​​Validación de PD, LGD y EAD 

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Módulo 16: Calibración y Backtesting de la PD

​

• Estimación de la PD

  • Desarrollo del modelo

  • Requerimiento de datos

  • Risk drivers y criterio del rating

  • Tratamiento de ratings externos

  • Filosofía del rating

  • Tratamiento de los Pools

• Calibración de la PD

  • Requerimiento de datos

  • Cálculo de tasa de default a un año

  • Cálculo y uso de la tasa media de default observada

  • Tasa de default a largo plazo

  • Calibración de la tasa de default a largo plazo

  • Metodologías de calibración

  • Ajuste por tendencia central

• Quasi moment matching 

• Métodos de aproximación 

  • Scaled beta distribution  

  • Asymmetric Laplace distribution

• Usando Regresiones

  • Enfoque ROC y curva CAP  

  • Regresión logística

  • Regresión Cox

  • Función Cauchit  

  • Platt scaling  

  • Broken curve model

  • Isotonic regression

• Validación de Calibración de PD

  • Hosmer Lameshow test

  • Normal test

  • Binomial Test

  • Spiegelhalter test

  • Redelmeier Test

  • Traffic Light Approach

• Análisis Semafórico y Cuadro de mando de la PD

• PD Stability Test

• Forecasting PD vs PD Real en el tiempo

• Validación con simulación de Monte Carlo

• Ejercicio 42: Calibración de la PD por ajuste a la tendencia central

• Ejercicio 43: Calibración de PD Quasi moment machine

• Ejercicio 44: Calibración de PD por enfoques de regresión

• Ejercicio 45: Calibración de PD en modelos de Machine Learning

• Ejercicio 46: Backtesting de PD en Excel

• Ejercicio 47: Forecasting PD y PD real en Excel

• Ejercicio 48: Validación usando Simulación de Monte Carlo

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Módulo 17: Backtesting alternativo PD

• Alternativas de validación PD

• Modelo de variable latente para estimación de la PD

  • Distribución del error 

• Aplicación de redes aleatorias para Nº de Defaults

• Escenarios Sintéticos

• Escenarios Históricos

• Ejercicio 49: Validación de PD usando modelo latente

• Caso de Estudio 4: Validación de migración y PD

Módulo 18: Calibración y Backtesting de la LGD

​​

• Estimación de la LGD

  • Metodologías para la estimación de la PD

  • Requerimiento de datos

  • Recuperaciones desde los colaterales

  • Desarrollo del modelo

  • Risk drivers

  • Elegibilidad de los colaterales

  • Inclusión de colaterales

• Calibración de LGD

  • Definición de pérdida económica y pérdida realizada

  • Tratamiento de comisiones, intereses y otros retiros tras el default

  • Tasa de descuento

  • Costes directos e indirectos

  • LGD a largo plazo

  • Calibración LGD a largo plazo

• Backtesting LGD

  • Backtesting Avanzado de LGD con enfoque vintage

  • Validación de modelos econométricos de la LGD

    • RMSE, MAE, AUC, AOC y  R2

  • Calibración test

    • T test

    • Wilcoxon signed rank test

  • Precision Test

    • F Test

    • Ansari-Bradley Test

  • Poder discriminante

    • ROC

• Ejercicio 50: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.

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Módulo 19: Backtesting EAD

​

• Performance EAD

• R2

• Coeficiente de Pearson

• Spearman correlation

• Validación usando ROC, KS y Gini

• Ejercicio 51: Comparativo del performance de los modelos de EAD

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Validación ECL IFRS 9
 
 Módulo 20: Estimación y Backtesting PD Lifetime

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• Estimación de la Lifetime PD

