Modelización Avanzada del Riesgo Crédito

OBJETIVO

 

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 emplea el machine learning para construir potentes herramientas de credit scoring, behavior scoring así como para estimar y calibrar parámetros de riesgos y stress testing.

 

Se expone un módulo, sobre el tratamiento avanzado de los datos, explicando entre otros temas: muestreo, análisis exploratorio, detección de outliers, técnicas avanzadas de segmentación y algoritmos de clasificación. 

El curso explica las recientes reformas finales de Basilea III respecto al nuevo enfoque estándar e IRB Avanzado, al IFRS 9 relacionado con el riesgo de crédito y a las nuevas directivas sobre estimación de PD y LGD y tratamiento de exposiciones en default de EBA.

 

Se muestran modelos predictivos de machine learning tales como: árboles de decisión, redes neuronales, redes bayesianas, Support Vector Machine, modelo de conjuntos, etc. Se explica comó validar modelos de machine learning para evitar sobreajustes.

 

Se enseñan metodologías avanzadas para estimar y calibrar los parámetros de riesgo: PD, LGD y EAD. En el curso se aborda no solo la estimación de la PD PIT y PD TTC sino la PD Lifetime utilizada en los modelos de deterioro del IFRS 9. 

 

Se muestran metodologías y ejercicios prácticos de Stress testing en riesgo de crédito empleando técnicas avanzadas de machine learning, análisis de redes y modelos de gráficos probabilistas. Y un práctico ejercicio con estados financieros para conocer el impacto del stress testing en el capital y los beneficios.

Disponemos de un ejercicio global de estimación de la pérdida esperada a 12 meses y ECL lifetime usando metodologías avanzadas de riesgo crédito, incluyendo modelos PD, LGD, EAD, prepago y curvas de tipo de interés.

El curso muestra metodologías de capital económico en carteras de tarjeta de crédito, hipotecario, Empresas PYMES y Corporate. Así como metodologías de capital allocation. Se ha introducido un nuevo módulo de credit risk appetite.

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

El Curso esta dirigido a profesionistas de entidades financieras de riesgo crédito y riesgos financieros. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística y riesgo de crédito.

Horarios:

  • Santiago de Chile, Sao Paulo, Buenos Aires, Santo Domingo: L a V: 18-21h

  • España, Portugal: L a V 19-22 h

 

  • Ciudad de México, Lima, Quito, Bogotá, San JoséL a V 19-22 h

Precio: 5.900 €

Nivel: Avanzado

Duración: 33 h

Material: 

Presentaciones PDF

Ejercicios: Excel, Pyhton, SAS, Jupyter Notebook y R

Presentación del Curso
 

AGENDA Modelización Avanzada del Riesgo Crédito

ENFOQUE ESTÁNDAR 

Módulo 1: Nuevo Enfoque Estándar de Riesgo Crédito

 

  • ¿Porque un nuevo enfoque estándar de riesgo crédito?

    • Problemas con el enfoque actual

  • Propuesta de revisión al método estándar para riesgo crédito

  • Revisión por Exposiciones:

    • Bancos

    • Corporates

    • Financiación especializada

    • Deuda subordinada, acciones y otros instrumentos de capital

    • Cartera Minorista

    • Crédito garantizados con bienes raíces

      • Residential real estate

      • Commercial real estate

      • Land Acquisition, ADC

    • Suplemento de ponderación para exposiciones

    • Exposiciones fuera de balance

    • Préstamos en mora

    • Exposiciones a bancos multilaterales de desarrollo

    • Otros activos

  • Revisión del marco de mitigación 

    • Exclusión de Métodos

    • Colateral financiero admisible

    • Proveedores de protección de crédito admisibles

    • Tratamiento de derivados de crédito

    • Tratamiento de Repos y derivados OTC

  • Impacto cuantitativo en las entidades financieras

  • Ejercicio 1: Estimación RWA y capital, método estándar, de un portfolio de préstamos de hipotecarios bajo Basilea II frente a Basilea IV en Excel.

ENFOQUE IRB

Módulo 2: Nueva regulación del enfoque IRB avanzado

 

  • Nuevos ajustes a enfoques foundation y avanzado, FIRB y AIRB, respectivamente.

