos de Scoring en el proceso de Admisión

    • Response Scoring

    • Income Score

    • DTI Score

    • Credit Scoring 

      • Score de Tarjetas de crédito

      • Score de Hipotecas

      • Score de consumo

      • Score de Automóvil

  • Ejercicio 26: Scorecard Binario en Excel y SAS

  • Ejercicio 27: Scorecard WOE en Excel, R y SAS

  • Ejercicio 28: Reject Inference Fuzzy Augmentation en SAS

  • Ejercicio 29: Selección del Punto de Corte en Excel y SAS

 

Módulo 12: Validación del modelo

 

  • Verificación p-values en regresiones

  • R cuadrado, MSE, MAD

  • Diagnóstico de los residuos

  • Test de Bondad de Ajuste

    • Deviance

    • Bayesian Information Criterion (BIC)

    • Akaike Information Criterion 

  • Multicolinealidad Multivariante

  • Validación cruzada

  • Bootstrapping del error

  • Matriz de confusión caso binario

  • Matriz de confusión caso multinomial

  • Prueba de Estabilidad

  • Principales test de poder discriminante:

    • KS

    • Curva ROC

    • Curva Lift

    • Gini Index

    • Cumulative Accuracy Profile

    • Distancia de Kullback-Leibler

    • Pietra Index

    • Entropía condicional

    • Valor de Información

    • Tau de Kendall

    • Brier Score

    • Distancia de Mahalanobis

    • Divergencia

    • Hosmer Lemeshow

  • Intervalos de confianza

  • Jackknifing con test de poder discriminante

  • Bootstrapping con test de poder discriminante

  • Ejercicio 30: Test de Bondad de Ajuste Regresión líneal

  • Ejercicio 31: Test de Bondad de Ajuste Regresión Logística

  • Ejercicio 32: Validación cruzada en SAS

  • Ejercicio 33: Estimación Gini, Valor de la Información, Brier Score, Curva Lift, CAP, ROC, Divergencia en SAS

  • Ejercicio 34: Bootstrapping de parámetros SAS

  • Ejercicio 35: Jackkinifng en SAS

  • Ejercicio 36: Bootstrapping de Gini/ROC en SAS

 

Módulo 14: Response Score 

 

-Herramienta de pronóstico en las campañas de Marketing

-Definición del objetivo

-Horizonte temporal

-Big Data

-Segmentación

-Definición del Respondedor

-Tipología de variables continuas y discretas

-Análisis Univariante

-Modelo Logístico 

-Modelo Multinomial

-Response Score

-Critical Values 

Ejercicio 37: Scorecard Response en R

 

Módulo 15: Estimador de Ingresos en la admisión

 

-Introducción de modelos de Ingresos
-Fuentes de datos 
-Horizonte temporal 
-Tipología de Modelos de Ingresos
-Definición de Variable Estimador de Ingresos
-Transformaciones Matemáticas 
-Modelo de estimación del ingreso con reglas y árbol de decisión

  • Estado civil, Situación laboral, Antigüedad laboral, etc.

  • Tipo de Ingresos

  • Ingresos Fijos y Variables 

  • Componentes de la Unidad Familiar 

  • Situación de la Vivienda Habitual

  • Lugar de residencia 

  • Zona Geográfica

-Modelo Econométrico de Estimador de Ingresos

  • Variables Microeconómicas 

  • Variables Macroeconómicas 

  • Variables Sociodemográficas 

  • Regresión lineal 

  • Regresión Bayesiana 

  • Geographically Weighted Regression

  • Validación de modelos econométricos

  • Intervalos de Confianza 

-Riesgo Modelo en el estimador de ingresos
-Intervalos de confianza
-Políticas de conservadurismo en el estimador de ingresos
Ejercicio 38: Estimación de Modelo de Ingresos usando reglas y árbol de decisión en SAS

Ejercicio 39: Modelo econométrico de Ingresos en SAS

 

