top of page
Non Maturity Deposits  NMD

Día 1: Metodologías para los modelos de comportamiento NMD

 

  • Marco regulatorio de Basilea IV IRRBB
  • Condiciones actuales del mercado, el entorno competitivo y factores macroeconómicos
  • Calidad de datos
  • Análisis de la longitud y frecuencia de las series temporales
  • Parametrización de modelos estocásticos
  • Calibración
  • Calidad de los datos y complejidad del modelo
  • Estimación de la vida promedio de los depósitos sin vencimiento
  • La liquidez y el perfil de riesgo de tasa de interés
  • Modelos alternativos
  • Análisis de los depósitos banco SVB y otros bancos de EEUU

 

Día 2: Modelización de pasivos sin vencimiento definido

 

  • Depósitos estables e inestables

  • Non Maturity Deposits (NMD) en Basilea IV

  • Modelos estadísticos de pasivos

  • Tranchas por volatilidad de depósitos

  • Modelo Portfolio Replica y optimización

  • Modelo Option-Adjusted Spread

  • Modelo experto para definir depósitos estables

  • Estimación del Cash Flow en el margen financiero y valor económico

  • Ejercicio 1: Modelo econométrico y simulación de pasivos sin vencimiento en Excel

  • Ejercicio 2: Tranchas de depósitos estables e inestables en Excel

  • Ejercicio 3: Enfoque de portfolio replica 

  • Ejercicio 4: Modelo avanzado de NMD econométrico con pruebas de cointegración y metodología de portfolio replica 

 

Día 3: Modelización del NMD con procesos estocásticos

 

  • Modelización con el Ornstein-Uhlenbeck framework

  • Sistema de ecuaciones de Ornstein-Uhlenbeck impulsado por procesos de Lévy
  • Factores dinámicos
  • Aplicación del riesgo de liquidez

  • Stress testing con parámetros

  • Estimación de Run-Off

  • Ejercicio 10: Modelo NMD usando sistema de ecuaciones de Ornstein-Uhlenbeck 

 

Día 4: Modelización del NMD con AI y econométria

 

  • Modelo econométrico y de machine learning de depósitos

    • Regresión Logística con información comportamental

    • SVC

    • Redes Neuronales

    • Lifetime de la cuentas de depósito

  • Modelo de Forecasting

  • Arimax

  • Sarimax

  • LightGBM 

  • Random Forest

  • LSTM

  • GRU

  • LSTM Bayesian

  • Stress testing del NMD usando DL

  • Ejercicio 30: NMD usando arima, sarimax, LightGBM, LSTM y LSTM Bayesian

Non Maturity Deposits NMD

€2,100.00Precio
Impuesto excluido
  • El objetivo del curso es proporcionar los recientes avances en Validación de Modelos para Machine Learning, se expone la evaluación de la solidez conceptual y el análisis de resultados así como la causalidad del modelo, la explicabilidad y la interpretabilidad.

    Se aborda el tratamiento de problemas durante la modelización del machine learning.

    • Curso Online en vivo
    • Horario Americas 17-20 h GMT -6
    • Horario Europa      17-20 h GMT+2
    • Presentación tipo Power Point en formato PDF
    • Ejercicios en Excel, R, Python y Jupyter Notebook