  • Parámetros de piso

    • PD

    • LGD

    • EAD/CCF

  • Prácticas de estimación de parámetros y parámetros de supervisión fijos

  • Nueva segmentación de categorías 

  • PD bajo enfoques AIRB y FIRB

  • Estimación de LGD FIRB

  • Estimación de LGD AIRB

  • Piso LGD Downturn

  • Estimación de EAD/CCF FIRB​

  • Estimación de EAD/CCF AIRB

  • Enmiendas de los mitigantes de riesgo crédito 

  • Maturity

  • Mapeo de exposiciones de IRB a nuevo enfoque estándar

  • Ejercicio 2: Estimación RWA y capital de un portfolio de empresas corporate bajo enfoque de Basilea II frente a Basilea IV.

    • Se usarán modelos internos AIRB y FIRB, empleando técnicas de PD  low default portfolio frente al nuevo enfoque estándar aplicado a algunas Corporates.

    • Los ejercicios son en Excel y R. 

  • Ejercicio 3: Estimación RWA y capital de un portfolio de tarjetas de crédito,

    • Estimación de modelos de PD, LGD y EAD/CCD bajo Basilea II

    • Estimación de modelos de PD, LGD y EAD/CCF bajo Basilea IV

    • Comparativo de Basilea II frente a Basilea IV 

    • Ejercicio en SAS, R y Excel

 Módulo 3: Directiva de EBA sobre la estimación de PD y LGD y tratamiento de las exposiciones en default 

 

  • Directiva Europea sobre estimación de PD  y LGD, y exposiciones en en default

  • ¿Porque es recomendable considerarla en Latinoamérica?

  • Reducción de variabilidad de los parámetros

  • Homogeneización del cálculo de PD y LGD

  • Fechas de implementación en bancos europeos

  • Calidad de la dato

  • Representatividad de los datos para el desarrollo del modelo y para la calibración de los parámetros de riesgo

  • Juicio humano para la estimación de parámetros

  • Margen de conservadurismo (Moc)

  • 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

  • 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

  • Estimación de parámetros de riesgo para exposiciones en default

  • Estimación y calibración del Expected Loss Best Estimate

  • Estimación y calibración del LGD in-default

  • Aplicación de parámetros de riesgo

  • Revisión de las estimaciones

  • Documentos que acompañan

  • Valoración del impacto

  • Identificación del problema

  • Objetivos de las políticas

  • Escenario Baseline

  • Opciones consideradas

  • Análisis del coste-beneficio

CREDIT SCORING

 

Módulo 4: Credit Scoring y Modelos Predictivos

 

  • Modelos Predictivos en el entorno actual

  • Aplicaciones del Credit Scoring

  • Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring

  • Ventajas y Desventajas

  • Modelos para afrontar crisis financieras y Machine Learning

  • Vinculación del credit scoring y risk appetite

  • Nuevos modelos de credit scoring usando Big Data

Módulo 5: Análisis Exploratorio Avanzado

  • 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

  • ​Ejercicio 4: Análisis Exploratorio en SAS

  • Ejercicio 5: Detección y tratamiento de Outliers usando Z-score

  • Ejercicio 6: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS

  • Ejercicio 7: Muestreo estratificado y Aleatorio

  • Ejercicio 8: Análisis del Weight of Evidence en Excel

  • Ejercicio 9: Análisis univariante en percentiles en SAS

  • Ejercicio 10: Análisis univariante óptimo variable continua en Excel

  • Ejercicio 11: Estimación del KS, Gini e IV de cada variable en Excel

  • Ejercicio 12: Validación de variables usando Pearson correlation y Fisher Score

  • Ejercicio 14: Optimización de variables categóricas en SAS

  • Ejercicio 15: Análisis Univariante con árboles de decisión en SPSS

Módulo 6:Algoritmos de Clasificación 

 