Módulo 16: Score de Ingresos en la admisión

 

-Score de ingresos durante el proceso de admisión

-Ventajas e inconvenientes en el proceso de admisión

-Interacción entre modelo de estimación de ingresos y Score de Ingresos

-Definición de variable Dummy

-Ingresos declarados y verificados

-Segmentación de Score de Ingresos

-Variables iniciales del Score de Ingresos

-Variables Finales del Score de Ingresos

-Análisis Univariante de Score de Ingresos

-Análisis Multivariante de Score de Ingresos

-Construcción de Scorecard de Ingresos

-Estimación y Calibración de Probabilidad de Veracidad en los

 Ingresos

-Validación de Score de Ingresos

-Interacción del Score de Ingresos en el proceso de Admisión

-Sistemas de Decisión avanzados usando Score de Ingresos

Ejercicio 40: Construcción de Scorecard de Ingresos en Excel y SAS

 

 

Módulo 17: 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 41: Scorecard Application Fraud logístico en Excel

 

 

SISTEMAS DE ADMISIÓN

 

Módulo 18: Sistemas de Admisión

 

-Sistemas de Admisión automatizado

-Data management

-Motores de decisión

Reglas y políticas

-Principales vendors de sistemas de decisión

-Análisis de producto de los vendors

-Asignación de líneas

-Árboles de decisión

-Estrategias Champion/Challenger

-Estrategias con el credit scoring

-Matriz dual de scores

-Metodología ROC para el punto de corte (Cut-Off)

Ejercicio 42: Estimación optima del Cut-Off en Excel

Ejercicio 43: Matriz Dual en Excel

Ejercicio 44: Optimización y asignación de Límites de Crédito

 

Módulo 19: Sistemas de Decisión Avanzado

 

-Modelos de Decisión en el ciclo de crédito

-Diseño del modelo de decisión

-Como crear diagramas de influencia

-Árboles de decisión

-Arboles de decisión con reglas bayesianas

-Definición de inputs, outputs, decisiones, predicciones y restricciones

-Criterios del Risk Appetite

Operaciones Nuevas

Charge-Off

PD y LGD

          Pérdida Esperada ECL de Basilea III

          Pérdida Esperada ECL Lifetime de IFRS9

          Capital Económico

          RAROC

          Hurdle Rate

-Análisis de Escenarios

-Optimización:

Programación No Lineal

Programación Lineal Entera

Procesos de Markov

Programación Estocástica

-Análisis de Simulación

-Estimación de Frontera eficiente de admisión de operaciones nuevas

-Ajuste de fronteras eficientes a Risk Appetite del Banco

-Simulación de Worklow en los procesos de admisión

Ejercicio 45: Diagrama de influencia, Árbol de decisión y optimización de beneficio con restricciones en saldos, líneas de crédito, PDs, Credit Score, etc.

Ejercicio 46.a: Construcción de Frontera Eficiente usando criterios del Risk Appetite

 

 

RIESGO CRÉDITO BASILEA III

 

Módulo 20: Probabilidad de Default (PD) cartera consumo

 

-Modelización de la Probabilidad de Default

-PD Histórica

-PD Regresión Logística

-PD Regresión COX

-PD Log-log Complementary

-Calibración de PD

-PD PIT

-PD TTC

-Ajuste a la tendencia central

-Matrices de Transición

-PD Marginal

-PD Forward

-PD Acumulada

-Ejercicio 47: Ajuste a la tendencia central

-Ejercicio 48: Calibración de la PD por edad de operación en SAS

-Ejercicio 49: Calibración de la PD por cosecha o añada en SAS

-Ejercicio 50: Estimación de la PD PIT/ TTC en Excel

-Ejercicio 51: Estimación PD Forward, Marginal y Acumulada

-Ejercicio 52: Sensibilidad de la PD por factores macroeconómicos

Módulo 21: Loss Given Default (LGD) en carteras consumo

 

