Riesgo de Crédito para Empresas Pymes 

 

 

 

OBJETIVO

 

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

 

  • Explicar introductoriamente los préstamos y créditos destinados a Pymes y Emprendedores que ofrecen las entidades financieras de Europa y América Latina. Los retos y desafios de la digitalización, entorno económico y nuevos competidores de la banca.

  • Explicar el proceso de admisión y seguimiento en los portfolios Pymes

  • Enseñar a desarrollar herramientas de credit scoring dirigidas a Pymes, Starups, Pymes Tecnológicas, así como modelos clásicos y avanzados de credit scoring para microfinanzas.

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

  • 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. 

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

  • Se enseñan metodologías avanzadas para estimar y calibrar los parámetros de riesgo: PD, LGD y EAD, tanto para el enfoque IRB como para el enfoque IFRS 9: Modelos de deterioro.  

  • 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.

  • 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 diseñado para una cartera de Pymes.

  • Además, el curso muestra metodologías de capital económico en carteras de Empresas PYMES y Corporate. Así como metodologías de capital allocation, pricing y para resumir lo aprendido se ha incluido un módulo de con un potente ejercicio de credit risk appetite.

 

¿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 R. No es necesario dominar un lenguaje de programación pero sí es aconsejable.

 

PRECIO DEL CURSO LIVE ONLINE (36 Horas Lectivas)

 

Precio: 4.900 €

 

El Precio incluye: Presentaciones en formato PDF y ejercicios de Excel con VBA, SAS y R.

 

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: Riesgo de Crédito para Empresas Pymes 

 



Módulo 1: PYMES y Emprendedores

 

  • Definiciones y características

    • Corporativos

    • PYMES en España

    • PYMES en América Latina

    • SME en mercados desarrollados

    • Emprendedores 

    • Autonomos

    • Microempresas

  • Financiación a PYMES y Emprendedores en España

    • Líneas ICO

    • Línea de BEI 

    • Financiación a corto plazo

    • Financiación a largo plazo

    • Descuento comercial

    • Programas Europeos de Ayuda e Incentivos a PYMES

    • Financiación al comercio exterior

  • Financiamiento en América Latina

    • Crédito a Microempresas en Chile

    • Crédito MYPE en Chile y Perú

    • Crédito PYME en LATAM

    • Programa de Emprendedores a la banca comercial México

    • Tarjeta de Crédito a Microempresas

    • Crédito a emprendedores

    • Microcrédito en Brasil

  • Importancia de la financiación de Empresas y Emprendedores en las economías de los países

    • Desarrolladas

    • Emergentes

  • Importancia de las PYMES en las entidades financieras

  • Fuentes de financiación Alternativas y Competidores

    • Private Equity

    • Crowdfunding

    • Business Angels

  • Principales problemas en el otorgamiento de la financiación

  • Era de la Digitalización

  • Definición de PYMES en función de: Ventas, Nº Empleados, Activos y Beneficios

  • Principales inconvenientes para otorgar financiación

    • Ausencia de información financiera

    • Colaterales

    • Costes elevados

    • Informalidad en América Latina

    • Profesionalidad en la gestión

 

 

Módulo 2: Proceso de Admisión en PYMES y Emprendedores

 

  • Proceso de Admisión con Credit Scoring y sin Credit Scoring

  • Reducción de tiempo y ahorro de costes

  • Análisis de solicitudes de Préstamos en España

  • Análisis de solicitudes de Crédito en LATAM

  • Credit Scoring durante el proceso de Admisión

  • Análisis de Crédito

  • 5 c`s:

    • Carácter

    • Condición

    • Capacidad

    • Cash

    • Colateral  

  • Elementos esenciales en el análisis de riesgo

    • Seguimiento de la empresa

    • Análisis del Plan de negocios

    • Análisis de inversiones de los propietarios

    • Proyecciones financieras y Flujo de Caja

    • Análisis de Estados Financieros

    • Ratios Financieros

    • Establecimiento del límite de crédito

    • Informes de Crédito

    • Perfil Psicológico

    • Visita in Situ al Cliente

    • Sistema de Credit Scoring

  • Análisis del Riesgo de la Industria

  • Valoración de una PYME

  • Uso del Credit Rating

  • Tratamiento de préstamos y líneas de crédito

  • Documentación

  • Covenants

  • Definición de los Eventos del Default 

 