  • Árboles de Decisión

    • Modelización

    • Ventajas e inconvenientes

    • Procesos de Recursión y Particionamiento

    • Recursive partitioning tree

    • Pruning Decision tree

    • Conditional inference tree

    • Visualización de árboles

    • Medición de la predicción de árboles de decisión

    • Modelo CHAID

    • Modelo C5.0

  • K-Nearest Neighbors

    • Modelización

    • Ventajas e inconvenientes

    • Distancia Euclidiana

    • Distancia Manhattan

    • Selección del valor K

  • Modelo Probabilístico: Naive  Bayes

    • Teorema de Bayes

    • Estimador de Laplace

    • Clasificación con Naive Bayes

    • Ventajas e inconvenientes

  • Ejercicio 16: Àrbol de decisición C5.0 vs. Chaid en SPSS

  • Ejercicio 17: K means Clustering en R y SAS

  • Ejercicio 18: NAive Bayes en R

Módulo 7: Algoritmos Avanzados NN ySVM

 

  • Support Vector Machine

    • Hiperplano óptimo

    • Support Vectors

    • Añadir costes

    • Ventajas e Inconvenientes

    • Visualiización del SVM

    • Tuning SVM

    • Truco de Kernel

  • Redes Neuronales (Neural Networks NN)

    • Entrenamiento de Perceptron

    • Perceptrón Multicapa

    • Algoritmo de backpropagation

    • Procedimientos de entrenamiento

    • Tuning NN 

    • Visualización de NN

    • Ventajas e inconvenientes

Módulo 8: Ensemble Learning

 

  • Modelos de conjuntos

  • Bagging

  • Random Forest

  • Boosting

  • Adaboost

  • Boosting y Bagging para modelos de regresión

  • Ventajas e inconvenientes

Módulo 9: 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 

  • Ejercicio 18: Scorecard WOE en Excel, R y SAS

  • Ejercicio 19: Selección del Punto de Corte en Excel y SAS

Módulo 10: Validación del modelos de credit scoring

 

  • 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

  • Estadístico Kappa

  • K-Fold Cross Validation

  • Ejercicio 20: Test de Bondad de Ajuste Regresión Logística

  • Ejercicio 21: Estimación Gini, Valor de la Información, Brier Score, Curva Lift, CAP, ROC, Divergencia en SAS y Excel

  • Ejercicio 22: Bootstrapping de Gini/ROC en R

  • Ejercicio 23: K-Fold Cross Validation en R

Módulo 11: Modelos de Score Consumo

 

  • Modelos predictivos en consumo

  • Tipología de scores:

  • Credit Scoring de Admisión

    • Score de Tarjetas de crédito

    • Score de Hipotecas

    • Score de consumo

    • Score de Automóvil

  • Behavior Score

    • Behavior Score con variables macroeconómicas

    • Matrices de transición

    • Behavior Score con matrices de transición 

    • Transaction Score

  • CREDIT SCORING

  • Ejercicio 24: Regresión Logística en Python

  • Ejercicio 25: Redes Neuronales

  • Ejercicio 26: Árboles de decisión CHAID e

  • Ejercicio 27: Support vector machines en R

  • Ejercicio 28: Ensemble models Credit Scoring 

  • BEHAVIOR SCORE

  • Ejercicio 29: Regresión Logística 

  • Ejercicio 30: Support vector machines 

  • Ejercicio 31: Random Forest en SPSS
  • ​Ejercicio 32: Ensemble models 

Módulo 12: Credit Rating para Corporates.

 

  • Credit Rating para Pymes y Corporates

  • 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 33: Análisis Univariante con Ratios Financieros en Excel

  • Ejercicio 34: Análisis de Componentes principales en SAS

  • Ejercicio 35: Modelo Multivariante en SAS

  • Ejercicio 36: Prueba de Coherencia en Excel

  • Ejercicio 37: Factores cualitativos y Cuantitativos del Credit Rating 

 

PD IRB

 

