MODELOS ESTRUCTURALES Y DE FORMA REDUCIDA

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Módulo 1: Modelos Estructurales de Default

 

• Modelo de Merton

• Probabilidad de Default física

• Modelo Black-Scholes-Merton

• Modelo Black-Cox

• Modelo Vasicek-Kealhofer

• CDS Pricing

• Curvas en condiciones de liquidez y no liquidez

• CDS Implied EDF

• CDS Spreads

• Fair Value Spread

• CDS Spread en soberanos

• Ejercicio 1: Ejercicio CDS Spread y PD en Excel

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Módulo 2: Modelos de Forma Reducida para valorar

Credit Default Swaps (CDS)

 

• Modelización de Credit Spread

  • Suavizamiento de Credit Spread

  • Ajustando credit spread con splines cúbicos

• Modelos de forma reducida

  • Jarrow-Turnbull Model

  • Duffie y Singleton Model

  • Probabilidades neutrales de default

  • Conversión de intensidades de default en PDs discretas

  • Ajuste de modelos de forma reducida a BBDD históricas

  • Construcción de curvas de probabilidad de default

  • Validación con Falkenstein y Boral Test

• Jump to default

  • Bonos cupón cero

  • Bono con cupones

  • Bonos convertibles

  • CDS

• Spread Risk

• Valoración de Bonos y préstamos con riesgo crédito

• Valoración de CDS

• Ejercicio 2: Construcción de curvas de probabilidad de default y hazard rate en Excel y SAS

• Ejercicio 3: Valoración bono convertible con árboles binomiales

• Ejercicio 4: Valoración de CDS

 

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CREDIT RATING

 

Módulo 3: Rating Corporate

 

• Factores cualitativos y cuantitativos en el Rating Corporate

• Análisis del Rating Externo

• Metodología de jerarquía experta

• Tratamiento Análisis Univariante tipo "U-Shape"

• Factores Financieros y Cualitativos

• Integración de enfoque estadistico y componentes expertos

• Rating Replica

• Ejercicio 5: Rating Corporate Multinomial en SAS

 

Módulo 4: Rating Soberano

 

• Riesgo Soberano

• Riesgo de transferencia

• Modelización Rating País

• Modelo de Rating Soberano países emergentes

• Modelo de Rating Soberano países desarrollados

• Análisis Univariante

• Shadow AR

• Modelo Multivariante Avanzado para Rating Soberano

• Ejercicio 6: Rating Soberano en SAS

 

Módulo 5: Validación del Poder Discriminante

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• Validación IRB de Basilea II

• Intervalos de confianza

• Principales test de poder discriminante:

  • KS

  • Curva ROC

  • Gini Index

  • Distancia de Kullback-Leibler

  • Pietra Index

  • Entropía condicional

  • Valor de Información

  • Tau de Kendall

  • Brier Score

• Jackknifing

• Bootstrapping

• Ejercicio 7: Validación cruzada en SAS

• Ejercicio 8: Bootstrapping de parámetros SAS

• Ejercicio 9: Jackkinifng en SAS

• Ejercicio 10: Bootstrapping de Gini/ROC en SAS

 

PD IRB

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Módulo 6: Probabilidad de Default (PD): Estimación y Calibración 

 

• Reformas finales de Basilea III

• Estimación de la Probabilidad de Default individual y pool

• PD Point in Time

• PD Through the Cycle

• Modelos de Estimación de la PD

  • PD Regresión Logística

  • PD Regresión Probit

  • PD Regresión COX

  • PD Log-log Complementary

  • Regresión Lasso

  • Random Forest

  • Gradient Tree Boosting

  • Neural Network

• Modelos de Calibración de la PD

  • Función score y months on books

  • Ajuste a la tendencia central

  • Platt scaling

  • Isotonic regression

• Matrices de Transición

• PD Marginal

• PD Forward

• PD Acumulada

• Ejercicio 11: Estimación red neuronal y calibración ajuste a la tendencia central

• Ejercicio 12: Calibración de la PD por edad de operación en SAS

• Ejercicio 13: Calibración de la PD  usando regresión Lasso en R

• Ejercicio 14: Estimación de PD random forest y calibración platt scaling en R

• Ejercicio 15: Estimación PD Forward, Marginal y Acumulada

• Ejercicio 16: Diferencia estimación red neuronal frente a calibración isotonic regression en R

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Módulo 7: Calibración Avanzada de la PD 

 

• Concepto de ajuste a la tendencia central

• Calibración de PD en paises desarrollados

• Calibración de PD en paises emergentes

• Calibración Scaled PD

• Calibración Scaled Likelihood ratio

• Suavizamiento de las curvas de PD

• Quasi moment matching

• Ejercicio 17: Calibración de la PD usando Quasi moment matching

 

Módulo8: PD Trough The Cycle TTC 

 

• Introducción de Ajuste al Ciclo Económico

• Requerimiento de Basilea IV

• Modelos de PD TTC

  • Estimación de PD TTC con regresión logística

  • Estimación de PD TTC con regresión probit

• Consideraciones del Ajuste al ciclo enfoque “Variable escalar”

• Ejercicio 18: Estimación PD TTC regresión logística

 

Módulo 9: Escala Maestra PD

 

• Definición de Escala Maestra en Excel

• Importancia de la Granularidad

• Técnicas de Mapping de PD a Escala Maestra

• Ajuste por concentración

• Teoría de Credibilidad para validación de Escala Maestra

• Ajuste de curvas de calibración

• Curva CAP para calibración de Escala Maestra

• Ejercicio 19: curvas de calibración en Excel y R

• Ejercicio 20: calibración de Escala Maestra usando curva CAP en Excel

 