  • Estimación y concepto de la 12m PD

  • Requerimientos IFRS 9

  • Probability Weighted Outcome

  • Forward Looking

  • Modelos de Machine Learning

  • Modelos de Regresión

  • Modelos de Cadenas de Markov

• Backtesting

  • Horizonte temporal

  • Validación de matrices de transición

  • ​Validación de la matriz generatriz

  • Validación Forecasting Out of Sample/In Sample

  • Validación de la PD 12m

  • Validación de la PD Lifetime

  • Prueba de estabilidad y precisión

  • Calibración PD Lifetime matricial ASRF

  • Métodos de corrección de la PD acumulada

  • Re-development PD Lifetime

  • Re-estimation PD Lifetime

• Ejercicio 52: Machine Learning para estimar Lifetime PD

• Ejercicio 53: Regresión Multinomial para estimar Lifetime PD

• Ejercicio 54: Regresión Cox para estimar Lifetime PD

• Ejercicio 55: Multistage Cadenas de Markov en R

• Ejercicio 56: Prueba de estabilidad y precisión de PD Lifetime 

• Ejercicio 57: Calibración Lifetime PD de modelos de Machine Learning

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Módulo 21: Estimación y Validación del

Expected Credit Losses IFRS 9

• Estimación del Expected Credit Losses

  • Estimación Pérdida Esperada ECL a 12 meses

  • Estimación Pérdida Esperada Lifetime ECL

  • Análisis de asignación de los 3 stages

  • Definición de escenarios macroeconómicos

  • Probability Weighted Outcome

  • Modelo PD Lifetime

  • Modelo LGD Lifetime

  • Modelo Prepago Lifetime

  • Modelo EAD Lifetime

  • Estimación tasa de supervivencia

  • Probabilidad conjunta PD y Prepago

• Ejercicio Global 58: Estimación Lifetime ECL, estimando  Lifetime PD, LGD, EAD, probabilidad de prepago y escenarios

• Ejercicio Global 59: Validación a través de la simulación del ECL y capital económico

Módulo 22: Validación del ECL IFRS 9

• Validación inicial

• Validación periódica

• Monitorización

• Principales hitos de la validación cualitativa

  • Calidad de los datos

  • Definición del Default

  • Relevancia del proceso de calificación

  • Override Analysis

  • Dinámica ambiental

  • User-Test

• Principales hitos de la validación cuantitativa

  • Muestras utilizadas con fines de validación

  • Poder Discriminante

  • Population Stability 

  • Characteristic Stability

  • Análisis de concentración

  • Staging analysis

  • Calibración de parámetros 

  • ECL backtesting

• Principio 5 – Validación del modelo ECL en Basilea III

  • Gobernanza​

  • Model inputs

  • Diseño de modelo

  • ​Model output/performance

• Metricas de validación

  • Bayesian/Akaike/Schwartz/Deviance information criteria

  • Receiver operating characteristic (ROC) curve or AUROC statistic

  • Lorenz curve, Gini coefficient, Kolmogorov-Smirnov test

  • T-tests, F-tests, Wald test, log likelihood test

  • RMSE, MAPE, MAD

  • R-squared, Adjusted R-squared

  • Out-of-sample testing

  • Benchmarking

  • Population stability index (PSI)

• Problemas estadísticos

  • Sampling bias

  • Survivorship bias

  • Disproportionately high model weightsT

  • Términos autorregresivos y rezagados que no capturan los efectos macroeconómicos

  • Correlación espuria

  • Los métodos de suavizado que alteran la integridad de los datos

  • modelos lineales simples en relaciones no lineales 

Validación Capital Económico

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Módulo 23: Modelos de Capital Económico