  • Definición del default

  • Expected Loss y Unexpected Loss en la LGD

  • LGD in Default

  • Defaulted Weighted Average LGD o Exposure-weighted average LGD

  • LGD para performing y no performing exposures

  • Tratamiento de los colaterales en el IRB

  • Enfoque Workout

    • Técnicas para determinar la tasa de descuento

    • Tratamiento de las recuperaciones, gastos y costes de recuperación

    • Ciclos de Default

    • Gastos de recuperación

  • Downturn LGD en carteras de consumo

  • Downturn LGD en hipotecas

  • LGD en consumo

  • LGD  en Hipotecas

  • LGD para carteras con reposición

  • Ejercicios 53: Estimación y análisis de LGD y Exp. Weighted Ave. LGD

 

Módulo 22: Exposure at Default (EAD) para consumo

 

  • Directivas para la estimación del CCF

  • Directivas para la estimación del CCF Downturn 

  • Horizonte temporal

  • Transformaciones para modelizar el CCF

  • Enfoques para estimar el CCF

    • Enfoque Fixed Horizon

    • Enfoque Cohort

    • Enfoque Variable time horizon

  • Modelos Econométricos

    • Regresión lineal

    • Regresión Hiperbólica

    • Regresión Logística

    • Generalized Additived Model

    • Regresión Beta

    • Inflated beta regression

  • Modelo de intensidad para medir el retiro de líneas de crédito

  • Ejercicio 54: Modelo de regresión OLS, Beta e Inflated Beta en CCF en SAS

  • Ejercicio 55: Modelo de regresión logística del CCF en SAS

  • Ejercicio 56: Comparativo del performance de los modelos de EAD

 

MONITORIZACIÓN DE PORTFOLIO

 

Módulo 23: Portfolio Management

 

-Gestión de las transacciones

-Coste de mantenimiento de las operaciones

-Operaciones In house

-Operaciones con proveedores externos

-Operaciones en la nube

-Gestión y uso de scores:

Score de comportamiento

Score transaccional

Score de Fraude

Score de abandono

Score de rentabilidad

Score de Retención

-Uso de scores genéricos

-Autorización de transacciones

-Autorizaciones de Overlimits

-Control del Saldo

-Incremento/Decremento de la línea de crédito

-Arboles de decisión y Estrategias Champions y Challenger

 

Módulo 24: Monitorización del portfolio

 

-Management Information System (MIS)

-Revisión de cuentas activas

-Medición de tasa de abandono

-Evaluación de Estrategias de retención de Clientes

-Evaluación de campañas de Marketing

-Análisis de Programas de venta cruzada

-Control y medición del Fraude

-Análisis de operaciones fraudulentas

-Análisis de Excepciones

-Grupos y muestras de control

-Renovaciones y extensiones

-Repricing de cuentas y cambios de condiciones

-Cierre de operaciones

-Validación de modelos

-Matrices de Migración

-Análisis por productos

-Vintage Análisis

-Evaluación del Score de Comportamiento

-Alertas de los buros de crédito

-Evaluación de la PD, LGD y EAD en el Risk Appetite

-Monitorización en:

Prepago

Retención de Clientes

Efectividad de estrategias de portfolio Management

Re-aging, extensiones  

Operaciones reestructuradas

-Principales KPIs y KRIs en el Portfolio Management

-Uso de muestras y testing

-Cuadros de Mando

 

SCORES DE COMPORTAMIENTO 

 

Módulo 25: Behaviour Score I

 

-Usos del score de comportamiento

-Fuentes de datos

-Segmentación

-Tipología de variables en el scoring de comportamiento

-Horizonte temporal

-Segmentación

-Definición del Default

-Score de Comportamiento usando Regresión Logística

-Score Proactivo

-Transactional Scoring

Variables

Horizonte temporal

Ejercicio 57: Behavior Score con Regresión Logística en SAS

 