Módulo 14: Calibración de la PD IRB 

  • Nuevos cambios regulatorios de la PD

  • ​Definición de Default

  • Long run average for PD

  • Defaults técnicos y filtros técnicos del default

  • Modelos para estimar la PD  

  • PD Regresión Logística Normal y para Datos Panel

  • PD Regresión Probit

  • PD Regresión COX

  • PD Log-log Complementary

  • ​Calibración de la PD  

  • Introducción a la Calibración

  • Estimación Anchor Point

  • Mapping de Score a PD

  • Estructura temporal de la PD

    • PD Marginal

    • PD Forward

    • PD Acumulada

  • Técnicas de Mapeo de PD´s a estructura temporal

  • Añadas o cosechas de PD

  • Calibración de PD Bayesiana

    • Juicio Experto

    • Distribución a priori y posteriori

    • Markov Chain Monte Carlo

    • Modelo Probit

    • Gibbs Sampling

  • ​Ajuste al Ciclo Económico de la PD

  • Introducción de Ajuste al Ciclo Económico

  • Directivas sobre el ciclo económico en la PD

  • Modelos de PD Trough The Cycle (TTC) y Point in Time (PIT)

  • Consideraciones del Ajuste al ciclo enfoque “Variable escalar”

  • Estimación Escala Maestra

  • Diseño de Pools o grados

  • Curvas de calibración de rating

  • Ajuste Curva CAP

  • Ajuste por concentración

  • PD en Low Default Portfolios (LDP) 

  • Estimación de PD con y sin correlacion de default

  • Calibración de LDP usando Curvas CAP

  • Estimación Bayesiana de PD para LDP 

  • Neutral Bayesian y Conservative Bayesian

  • Ejercicio 38: Calibración de la PD por edad de operación en SAS

  • Ejercicio 39: Calibración de PD con regresión COX en SAS

  • Ejercicio 40: Calibración de PD con modelo logístico en SAS

  • Ejercicio 41: Calibración de PD en modelos de Machine Learning

  • Ejercicio 42: Calibración y Margen de Conservadurismo PD

  • Ejercicio 43: Regresión logística PD TTC en SAS

  • Ejercicio 44: Estimación de PD LDP en R

  • Ejercicio 45: Calibración curva CAP Escala Maestra en Excel

  • Ejercicio 46: PD Bayesiana en R y en SAS

LGD IRB

Módulo 15: LGD IRB

 

  • 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 en empresas

  • LGD para carteras con reposición

  • LGD para carteras de Low Default Portfolio

  • Ejercicio 47: Estimación Dowturn LGD en Excel 

 

Módulo 16: Modelos de LGD

 

  • Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD

  • Modelos Forward Looking incorporando variables Macroeconómicas

  • Modelos paramétricos, no paramétricos y transformation regressions

  • Modelos Econométricos y de Machine Learning LGD

  • Regresión Lineal y transformación Beta

  • Regresión Lineal y transformación Logit

  • Regresión Líneal y trasnsformación Box Cox

  • Regresión Logística y Lineal

  • Regresión Logística y no Lineal

  • Censored Regression

  • Generalized Additived Model

  • Redes Neuronales

  • SVM

  • Regresión Beta

  • Inflated beta regression

  • Fractional Response Regression

  • Ejercicio 48: Regresión Logística y lineal LGD en SAS

  • Ejercicio 49: Redes Neuronales y SVM LGD

  • Ejercicio 50: Censored Regression Model LGD en R

  • Ejercicio 51: Inflated Beta Regression en R

EAD IRB

Módulo 17: Modelos de EAD

 

  • 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 y de Machine Learning de la CCF

  • Regresión lineal

  • Regresión Logística

  • Generalized Additived Model

  • Redes Neuronales

  • SVM

  • Regresión Beta

  • Inflated beta regression

  • Fractional Response Regression

  • Ejercicio 52: Estimación y ajustes para EAD IFRS 9 en excel y R

  • Ejercicio 53: Redes Neuronales y SVM CCF

  • Ejercicio 54: Beta Regression Model CCF en R y SAS

 

IFRS 9 : EXPECTED CREDIT LOSSES

Módulo 18: Fases del IFRS 9

 

  • Fase 1- Clasificación y Valoración

  • Descripción de las categorías de medición: Coste amortizado, valor razonable con cambios en otro resultado integral (FVTOCI) y valor razonable con cambios en pérdidas y ganancias(FVTPL)