Módulo 3: Valoración de las PYMES

 

  • Definición de Valoración

  • Valoración por actualización de flujos de tesorería

    • Estimación de la tasa de descuento en PYMES

    • Tasa de Crecimiento

    • Riesgos Financieros

    • Riesgos Operativos y Tecnológicos

    • Valor Económico de una empresa

    • Valor Financiero de la empresa

    • Valor de Propietario

    • Valor Total de la empresa

  • Valoración según el coste

  • Valoración por preferencias

    • Múltiplos de activos

    • Múltiplos en las Pymes

  • Problemas de información financiera para valorar

  • Soluciones por ausencia de información financiera

  • Informe de Valoración

  • Caso de Estudio Real 1: Valoración de una PYME: Estimación de estado proforma de cuenta de resultados, estimación del cálculo del flujo de tesorería, cálculo tasa de descuento, medición de rentabilidad y riesgos, cálculo de Valor Económico y  Cálculo de valor total de una PYME 

 

Módulo 4: Riesgo Sectorial

 

  • Las tendencias del sector

  • Crecimiento de ventas, beneficios y Working Capital

  • Impacto del sector en el riesgo crédito de la empresa

  • Ciclo económico del sector

  • Las fuerzas competitivas

  • Factores críticos de éxito

  • Las barreras de entrada

  • La existencia de productos sustitutos

  • La fortaleza de los clientes

  • El poder negociador de los proveedores

  • Gastos de capital y necesidades de activos

 

 

Módulo 5: 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 6: 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 7: 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 8: 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 14: Hipótesis nula global en SAS
  • Ejercicio 15: Hosmer Lameshow Test en SAS
Módulo 9: 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 16: Modelo Logit WOE discreto y WOE Dummy
  • Ejercicio 17: Construcción de Scorecard en Excel y SAS
  • Ejercicio 18: Análisis del factor y offset en Excel
Módulo 10: Desarrollo Scorecard Continuo
 
  • Transformación mediante Regresión Piecewise
  • Regresión Logística de tramos Piecewise
  • Score Continuo
  • Ejercicio 19: Regresión Piecewise en Excel y SAS
  • Ejercicio 20: Scorecard Continuo en SAS

Módulo 11: 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 21: Validación semafórica temporal del poder discriminante de modelos de score en Excel y SAS

  • Ejercicio 22: Bootstrapping y Jackknifing en SAS

Módulo 12: 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

  • Diagnóstico en regresión logística

  • Medidas de performance

  • Ejercicio 23: Scorecard para PYMES con análisis univariante y los siguientes modelos predictivos:
  • Regresión logística
  • Árboles de decisión
  • Redes neuronales
  • Support Vector Machine
  • Modelos de Conjunto
  • Medidas de performance
 

 

Módulo 14: 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 24: Análisis Univariante con Ratios Financieros en Excel

  • Ejercicio 25: Análisis de Componentes principales en SAS

  • Ejercicio 26: Modelo Multivariante en SAS

  • Ejercicio 27: Prueba de Coherencia en Excel

  • Ejercicio 28: Factores cualitativos y Cuantitativos  del Rating 

  • Ejercicio 29: Estimación de PD y mapeo a Escala Maestra

 

 

Módulo 15: 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 30: Credit Scoring incluyendo variables económicas en SAS

  • Ejercicio 31: Análisis de Stress Testing en las variables económicas en SAS

 

 

Módulo 16: Modelos Credit Scoring en Microfinanzas I

 

  • Riesgo de Crédito en Microfinanzas

  • Modelos de Credit Scoring en Microfinanzas

  • Score de Vigano

  • Score de Vogelgesand

  • Score de Sharma

  • Score de Diallo

  • Score de Van Gool

  • Score de Meier

  • Score de Dinh

  • Score de Zeller

  • Score de Schreiner

 

 

Módulo 17: Modelo de Credit Scoring para MicroEmpresas II

 

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

  • Ejercicio 32: Comparativo entre Regresión Logística WOE frente a la Regresión Logística Dummy

 

Módulo 18: 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 3: Implementación Modelo Psicométrico en Banco de América Latina y Banco Asiático

Módulo 19: 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 33: Comparativo entre Regresión Logística, Árbol de Decisión y Análisis discriminante

 

 

Módulo 20: 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 34: Comparativo entre Regresión Logística y Árbol de Decisión