Módulo 26: Behavior Score II

 

-Modelos Multivariantes

-Datos de Panel

-Uso de variables Macroeconómicas e Idiosincraticas

-Score de Comportamiento usando Cox Regressión

-Score de Comportamiento usando Regression Logistic Panel Data

Ejercicio 58: Behavior Score con Cox Regression en SAS

Ejercicio 59: Behavior Score usando datos de panel en R y SAS

 

 

Módulo 27: Score de Fraude en Seguimiento

 

-Tipología de Fraude

-Variables Clave

-Variable Objetivo

-Perfil del Cliente Fraudulento

-Redes Neuronales

-Modelo Logístico

-Árboles de Decisión

-Estimación y calibración de la Probabilidad de Fraude

-Principales inconvenientes en la modelización del fraude

Ejercicio 60: Redes Neuronales y Perceptron 2 capas ocultas

Ejercicio 61: Modelo logístico y probabilidad de fraude

 

Módulo 28:Score de Abandono

 

-Lealtad del Cliente

-Objetivo del score

-Definición del abandono

-Horizonte temporal

-Tipos de variables continuas y discretas 

-Score de Abandono

-Probabilidad de abandono

-Generación del perfil del abandono

Ejercicio 62: Churn/Attrition Scorecard  en SAS

 

Módulo 29: Customer Lifetime Value (CLV)

y Modelo de Retención

-Definición CLV

-Estrategias para retener Clientes

-Customer Loyalty

-Enfoque RFM

-Past Customer Value

-Share Of Wallet

-Modelización del CLV

-Enfoque Agregado

-Enfoque Individual

-Componentes del CLV

-Drivers del CLV

-Modelo de Retención simple

-Modelo de Retención General

-Modelos Supervivencia

Ejercicio 63: Estimación CLV en Excel

Ejercicio 64: Modelo de Retención simple en SAS

Ejercicio 65: Modelo de Retención General  y análisis de supervivencia y Hazard rates en SAS

Módulo 30: Big Data Analytics

 

-Big Data Analytics en la banca de consumo

-Fuentes de Información

-Big Data Scoring

-Ventajas e Incovenientes

-Analítica en las Redes Sociales

-Definiciones de redes

-Gráficos

-Sociogramas

-Vértices, bordes, nodos, pesos

-Principales Métricas en la Analìtica Social

-Medidas de centralidad en las redes

-Social Network learner

-Local Model

-Network Model

-Probabilistic Relational Neighbor Classifier

-Relational Logisitic Regression

-Collective Inferencing

-Visualización de las Redes Sociales

T-axonomía de las visualizaciones

-Visualización y analítica

-Analítica Social en Facebook usando R

-Analítica Social en Twitter usando R

-Analítica Social en Google Analytics usando R

-Score de Abandono usando Network Model

Ejercicio 66: Carga de datos y Gráficos en R

Ejercicio 67: Añadir Vértices en los gráficos R

Ejercicio 68: Visualización de Social Networks en R

 

 GESTIÓN DE IMPAGADOS 

 

Módulo 31: Estrategias de Recobro/Cobranzas

 

  • Departamento de Collections

  • Procesos  de recobro

  • Estrategias de recobro

  • Medición y efectividad en las estrategias de recobro

  • Collection Score

  • Recovery Score

  • LGD y Probabilidad de Pago en las estrategias de recobro

  • Saldo en riesgo y acciones

  • Árboles de decisión

  • Estrategias de recobro

    • Etapa temprana

    • Etapa tardía

    • Estrategia de promesa de pago

    • Tracing Strategy

  • Optimización de los costes de recobro usando programación entera

  • Modelo de optimización del proceso del recobro

  • Propiedades y políticas del proceso óptimo del recobro

  • Modelización con curvas de maduración de la recuperación

Ejercicio 69: optimización de costes de recuperación usando programación entera en SAS