  • Reclasificación

  • Opción del valor razonable

  • Clasificación de pasivos financieros

  • Requerimientos de los flujos de caja

  • Importancia de la clasificación

  • Principales Issues

    • Modelo de Negocio

    • Determinación de Flujos de caja contractuales

    • Medición del Fair Value

    • Impacto en la Transición

    • Reconciliaciones contables

  • Mitigando efectos adversos de la transición

  • Adaptación en los sistemas de la entidad financiera

  • Clasificación y medición en préstamos y bonos

  • Impacto de IFRS 9 en la cuenta de resultados y capital

  • Fase 2- Deterioro (IMPAIREMENT)

  • Objetivo

  • Deterioro de activos contables

  • Modelo Contable

  • Incremento del riesgo crédito

  • Ingresos por intereses

  • SPPI Test

  • Enfoque general, simplificado y de activos financieros originados y adquiridos con deterioro crediticio

  • Modelo Loss Rate Approach

  • Asignación de tres escenarios del riesgo crédito en IFRS 9 (Stages)

  • Valoración colectiva e individual

  • Medición del Expected Credit Losses (ELC) 

  • Información razonable y sustentable

  • Forward-Looking scenarios

  • Resultados ponderados por la probabilidad

  • Fase 3- Contabilización de Coberturas (Hedge Accounting)

  • Introducción 

  • Objetivo

  • Ejemplos y casuística cálculo ECL:

  • Modelo general: Estimación ECL12m y ECL Lifetime de préstamo 

  • Modelo general: Estimación ECL12m y ECL Lifetime línea de crédito

  • Estimación ECL 12m de bono y valoración FVOCI

  • Modelo general: Estimación ECL 12 m y ECL Lifetime de activo financiero deteriorado 

  • Modelo Simplificado: Estimación ECL Lifetime de arrendamiento financiero

  • Modelo Loss Rate Approach: Estimación ECL 12 m y ECL Lifetime de préstamos

Módulo 19: Medición Objetiva del Incremento

de Riesgo Crédito del S1 al S2

  • Incremento de riesgo crédito IFRS 9 individual

  • Estimación de umbrales de PD Lifetime y PD Originación

  • Variación de Rating

  • Determinación de umbrales

  • KRIs para retail, hipotecas y corporate

  • Incremento de riesgo crédito IFRS 9 colectivo

  • Uso de test discriminante 

  • Curva ROC

  • Tasa de falsa alarma

  • Hit Rate objetivo

  • Tamaño del S2 

  • Ejercicio 55: Estimación de incremento de riesgo crédito usando test de poder discriminante ROC en R y Excel

 

Módulo 20: PD IFRS 9 ​

  • Modelización PD IFRS 9

    • Estimación de la Lifetime PD

    • Estimación y concepto de la 12m PD

  • Requerimientos IFRS 9

  • Probability Weighted Outcome

  • Forward Looking

  • Modelización del Lifetime PD 

  • Forecasting de la PD point in time

  • Cadenas de Markov

  • Ejercicio 56: Matrices de transición en Excel y SAS

  • Ejercicio 57: Regresión Multinomial para estimar Lifetime PD

  • Ejercicio 58: Regresión Cox para estimar Lifetime PD

  • Ejercicio 59: Multistage Cadenas de Markov en R

Módulo 21: LGD IFRS 9

  • LGD para IFRS 9

  • Comparativa de LGD regulatoria frente a IFRS 9

  • Ajustes en la LGD

  • Selección de Tipos de Interés

  • Imputación de Costes

  • Floors

  • Tratamiento del colateral en el tiempo

  • LGD Marginal

  • LGD PIT

  • Concepto del Lifetime de las pérdidas

  • Modelos de Lifetime LGD

  • Ejercicio 60: Regresión tobit LGD en SAS y R

Módulo 22: EAD IFRS 9

  • EAD para IFRS 9 

  • Comparativa de EAD regulatoria frente a IFRS 9

  • Ajustes en la EAD

  • Interest Accrual

  • Estimación CCF PIT

  • Modelización del disponible lifetime

  • Modelización del prepago

  • Ejercicio 61: Estimación EAD IFRS 9 para tarjetas de crédito en excel y R

VALIDACIÓN IRB e IFRS 9
 
 Módulo 23: Backtesting PD

 