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• Definición y Objetivo

• Correlación de Default

• Correlación de activos

• Pérdida Inesperada

• Modelos de capital regulatorio

• Modelos de Capital Económico

  • ASRF

  • Creditmetrics

  • Creditrisk+

  • Modelos Multifactoriales

• Modelización de Dependencia usando copulas

• Estimación de VaR y Expected Shortfall

• Ejercicio 60: Correlación de default: carteras de consumo

• Ejercicio 61: Correlación de activos con EMV

• Ejercicio 62: Creditrisk + sectorial

• Ejercicio 63: Modelo Unifactorial

• Ejercicio 64: Modelo Multifactorial

• Ejercicio 65: Copulas en R

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Módulo 24: Validación y Riesgo de Modelo

en el capital económico

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• Validación de Modelos

  • Diseño del Modelo

  • Output del Modelo

  • Procesos, data y test de uso

• Validación de la agregación de pérdidas

• Pruebas de distribuciones usando Berkowitz test 

• Simulación del chi-square value crítico

• Test de Berkowitz en subportfolios

• Alcance y límites del test

• Riesgo de Modelo en el capital económico por incertidumbre

• Ejercicio 66: Validación de capital usando Berkowitz test

• Ejercicio 67: Riesgo de Modelo por incertidumbre en Creditrisk+

• Ejercicio 68: Riesgo Modelo por deficiencia en los datos en modelo creditrisk+

Riesgo de Modelo en Riesgo de Crédito

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Módulo 25: Riesgo de Modelo:

Incertidumbre del parámetro del modelo

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• ¿Porque sucede este tipo de riesgo de modelo?

• Ejemplos

• Magnitud del error de modelo relacionados con la incertidumbre del parámetro
• Incertidumbre en distribuciones paramétricas
  • Simulación de Monte Carlo
  • Rango Intercuartílico
  • Desviación cuartil
  • Análisis usando box plot
• Análisis de incertidumbre usando enfoque bayesiano
  • Distribución a priori
  • Teorema de Bayes
  • Distribución a posteriori
  • Soluciones analíticas
  • Gibbs Sampler
  • MCMC
• Propagación de la incertidumbre en modelos lineales y no lineales
• Model risk appetite y umbrales

• Ejercicio 69: Medición del riesgo modelo de modelo ASRF de riesgo crédito. Se mide el error de modelo relacionado con la estimación de la incertidumbre en los parámetros del credit scoring, calibración de PD y LGD

• Ejercicio 70: Estimación del riesgo de modelo del VaR y ES de distribución paramétrica lognormal  

• Ejercicio 71: Riesgo de modelo por la incertidumbre de los parámetros PD y correlación de activos usando enfoque bayesiano

• Ejercicio 72: Propagación de la incertidumbre en modelos de riesgo de crédito​​

Validación Stress Testing

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Módulo 26: Validación estadística de Modelos

• Revisión de supuestos de los modelos econométricos

• Revisión de los coeficientes y errores estándar de los modelos

• Medidas de la confiabilidad del modelo

• Gestión de los errores

  • Heterocedasticidad

  • Autocorrelación

• Colinealidad bivariante

• Colinealidad multivariante

• Pruebas para los coeficientes

  • Likelihood ratio test

  • Wald test

• Ajustes de bondad

  • R2

  • Pseudo-R2s

  • Deviance and likelihood ratio tests

  • Hosmer–Lemeshow test

  • Bayesian Information Criterion (BIC)

  • Akaike Information Criterion 

• Pruebas especificas

• Durbin watson

• Factor de inflación de varianza

• Inverso de la Tolerancia

• Ejercicio 73: Análisis exhaustivo de test estadísticos de regresión

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Módulo 27: Estimación y validación de modelos de series temporales financieras y macroeconómicas

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• Series financieras y macroeconómicas en el stress testing