Ejercicio 70: Estrategia de recobro óptima con árbol de decisión en SAS 

Ejercicio 71: Curvas de maduración de recuperación en Matlab

Caso de Estudio 2: Modelo de optimización del recobro en banco Europeo

 

Módulo 32: Evaluación del Proceso de Recobro

 

  • Evaluación de la estructura, staff y gestión del departamento de collections

  • Verificación de las políticas, clasificación y procedimientos  de saldos fallidos/castigos

  • Revisión de pagos, cargos por atraso y dotaciones

  • Evaluación de las estrategias de recobro

  • Valoración de estrategias champion/challenger

  • Evaluación del MIS de los programas de quitas, curas, reestructuras

  • Revisión de la efectividad  del Tracing Strategy

  • Valoración de sistemas automatizados para el recobro

  • Evaluación y medición de la efectividad de los informes de recobro

  • Evaluación de efectividad de la recuperación de colateral y embargos

  • Evaluación de la externalización de las agencias recobro

  • Medición del rendimiento de la recuperación

  • Evaluación de políticas, procedimientos y MIS del fraude

  • Evaluación de muestras testing 

 

SCORES EN EL RECOBRO 

 

Módulo 33: Collection Score

 

-Objetivo en el Recobro

-Variable Target

-Variables predictivas

-Variables Big Data

-Horizonte Temporal

-Segmentación

-Regresión Logística

-Collection Scorecard

Ejercicio 72: Construcción de score de recobro de Clientes con atrasos entre 1 y 90 días en Excel y SAS

 

Módulo 34: Modelos Econométricos de la LGD

 

  • Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD

  • Modelos paramétricos, no parámetricos y transformation regressions

  • Tipología de Modelos Multivariantes de LGD

    • Regresión Lineal y transformación Beta

    • Regresión Lineal y transformación Logit

    • Regresión Líneal y trasnsformación Box Cox

    • Regresión Logística y Lineal

    • Regresión Lógistica y no Lineal

    • Censored Regression

    • Generalized Additived Model

    • Redes Neuronales

    • Regresión Beta

    • Inflated beta regression

    • Fractional Response Regression

  • Ejercicio 73: Regresión lineal LGD en SAS

  • Ejercicio 74: Regresión Logística LGD en SAS

  • Ejercicio 75: Two stage: Regresión Logística y lineal LGD en SAS

  • Ejercicio 76: Redes Neuronales LGD

  • Ejercicio 77: Generalized Additived Model LGD en R

  • Ejercicio 78: Beta Regression Model LGD en R y SAS

  • Ejercicio 79: Censored Regression Model LGD en R

  • Ejercicio 80: Inflated Beta Regression en SAS

  • Ejercicio 81: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión

 

Módulo 35: Recovery Score / LGD Score

 

-Uso de la LGD en recobro

-Estimación de la recuperación

-Variable Target

-Variables predictivas

-Horizonte Temporal

-Regresión OLS

-Recovery Scorecard

-Interacción de Recovery y Collection Scoring

Ejercicio 82: Recovery Score en Excel y SAS

 

TECNOLOGÍA EN EL RECOBRO 

 

Módulo 36:Tecnología y Big Data en el Recobro

 

  • Papel de la tecnología en el recobro

  • Software estadístico

  • Sistemas de control adaptativo

  • Sistemas de marcador predictivo

  • Sistemas de respuesta de voz interactivos (IVR)

  • Software para el mejor momento de llamar

  • Sistemas de Monitorización de llamadas

  • Software para la gestión de la fuerza de trabajo

  • Sistemas de administración posteriores al fallido

  • Herramientas SQL y NoSQL

  • Big Data y Analítica Social en el Recobro

    • Datos de Esfuerzo

    • Datos Personales

    • Datos Públicos

    • Propensión de pago

    • Datos de Propiedad

 

Módulo 37: Marcadores predictivos

 