  • Validación de la PD en IRB

  • Validación de la PD en IFRS 9

    • Enfoque Multiperiodo

  • Backtesting PD

  • 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 Lifetime PD

  • Ejercicio 62: Backtesting de PD IRB e IFRS 9 en Excel

  • Ejercicio 63: Forecasting PD y PD real en Excel

  • Ejercicio 64: Validación usando Simulación de Monte Carlo


Módulo 24: Backtesting LGD

 

  • Backtesting LGD en IRB e IFRS 9

  • Ratio de precisión

  • Indicador absoluto de precisión

  • Intervalos de Confianza

  • Análisis de transición

  • Análisis de RR usando Triángulos

  • Backtesting Avanzado de LGD con enfoque vintage

  • Backtesting para modelos econométricos

  • Ejercicio 65: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.


Módulo 25: Backtesting EAD

 

  • Performance EAD 

  • Backtesitng en IRB e IFRS 9

  • R cuadrada

  • Coeficiente de Pearson

  • Spearman correlation

  • Validación usando ROC, KS y Gini

  • Ejercicio 66: Comparativo del performance de los modelos de EAD

STRESS TESTING

Creación de escenarios

 

Módulo 26: Modelos de Forecasting

  • Tratamiento de los datos

    • Series No Estacionarias

    • Test Dickey-Fuller

    • Pruebas de Cointegración

  • Modelos Econométricos

    • Modelos ARIMA

    • Modelos de Vectores Autoregresivos VAR

    • Modelos ARCH

    • Modelos GARCH

    • Modelo Unifactorial

    • Regresión Líneal

    • Regresión Cox

    • Regresión no lineal

    • Generalized Additived Model

    • Generalized Linear Models

    • Regresión Multinomial

  • Modelos de Machine Learning

    • Supported Vector Machine 

    • Red Neuronal

  • Ejercicio 67:Pruebas de Series no estacionarias y de cointegración en R y SAS

  • Ejercicio 68: Modelización variables macroeconómicas con vectores autoregresivos en R y SAS

  • Ejercicio 69: Modelización Garch SAS

  • Ejercicio 70: Modelización Machine Learning SPV y NN en SPSS

Módulo 27: Validación de Modelos Econométricos

  • 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

  • Detección de colinealidad multivariante en regresión lineal

  • Detección de colinealidad multivariante en regresión logística

  • Ejercicio 71: Detección series no estacionarias y cointegración

  • Ejercicio 72:Medición de colinealidad multivariante de modelo de regresión logística y líneal 

 

Módulo 28: Determinación de escenarios Macroeconómicos

en el Stress Testing y Machine Learning

 

  • EBA y ESRB en el stress testing

  • Requerimientos regulatorios de la Reserva Federal de EEUU

  • Diseño de escenarios adversos

  • Shocks financieros y económicos

  • Variables macroeconómicas

  • Modelos macroeconómicos

  • Medición de la Severidad del escenario adverso macroeconómico

  • Score de la severidad del escenario

  • Ejercicio 73: Escenarios macroeconómicos del PIB en SAS y R

Módulo 29: Stress Testing PD y LGD 

  • 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

    • 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

    • Charge-Off

    • Net Charge Off 

    • Roll Rates​

    • Matrices de transición de Rating/Scoring

    • Matrices de transición de buckets de morosidad

    • Tasa de Recuperación Y LGD

    • Pérdidas por activos deteriorados nuevos  

    • Pérdidas por activos deteriorados antiguos

  • Ejercicio 74: Stress Testing PD en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio Views

  • Ejercicio 75: Stress Testing PD en SAS enfoque Multiyear Approach

  • Ejercicio 76: Stress test de PD regresión Cox

  • Ejercicio 77: Stress test de PD y Vectores Autoregresivos

  • Ejercicio 78: Stress Test del Net Charge Off

  • Ejercicio 79: Stress Test  de la LGD modelo econométrico en Excel 

  • Ejercicio 80: Stress Test conjunto de la PD&LGD

Módulo 30: Stress Testing en carteras corporate

 