 

Expected Credit Losses

Módulo 21: Modelos de PD para Pymes

 

Probabilidad de Default

  • Definición de Default

  • Triggers del Default

  • Proceso efectivo y robusto para detectar al default

  • Long run average for PD

  • Defaults técnicos y filtros técnicos del default

  • Modelo de datos indispensable

  • Análisis Unifactorial

  • Análisis Multifactorial

  • Selección del Modelo

  • PD Histórica 

 Modelos Econométricos y de Machine Learning de la PD  

  • Fatores de riesgo que afectan el default

    • Macroeconómicos

    • Idiosincráticos

  • PD Regresión Logística

  • PD Regresión COX

  • PD Log-log Complementary

  • PD Regresión Logística Data Panel

  • Machine Learning para estimar la PD

​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

​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 (PD TTC)

  • Consideraciones del Ajuste al ciclo enfoque “Variable escalar”

Matrices de Transición y PD 

  • Propiedades de las matrices de transición

  • Multi-year transition matrix

    • Tiempo discreto

    • Tiempo continuo

    • Matriz Generatriz

    • Exponencial de una matriz

  • Método de duración 

  • Método Cohort

  • Gestión del error

Modelización PD IFRS 9

  • Requerimientos IFRS 9

  • Probability Weighted

  • Forward Looking

  • Modelización del Lifetime PD 

  • Modelización PD Forecasting

  • PD Point in Time Forecasting

  • Cadenas de Markov

  • Ejercicio 35: Regresión Cox en R y SAS

  • Ejercicio 36: Regresión Log-Log Complementary en SAS

  • Ejercicio 37: Calibración de la PD por edad de operación en SAS

  • Ejercicio 38: Calibración de PD con regresión COX en SAS

  • Ejercicio 39: Calibración de PD con log-log complementary en SAS

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

  • Ejercicio 41: Calibración de la PD por cosecha o añada en SAS

  • Ejercicio 42: Estimación de la PD Point in Time en Excel

  • Ejercicio 43: Machine Learning para estimar PD

  • Ejercicio 44: Ajuste al ciclo para empresas en Excel y Solver.

  • Ejercicio 45: Estimación PD TTC Cointregración

  • Ejercicio 46: Regresión logística PD TTC en SAS

  • Ejercicio 47: Modelo de Supervivencia PD TTC en SAS

  • Ejercicio 48: Integral en SAS para estimar PD de LDP correlación

  • Ejercicio 49: Calibración curva CAP Escala Maestra en Excel

  • Ejercicio 50: PD Bayesiana en R

  • Ejercicio 51: Matrices de transición en Excel y SAS

  • Ejercicio 52: Regresión Multinomial para estimar PD Lifetime

  • Ejercicio 53: Multistage Cadenas de Markov en R

Módulo 22: LGD en carteras en  empresas Pymes

 

 

  • 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

 

Módulo 23: Modelos Econométricos y Machine Learning

 de la LGD IFRS 9

 

  • 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

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

  • Tratamiento de la exposición

  • Ejercicio 54: Regresión Logística y lineal LGD en SAS

  • Ejercicio 55: Redes Neuronales y SVM LGD

  • Ejercicio 56: Generalized Additived Model LGD en R

  • Ejercicio 57: Beta Regression Model LGD en R y SAS

  • Ejercicio 58: Censored Regression Model LGD en R

  • Ejercicio 59: Inflated Beta Regression en SAS

  • Ejercicio 60: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión

Módulo 24: 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

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 y ajustes para EAD IFRS 9 en excel y R

  • Ejercicio 62: Redes Neuronales y SVM CCF

  • Ejercicio 63: Generalized Additived Model CCF en R

  • Ejercicio 64: Beta Regression Model CCF en R y SAS

VALIDACIÓN IRB e IFRS 9
 
 Módulo 25: Backtesting PD

 

  • Validación de la PD en IRB

  • Validación de la PD en IFRS 9

  • 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 con simulación de Monte Carlo

  • Ejercicio 65: Backtesting de PD en Excel

  • Ejercicio 66: Forecasting PD y PD real en Excel

  • Ejercicio 67: Validación usando Simulación de Monte Carlo


Módulo 26: 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 68: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.