  • Llamadas de Entrada y de Salida

  • Simulación de llamadas 

  • Enfoques estratégicos para marcadores predictivos

  • Diseño del sistema

  • Monitorización de llamadas

  • Modelización de los marcadores predictivos

  • Probabilidad de pago

  • Best Time to Call models

  • Variable objetivo

  • Variables explicativas

  • Regresión Multinomial

  • Medición de los beneficios del modelo

Ejercicio 83: Análisis de cola-servidor múltiples en serie en SAS 

Ejercicio 84: Simulación de tiempo de espera en call center de recobro 

Ejercicio 85: Regresión multinomial de modelo Best Time to Call

 

TACTICAS EN EL RECOBRO 

 

Módulo 38: Planificación del Staff

 

  • Análisis sobre el Actual Staff ¿Infra/sobre estimado?

  • Gestores de cuenta en cada etapa del recobro

  • Drivers que determinan el número de gestores

  • Promesas de pago

  • Fórmula para determinar Nº de gestores

  • Gestores en función de la etapa del recobro

  • Nº de supervisores

  • Estrategias de segmentación del staff

  • Optimización en la planificación del staff

 

Módulo 39: Herramientas de Análisis

 

  • Performance

    • Principales Drivers

    • Métricas importantes del Collections

    • Análisis de costes por volumen, gestores y morosidad

    • Métricas importantes del Recovery

    • Matriz de Boston

  • Modelo Coste-Beneficio en el recobro

    • Valoración de la rentabilidad en la recuperación

    • Curvas de recuperación 

    • Curvas de los costes

    • Promesas de pago

    • Análisis de costes por volumen, gestor de recobro y ciclo de recuperación

  • Análisis de la productividad

  • Incremento de la morosidad

    • Drivers del incremento de la morosidad en el departamento de recobro

    • Proceso de resolución de problemas

Caso de Estudio 1: Incremento de morosidad y acciones desde el departamento de recobro de banco americano

 

Módulo 40: KRIs y KPIs: Productividad, Eficiencia y Calidad

 

  • Introducción

  • Key Risk Indicators

    • Collection Performance

    • Complaince Performance

    • Cost Performance

  • Desarrollo y gestión de Key Performance Indicators

  • Métricas del importe impagado

  • Estadísticas del desempeño del cobrador

  • Principales KRIs para medir la gestión del recobro

  • Cuadro de mando para Director del Recobro

  • Cuadro de mando para el Risk Appetite 

 

Módulo 41: Recobro Externo: Externalización y Venta Cartera

 

Principios sobre la externalización y Venta Cartera

Asignación a un externo de Cartera Previa a que sea fallido/Castigado Asignación a un externo de Cartera Posterior a que sea fallido/Castigado Mejores prácticas para la segmentación

Estrategias con LGD/Recovery Score

Metodología de Pricing Venta de Cartera

Ejercicio 86: Calculadora de Pricing de Venta de Cartera

 

LOSS FORECASTING Y PROVISIONES

 

Módulo 42: Herramientas de Loss Forecasting

 

-Análisis de Roll Rates

-Análisis de Flow Rates

-Forecast de la morosidad

-Modelos de Markov

-Matrices de Transición

-Buckets de morosidad

-Credit Grades

-Estatus de la cuenta

-Análisis de los Modelos de Markov

-Vintage Análisis

-Modelización del Charge-Off

-MIS de score, roll rates, charge-off, retención, etc.