• Modelos Econométricos

  • Modelos ARIMA

  • Modelos ARCH

  • Modelos GARCH

• ​Modelos de Machine Learning

  • Supported Vector Machine 

  • Redes Neuronales

  • Deep Learning

  • Redes Neuronales Recurrentes RNN

• Validación de Modelos

  • Tratamiento de los datos

  • Series No Estacionarias

  • Test Dickey-Fuller

  • Pruebas de Cointegración

  • Pruebas de no normalidad

  • Heterocedasticidad

  • Outliers

  • Autocorrelación

• Backtesting de series temporales

  • Validación de modelos machine learning

  • Train-Test split

  • K-fold cross-validation

  • Walk-forward validation

• Ejercicio 74: Series no estacionarias y de cointegración

• Ejercicio 75: Modelización Garch variables de mercado

• Ejercicio 76: Modelización Machine Learning SPV y NN

• Ejercicio 77: Bakctesting de series temporales de machine learning

Módulo 28: Determinación de escenarios Macroeconómicos

en IFRS 9

• Escenarios Macroeconómicos IFRS 9

• Análisis de escenarios en EBA

• Diseño de escenarios adversos

• Shocks financieros y económicos

• Variables macroeconómicas importantes

• Modelos macroeconómicos estructurales

• Bayesian VaR

• Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE)

• Juicio experto en el diseño de los escenarios

• Score de la severidad del escenario

• Valiación de escenarios

• Ejercicio 78: Modelo avanzado de escenarios macroeconómicos BVaR y DSGE

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Módulo 29: Stress Testing Net Charge-Off

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• Stress Testing Net Charge-Off

  • Horizonte temporal

  • Enfoque Multiperíodo

  • Data requerida

  • Saldo fallido o castigo

  • Selección de escenarios Macroeconómicos

  • Charge-Off

  • Net Charge Off 

  • Pérdidas por activos deteriorados nuevos  

  • Pérdidas por activos deteriorados antiguos

  • Forecasting del net charge-off

• Series temporales multivariantes

  • Vectores Autorregresivos (VAR)

  • Modelos de Vectores de Corrección del Error (VEC)

• Modelos de Machine Learning

  • Multivariate adaptive regression spline (MARS)

• Ejercicio 79: Modelo de stress testing VAR 

• Ejercicio 80: Modelo de stress testing VEC 

• Ejercicio 81: Modelo de stress testing MARS

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Módulo 30: Validación de Stress Testing

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• Validación del Stress Testing

• Validación del Best Case y de los escenarios adversos

• Estacionariedad de las variables

• Los signos de los coeficientes económicamente intuitivos

• Significación estadística de coeficientes

• Niveles de confianza

• Los diagnósticos residuales 

• Métricas de rendimiento del modelo 

  • Bondad de ajuste

  • Clasificación de riesgo

  • Medidas de error acumulativo

• Umbrales aceptados por la industria

• Orden de clasificación intuitivo 

• Generalized Cross Validation

• Squared Correlation

• Root Mean Squared Error

• Cumulative Percentage Error

• Akaike Information Criterion

• Ejercicio 82: Pruebas de Validación del stress testing VAR vs MARS

Riesgo Modelo en modelos de Stress Testing

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Módulo 31: Riesgo de Modelo en IFRS 9

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• Stress Testing de la PD

  • Credit Porfolio View 

  • Mutiyear Approach ASRF

  • 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 del ECL IFRS 9

  • Matriz de transición S1,S2 y S3

  • Cambios en el stock de provisiones

  • Cambios en el stock de provisiones de exposiciones S1

  • Cambios en el stock de provisiones de exposiciones S2

  • Cambios en el stock de provisiones de exposiciones S3

• Riesgo de Modelo en el stress testing

• Incertidumbre en la especificación del modelo

• Incertidumbre en la muestra seleccionada
• Incertidumbre en los escenarios
• Mean Deviation (MD)

• Ejercicio 83: Riesgo de modelo en Stress testing enfoque credit portfolio views

• Ejercicio 84: Riesgo de modelo en enfoque Multiyear approach

• Ejercicio 85: Riesgo de modelo en enfoque Stress Test LGD

• Ejercicio 86: Riesgo de Modelo en Stress Test de Matrices de Transición

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Margen de Conservadurismo

Módulo 32: Margen de conservadurismo MoC IRB

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• MoC en Basilea IV

• MoC en TRIM UE

• Mejores prácticas para estimar el MoC

• MoC en la PD

• MoC en la LGD

• MoC en la EAD

• Ejercicio 87: Estimación de MoC de la PD, LGD y EAD bajo 2 metodologías distintas

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