  • Horizonte temporal

  • Data requerida

  • Principales variables Macroeconómicas

  • Impacto en P&L, RWA y Capital

  • Modelo ASRF

  • Modelo de Creditmetrics

  • Uso de Matrices de transición

  • Uso del indice de ciclo de crédito

  • Forecasting del default

  • Metodología de Stress Test para portfolios corporate

  • Impacto en el RWA y Capital

  • Ejercicio 81: Stress Testing PD y matrices de transición de cartera corporativa usando matriz de transición y modelo ASRF en SAS, R y Excel

Stress testing de ECL IFRS 9

Módulo 31: Stress Testing de provisiones IFRS 9

 

  • Stress Testing de parámetros IFRS 9

  • EBA Stress Testing 2018

  • Impacto en P&L

  • Parámetros de partida PIT

  • Parámetros  proyectados PIT

  • Cálculo de activos no productivos y deterioros

  • 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

  • Pérdidas por deterioro de exposiciones soberanas

 

Stress Testing Global de Riesgo Crédito

Módulo 32: Stress Testing en Balance y Estado de Resultados

 

  • Metodología Firmwide Stress testing

  • Implementación del Firmwide Stress Testing 

  • Incorporación de ECL IFRS 9

  • Diferencias frente a EBA y CCAR

  • Balance General Estático vs Balance General Dinámico

  • Aplicación y Diseño de Escenarios

  • Integración de riesgos financieros

  • Análisis de Redes

  • Modelos Gráficos Probabilistas

  • Capital disponible

  • Acciones en la gestión

  • Ejercicio Global 82: Stress Testing  de riesgo de crédito en SAS, R, Excel con VBA y Gephi 

  • Plan de Negocios

    • Forecasting del Balance General en 3 años

    • Forecasting de la Cuenta de resultados en 3 años

  • Aplicación de Escenarios y Shocks Externos

  • Análisis de redes de principales variables 

  • Incorporación Provisiones IFRS 9

  • Stress Testing y capital riesgo crédito 

  • Revisión del Impacto de riesgo crédito en: 

    • Capital CET1, capital regulatorio y RWAs

    • ​Balance General

    • Estado de Resultado P&L

    • Exceso de límites

  • Cuadro de Mando en Excel

CAPITAL ECONÓMICO y REGULATORIO

Módulo 33: Modelos de Capital Económico y Regulatorio

 

  • Capital Regulatorio

  • Metodologías de Capital Económico

  • Modelos Estructurales de la PD 

  • Modelo de Merton

  • Correlación de Default 

  • Correlación de activos Futura

  • Pérdida Inesperada Contributoria

  • Modelos de Capital Económico ASRF

  • Modelos Comerciales

    • KMV

    • Creditmetrics

    • Credit Portfolio View

    • Creditrisk +

  • Modelización de Dependencia usando copulas

  • Gestión del capital económico

  • Modelo de Capital Económico en tarjetas de crédito

  • Modelo Avanzado de Capital Económico en hipotecario

  • Modelo de Capital Económico en Empresas PYMES y Corporate

  • Allocating Capital Económico

  • Ejercicio 83: Modelo estructural en Excel y R

  • Ejercicio 84: Programación no lineal para determinar la Correlación de activos SAS

  • Ejercicio 85: Enfoque Porfolio: Estimación de EL, UL, ULC, Correlación y Capital Económico en Excel

  • Ejercicio 86: Creditrisk + en SAS 

  • Ejercicio 87: Creditmetrics en Excel y R

  • Ejercicio 88: Credit Portfolio Views en SAS  

  • Ejercicio 89: Modelo Unifactorial en Excel 

  • Ejercicio 90: Copulas gaussianas en Excel

  • Ejercicio 91: T-student en Excel en R y Excel

Módulo 34: Riesgo de Concentración

  • Modelo de Concentración Individual

  • Modelo básico

  • VaR

  • Expected Shortfall

  • Modelo ASRF más LGD Estocástica

  • Modelo de Concentración Sectorial

  • Modelo básico

  • Modelo Pykthins

  • Modelo Cespedes et Al

  • Ejercicio 92: Medición de riesgo de concentración en Excel

Módulo 35: Capital Allocation y Planificación de capital

 