-Efectividad del portfolio management usando roll rates

Ejercicio 87: Series univariantes de Roll Rates

Ejercicio 88: Series temporales multivariantes del impago

Ejercicio 89: Procesos de Markov en SAS

Ejercicio 90: Modelos supervivencia en SAS

Ejercicio 91: Matrices de Transición en tiempo continúo

Ejercicio 92: Estimación del Charge-Off

 

Módulo 43: IFRS9 Deterioro del valor de los activos

 

  • IFRS 9: Impairement-Expected Credit Losses

  • Introducción al IFRS 9

  • Deterioro del Valor

  • Reconocimiento de las pérdidas esperadas

  • Pérdidas Esperadas en los siguientes 12 meses

  • Incrementos del riesgo crédito

  • Medición de Expected Credit Losses

  • Lifetime Expected Losses

 

 

Módulo 44: Capital Económico y RAROC  por Riesgo Crédito

 

-Capital Regulatorio

-Capital Económico en tarjeta de crédito y consumo 

-Correlación de Default en consumo

-Correlación de activos en consumo

-Pérdida Inesperada

-Pérdida Inesperada Contributoria

-Modelos de Capital Económico ASRF 

-Modelo de Credit Risk+

-Estimación de VaR y Expected Shortfall

-Gestión del capital económico

-Estrategias de Pricing y RAROC

Ejercicio 93: Matriz de correlación de Default en SAS

Ejercicio 94: Correlación de default: carteras de consumo en SAS

Ejercicio 95: Credit Risk+ en SAS, Excel

Ejercicio 96: Modelo Unifactorial en Excel

Ejercicio 97: Modelo Multifactorial de consumo en Excel

 

 

Módulo 45: Pricing

 

-Estrategias de Cross Selling

-Pérdida Esperada y Capital Económico

-RAROC y Economic Profit

-Hurdle Rate y CAPM

-Concepto de Correlación de Default

-Pricing en Carteras de Crédito de Consumo

-Modelos de Pricing utilizando Flujos de Caja y PD

-Modelos de Pricing usando Capital Económico y Correlaciones

-Modelo de Pricing con opción de prepago

-Estrategias de Pricing y RAROC

Ejercicio 98: Calculadora de Pricing para tarjeta de crédito con flujos de caja

Ejercicio 99: Calculadora de Pricing con capital económico

 

STRESS TESTING

 

Módulo 46: Stress Testing Riesgo Crédito Consumo

 

  • Horizonte temporal

  • Enfoque Multiperíodo

  • Data requerida

  • Impacto en P&L, RWA y Capital

  • Escenarios Macroeconómicos de Estrés en consumo

    • Experto

    • Estadístico

    • Regulatorio

  • Stress Testing de la PD:

    • Credit Porfolio View 

    • Mutiyear Approach

    • Reverse Stress Testing

    • Rescaling

    • Regresión Cox

  • Stress Testing de la Matriz de Transición

    • Enfoque Credit Portfolio View 

    • Índice de ciclo de crédito

    • Uso de Credimetrics

    • Extensión Multifactorial

  • Stress Testing de la  LGD:

    • LGD Downturn: Enfoque Mixtura de distribuciones

    • Modelización PD/LGD Multiyear Approach

    • Stress test de LGD para carteras hipotecarias

  • Stress Testing de:

    • Defaults

    • Tiempo del default 

    • EAD

    • Charge-Off

    • Net Charge Off 

    • Prepago

    • Roll Rates​

    • Tasa de Cura

    • Matrices de transición de Rating/Scoring

    • Matrices de transición de buckets de morosidad

    • Recuperación

    • Pérdidas por activos deteriorados nuevos  

    • Pérdidas por activos deteriorados antiguos

    • Saldo de préstamos

    • Saldo de líneas de crédito 

  • Ejercicio 100: Stress Testing PD en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio Views

  • Ejercicio 101: Stress Testing PD en SAS enfoque Multiyear Approach

  • Ejercicio 102: Stress Test del Net Charge Off

  • Ejericicio 103: Stress test de los Roll Rates en R y SAS

  • Ejercicio 104: Stress test Charge Off modelos econométricos

  • Ejercicio 105: Stress Test de Matrices de Transición de Buckets de Morosidad

  • Ejercicio 106: Stress Test de saldos de préstamos y líneas de crédito