Módulo 10: PD Bayesiana

 

• Enfoque bayesiano y determinista

• Criterio experto

• Distribuciones a priori

• Teorema de Bayes

• Distribuciones a posteriori

• Estimación de PD Bayesiana

• Enfoque Markov chain–Monte Carlo

• Intervalos de credibilidad

• PD Bayesiana en la práctica

• Calibración con enfoque bayesiano

• Test de convergencia

• Ejercicio 21: PD Bayesiana de modelo logístico en SAS

• Ejercicio 22: PD Bayesiana de modelo probit en R

• Ejercicio 23: Test de convergencia

 

Módulo 11: Low Default Portfolio PD (PD LDP)

 

• Enfoque de intervalo de confianza para PD LDP

  • Estimación de PD sin correlaciones

  • Estimación de PD con correlaciones 

  • Estimación de un periodo y multiperiodo

• Estimación Bayesiana de PD para LDP

  • Neutral Bayesian

  • Conservative Bayesian

  • Criterio experto

• Análisis real de PD de carteras Corporates, Soberanos y Retail

• Regresión LASSO para medir la tasa de default en corporativos

• Ejercicio 24: Enfoque de intervalo de confianza PD LDP en R

• Ejercicio 25: Enfoque intervalo de confianza multiperiodo PD LDP

• Ejercicio 26: PD Bayesiana Neutral en R 

• Ejercicio 27: PD Bayesiana Conservadora en R

• Ejercicio 28: PD Bayesiana Criterio experto en R

• Ejercicio 29: Regresión LASSO para medir tasa de default

 

​PD IFRS 9

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Módulo 12: Matrices de Transición y  Estructura temporal de PD

 

• Estructura temporal de PD en IFRS 9

• Propiedades de las matrices de transición

• Cadenas de Markov

• Multi-year transition matrix

  • Tiempo discreto

  • Tiempo continuo

  • Matriz Generatriz

  • Exponencial de una matriz

• Método de duración 

• Método Cohort

• Gestión del error

• Estructuctura temporal de PD

• Calibración de la estructura temporal de la PD

• Levenberg-Marquardt Algoritmo

• Ciclos Económicos

• Calibración de la estructura temporal de la PD para LDP

• Ejercicio 30: Ejercicio análisis y error de Matriz de transición usando enfoque cohort  y duration en Python

• Ejercicio 31: Calibración de la estructura temporal de la PD

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Módulo 13: PD Corporate, Soberanos y Bancos

 

• PD en empresas Corporate

• PD en Bancos

• PD en soberanos

• PD Rating Externo

• Calibración de PD

• Calibración de curvas exponenciales

• Mapping de Rating Externo

• Técnicas de Mapping:

  • Tasas de default histórico

  • Quantiles

  • Acercamiento a la media

• Técnicas de Mapeo de PD´s a las estructuras temporales

• Definición de Escala Maestra

• Concentración y Granularidad en la Escala Maestra

• Low Default Portfolio (LDP) en carteras de empresa

• Ejercicio 32: Calibración de PD con técnicas de mapping en Excel

• Ejercicio 33: Calibración de PD cartera corporate en Excel

• Ejercicio 34: Calibración PD de Matrices y filiales en Bancos en Excel

• Ejercicio 35: Calibración de PD de bancos con soporte gubernamental en Excel

 

Módulo 14: Modelo alternativo de PD en Low Default Portfolios

 

• Estimación de PD sin correlaciones (D.Tasche 2005)

• Estimación de PD con correlaciones (D.Tashe 2005)

• Calibración de LDP usando Curvas CAP

• Técnicas de Mapping de PD a Escala Maestra

• Estimación Bayesiana de PD para LDP (D. Tasche 2012)

  • Correlación de defaults

  • Correlación de defaults y multiperiodo 

• Neutral Bayesian y Conservative Bayesian

• Ejercicio 36: Integral en SAS para estimar PD de LDP correlación

• Ejercicio 37: Calibración curva CAP Escala Maestra en Excel

• Ejercicio 38: PD Bayesiana en R

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Módulo 15: PD IFRS 9 para carteras LDP

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• Carteras corporates, soberanos y bancos

• PD Enfoque bayesiano multiperiodo

• Simulación MCMS

• Metodología PD 12m LDP

• Metodología PD Lifetime LDP

• Ejercicio 39: Modelo PD Lifetime en cartera LDP

 

Módulo 16: Modelos Econométricos de la LGD

 

• Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD

• Modelos Forward Looking incorporando variables Macroeconómicas

• Modelos paramétricos, no paramétricos y transformation regressions

• Tipología de Modelos Multivariantes de LGD

  • Regresión Lineal y transformación Beta

  • Regresión Lineal y transformación Logit

  • Regresión Logística y Lineal

  • Regresión Logística y no Lineal

  • Redes Neuronales

  • Regresión Beta

  • Inflated beta regression

  • Fractional Response Regression

• Análisis de Modelos de LGD vinculados a variables macroeconómicas​

  • Variables macroeconómicas usadas

  • Forecasting de la LGD con variables macro

• Ejercicio 40: Regresión Logística y lineal LGD en R

• Ejercicio 41: Redes Neuronales LGD

• Ejercicio 42: Generalized Additived Model LGD en R

• Ejercicio 43: Beta Regression Model LGD en R 

• Ejercicio 44: Censored Regression Model LGD en R

• Ejercicio 45: Inflated Beta Regression en R

• Ejercicio 46: Modelo LGD con variables macroeconómicas 

• Ejercicio 47: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.