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Credit Scoring, Validación de Modelos para PYMES y Emprendedores Nivel 1

 

 

 

 

OBJETIVO

 

El objetivo del curso es enseñar al participante a desarrollar modernas y potentes herramientas de credit scoring para portfolios de Pymes, Emprendedores, Microcréditos y Startups. Así como cubrir los siguientes puntos:

 

  • Abordar una amplia gama de modelos predictivos, incluyendo regresión logística, redes neuronales, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte e innovadoramente modelos Multicriteria Analysis.

  • Exponer metodologías alternativas al credit scoring convencional como son los modelos psicométricos. También se explica el perfil psicológico del emprendedor.

  • Mostrar metodologías para construir modelos predictivos de LGD y recobro para portfolios de Pymes. 

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

El programa está dirigido a responsables, analistas y consultores de departamentos de financiación y riesgos de Pymes y microempresas. 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 de 7 sesiones)

 

Precio: 1.995 €

 

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, Validación de Modelos para PYMES y Emprendedores Nivel 1

Anchor 8



Módulo 1: Sistema de Credit Scoring para PYMES

 

 

  • Proceso de Automatización en la admisión

  • Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring

  • Ventajas e Inconvenientes

  • Variable Objetivo: ¿Default, Rentabilidad o Solvencia?

  • Buro de Crédito

  • Empresas calificadoras de Rating

  • Fuentes de información Alternativas

  • Big Data y Redes Sociales

 

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 sectorial

  • 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

  • Calidad de la Regresión logística

  • Ejercicio 11: Matriz de dispersión en SAS

  • Ejercicio 12: Ejercicio de regresión logística Excel y SAS
  • Ejercicio 13: Hipótesis nula global en SAS
  • Ejercicio 14: 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
  • Ejercicio 15: Modelo Logit WOE discreto y WOE Dummy
  • Ejercicio 16: Construcción de Scorecard en Excel y SAS
  • Ejercicio 17: Análisis del factor y offset en Excel
 
 
Módulo 6: Desarrollo Scorecard Continuo
 
  • Transformación mediante Regresión Piecewise
  • Regresión Logística de tramos Piecewise
  • Score Continuo
  • Ejercicio 18: Regresión Piecewise en Excel y SAS
  • Ejercicio 19: Scorecard Continuo en SAS
 
 

Módulo 7: 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

  • Diagnóstico y medidas de performance

  • Ejercicio 20: Validación semafórica temporal del poder discriminante de modelos de score en Excel y SAS

  • Ejercicio 21: Bootstrapping y Jackknifing en SAS

 

 

 

Módulo 8: Credit Scoring para PYMES

 

  • Información en países desarrollados

  • Información en países emergentes

  • PYMES lideradas por Mujeres y Hombres

  • Principales bloques de variables

    • Financieras

    • Perfil del Negocio

    • Situación frente al Mercado

    • Reputación y Calidad

    • Información del Propietario

    • Variables de control

  • Análisis Univariante

  • Modelos Predictivos 

    • Árboles de Decisión

    • Support Vector Machine

    • Regresión Logística

    • Redes Neuronales

  • Multicriteria Análisis en el Credit Scoring de PYMES

  • Diagnóstico en regresión logística

  • Medidas de performance

  • Ejercicio 22: Scorecard para PYMES con análisis univariante y los siguientes modelos predictivos:
    • Regresión logística
    • Árboles de decisión
    • Redes neuronales
    • Support Vector Machine
    • Multicriteria analysis
    • Medidas de performance
 

Módulo 9: Credit Rating para PYMES.

 

  • Análisis de Modelos comerciales de Rating SME:

    • Moody´s RiskCalc

    • Z-score

    • S&P

    • Axesor España

  • Principales Ratios Financieros

  • Tratamiento de datos

  • Análisis Univariante

    • Transformación Beta

  • Selección de Bloques de variables

    • Análisis de Componentes Principales 

  • Variables Cualitativas

  • Definición de Default

  • Horizonte Temporal

  • Modelos Multivariante

    • Regresión Logística

    • Regresión Multinomial

  • Peso de Factores cualitativos y cuantitativos

  • Pruebas de Coherencia

  • Estimación y Calibración de PD

  • Definición y creación de Escala Maestra

  • Mapeo de PD a Escala Maestra 

  • Ejercicio 23: Análisis Univariante con Ratios Financieros en Excel

  • Ejercicio 24: Análisis de Componentes principales en SAS

  • Ejercicio 25: Modelo Multivariante en SAS

  • Ejercicio 26: Prueba de Coherencia en Excel

  • Ejercicio 27: Factores cualitativos y Cuantitativos  del Rating 

  • Ejercicio 28: Estimación de PD y mapeo a Escala Maestra

 