Módulo 27: Backtesting EAD

 

  • Performance EAD 

  • Backtesitng en IRB e IFRS 9

  • R cuadrada

  • Coeficiente de Pearson

  • Spearman correlation

  • Validación usando ROC, KS y Gini

  • Ejercicio 69: Comparativo del performance de los modelos de EAD

​​

Stress Testing

 

Módulo 28: 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 70:Pruebas de Series no estacionarias y de cointegración en R y SAS

  • Ejercicio 71: Modelización variables macroeconómicas con vectores autoregresivos en R y SAS

  • Ejercicio 72: Modelización Garch SAS

  • Ejercicio 73: Modelización Machine Learning SPV y NN en SPSS

Módulo 29: 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 74: Detección series no estacionarias y cointegración

  • Ejercicio 75: Medición de colinealidad multivariante de modelo de regresión logística y líneal 

 

Módulo 30: 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

  • Análisis de redes

  • Modelos Gráficos Probabilistas

  • Ejercicio 76: Escenarios macroeconómicos del PIB en SAS y R

  • Ejercicio 77: Análisis de redes en el stress testing

 

Módulo 31: Stress Testing Riesgo Crédito Pymes

  • Horizonte temporal

  • Enfoque Multiperíodo

  • Data requerida

  • Impacto en P&L, RWA y Capital

  • Escenarios Macroeconómicos de Estrés

    • 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 para Empresas

    • Extensión Multifactorial

  • Stress Testing de la  LGD:

    • LGD Downturn: Enfoque Mixtura de distribuciones

    • Modelización PD/LGD Multiyear Approach

  • Stress Testing de:

    • Tasa de Morosidad

    • Charge-Off

    • Net Charge Off 

    • Matrices de transición de Rating

  • ​​​Ejercicio 78: Stress Testing PD en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio Views

  • Ejercicio 79: Stress Testing PD en SAS enfoque Multiyear Approach

  • Ejercicio 80: Stress test de tasa de morosidad y PD en Pymes con Vectores Autoregresivos y Garch

  • Ejercicio 81: Stress Test del Net Charge Off de Empresas Pymes

  • Ejercicio 82: Stress Test de la LGD en Pymes

  • Ejercicio 83: Stress Test de Matrices de Transición de Buckets de Morosidad

  • Ejercicio 84: Stress Test conjunto de la PD&LGD

Capital y Pricing

Módulo 32: Modelos de Capital para Pymes

 

 

  • Capital Regulatorio para Empresas

  • Metodologías de Capital Económico

  • Correlación de Default

  • Correlación de activos

  • Pérdida Inesperada

  • Pérdida Inesperada Contributoria

  • Modelos de Capital Económico ASRF y Comerciales

  • 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

  • Estructura de Dependencia Capital Económico

  • Ejercicio 85: Matriz de correlación de Default en SAS

  • Ejercicio 86: Programación no lineal para determinar la Correlación de activos de empresas SAS

  • Ejercicio 87: Enfoque Porfolio: Estimación de EL, UL, ULC, Correlación y Capital Económico en Excel

  • Ejercicio 88: Creditmetrics en Excel y R

  • Ejercicio 89: Credit Portfolio Views en SAS  

  • Ejercicio 90: Modelo Unifactorial de capital

  • Ejercicio 91: Modelo  Multifactorial de capital

  • Ejercicio 92: Copulas gaussianas  y T-student en Excel

  • Ejercicio 93: T-student en R 

Módulo 33: Riesgo de Concentración Sectorial

 

 

  • Modelo de Concentración Sectorial

  • Modelo básico

  • VaR

  • Expected Shortfall

  • Modelo ASRF más LGD Estocástica

  • Modelo de Concentración Sectorial

  • Modelo básico

  • Modelo Pykthins

  • Modelo Cespedes et Al

  • Modelo Düllmann

  • Ejercicio 94: Modelo ASRF y LGD Estocástica en SAS

  • Ejercicio 95: Medición de riesgo de concentración sectorial en SAS

 

Módulo 34: Pricing 

 

  • Introducción al 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 96: Cálculo de Economic Profit y RAROC

  • Ejercicio 97: Calculadora de Pricing con Capital, RAROC, gestión del tipo de interés, hurdle rate y ELC Lifetime y ECL 12M

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 98: Modelo de optimización de asignación de capital sectorial y geográfico

Credit Risk Appetite

 

Módulo 36: 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 99: 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 relacionadas al riesgo crédito

    • 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.