  • Capital Allocation en el ICAAP

  • Planificación de capital en el ICAAP

  • Capital Allocation usando Principio de Euler 

  • RAROC riesgo crédito

  • Modelos de Optimización de Portfolio 

  • Proceso de asignación de capital en unidades de negocio y  Risk Appetite

  • KPIs para Modelos de optimización de portfolio

  • Ejercicio 93: Modelo de asignación de capital

 

GESTIÓN DEL CAPITAL y ECL IFRS 9

 

Módulo 36: Impacto Financiero y en el capital

 

  • Ciclicidad de las provisiones

  • Volatilidad del P&L

  • Gestión de la volatilidad

  • Nuevo periodo de transición definido por Basilea IV

  • Enfoque estático y dinámico de disposiciones transitorias

  • Comparativo Pérdida Esperada de Basilea frente IFRS 9

  • Cálculo global  de la pérdida esperada IFRS 9

  • Impacto en el capital CET1 y cuenta de resultados

  • Impacto en el capital regulatorio

  • Impacto en los ratios de liquidez de Basilea III

  • Impacto en el pricing

  • Gobernanza

  • Integración en procesos

  • Impacto en el P&L

  • Impacto en el capital

  • Gestión del capital

  • Impacto en la cuenta de resultados y Balance en estado financiero real y proyección de ECL Lifetime

PRICING

Módulo 37: Pricing usando capital económico y ECL IRB

 

  • Introducción al Pricing

  • Impacto del acuerdo Basilea III en el Pricing

  • Estimación del RAROC

  • Modelo de Rentabilidad de Cliente

  • Costes operativos

  • Costes de Funding

  • Beneficio de Capital

  • PD Acumulada

  • Risk Adjusted Profit

  • Economic Profit

  • Pricing Dinámico ajustado al Rating

  • Ejercicio 94: Pricing usando capital econímico y RAROC

 

Módulo 38: Pricing con ECL IFRS 9 y capital regulatorio

 

  • Pricing tradicional

  • Pricing con IFRS 9

  • Escenarios Macroeconómicos

  • Pronosticos Económicos

  • Loss Forecasting

  • Lifetime Loss Forecasting usando variables macroeconómicas

  • Ejercicio Global 95: Estimación Provisiones Expected Loss Lifetime de una cartera de crédito de consumo en SAS, R, Excel con VBA:

  • Medición Efective interest Rate

  • Medición Current Effective Interest Rate

  • Definición de escenarios macroeconómicos

  • Impacto de los escenarios en la estimación

  • Modelo PD Lifetime

  • Modelo LGD Lifetime

  • Modelo Prepago Lifetime

  • Modelo EAD Lifetime

  • Estimación de ingresos financieros

  • Modelización flujos de caja

  • Estimación tasa de supervivencia

  • Probabilidad conjunta PD y Prepago

  • Estimación Pérdida Esperada ECL a 12 meses

  • Estimación Pérdida Esperada ECL Lifetime IFRS 9

  • Análisis de asignación de los 3 stages

  • Comparativo de las estimaciones de ECL

  • Interpretación de Resultados en cuadro de mando

  • Estimación capital regulatorio

  • Estimación RAROC

  • Estimación Hurdle Rate

  • Cálculadora de Pricing

CREDIT RISK APPETITE

 

Módulo 39: Credit Risk Appetite

 

  • ICAAP y Risk Appetite

  • 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

  • Definición y planificación de la estrategia

  • Ejercicio 96: Credit Risk Appetite

  • Estrategias de Crédito

  • Estimación capital económico riesgo de crédito

  • Estimación de riesgo de concentración individual y sectorial

  • Proyección Balance general y estado de resultados

  • Estimación de los principales KPIs, KRIs y triggers

  • Métricas cualitativas de riesgo crédito

  • Establecimiento de límites de Risk Appetite

  • Tolerancia de riesgo

  • Capacidad de riesgo 

  • Credit Risk Appetite Statement 

  • Análisis de Escenarios

  • Stress Testing 

  • Cuadro de mando con principales métricas cuantitativas y cualitativas tipo traffic light de Riesgo Crédito.

 

Imágenes de los Ejercicios