 

Módulo 10: Credit Scoring para PYMES Tecnológicas

 

  • Definición PYME Tecnológica

  • Sector de Tecnología e importancia reciente en mercados desarrollados y emergentes

  • Principales variables y bloques de información

  • Inclusión de variables económicas en el modelo

  • Modelos de Regresión logística 

  • Calidad de la Regresión logística

  • Validación del credit scoring

  • Stress Testing en el Credit Scoring

  • Ejercicio 29: Credit Scoring incluyendo variables económicas en SAS

  • Ejercicio 30: Análisis de Stress Testing en las variables económicas en SAS

 

 

Módulo 11: Modelo de Credit Scoring de Vanguardia para MicroEmpresas

 

  • Empresas de Microfinanzas

  • Principales dificultades del credit scoring en microcréditos

  • Variable Target

  • Fuentes de datos

  • Principales Variables en microcréditos

  • Selección de variables

  • Análisis Univariante WOE

  • Análisis Univariante Dummy

  • Modelo Multivariante

  • Regresión Logística WOE vs. Regresión Logística Dummy

  • Ajustes Estadísticos al credit scoring de microcréditos

  • Calidad de la Regresión logística

  • Validación del credit scoring

  • Caso de Estudio 1: Scoring de microcréditos de país emergente con análisis univariante, modelo multivariante, scorecard y validación del modelo

  • Ejercicio 31: Comparativo entre Regresión Logística WOE frente a la Regresión Logística Dummy

 

 

Módulo 12: Modelos Psicométricos en Microfinanzas 

 

  • Limitaciones del Credit Scoring en microcréditos

  • Fallos en los modelos tras la crisis financiera

  • Modelos Psicométricos

  • Cuestionarios Psicométricos

  • Habilidad Emprendedora

    • Personalidad

    • Motivación

    • Estilo de Pensar

    • Entorno

    • Innovación

  • Resultados de Modelos Psicométricos frente a Credit Scoring

  • Caso Estudio 2: Implementación Modelo Psicométrico en Banco de América Latina y Banco Asiático

 

 

Módulo 14: Credit Scoring Psicométricos 

 

  • Fuentes de Información

  • Muestra

  • Variables Estándar

  • Variables Psicológicas

  • Inteligencia Emocional

  • Análisis Univariante de las variables Psicológicas

  • Modelos Multivariante

  • Regresión Logística

  • Árbol de Decisión

  • Análisis Discriminante

  • Validación Credit Scoring Psicométrico

  • Ejercicio 32: Comparativo entre Regresión Logística, Árbol de Decisión y Análisis discriminante

 

 

Módulo 15: Credit Scoring para Start Up

 

  • Definición de Start Up

  • Start Up en España y América Latina

  • Start Up lideradas por Mujeres

  • Fuentes de Información

  • Análisis del Sector

  • Variables Relevantes

  • Variables Económicas

  • Regresión Logística

  • Árbol de Decisión

  • Validación del Credit Scoring

  • Ventajas e Incovenientes del credit scoring para las StartUps

  • Ejercicio 33: Comparativo entre Regresión Logística y Árbol de Decisión

 

 

Módulo 16: LGD Score para PYMES

 

  • Definición y Uso de la LGD para PYMES

  • Estimación de la LGD en PYMES

  • LGD por industria

  • LGD en mercado desarrollados y Emergentes

  • Variable Target

  • Variables predictivas

  • Variables Económicas

  • Horizonte Temporal

  • Modelos Predictivos de LGD

    • Regresión OLS

    • Regresión Logística

  • Interacción de Recovery y Collection Scoring

  • Ejercicio 34: Recovery Score en Excel y SAS

  • Caso Estudio 3: Estudio de LGD para PYMES en país emergente

 

 

 

 

 

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