IFRS 9: Gestión y Modelización del Riesgo Crédito  

 

 

OBJETIVO

 

Curso de modelo de provisiones IFRS 9 ajustado a las reformas finales de Basilea III. Se explican las metodologías de estimación y calibración de los parámetros del IRB y del IFRS 9.

El objetivo principal del curso es mostrar recientes avances en modelos de riesgo de crédito que han de desarrollar las entidades financieras de cara a la implementación de la norma IFRS 9: modelos de deterioro.

Se explican las fases que componen la IFRS 9, a saber, Fase 1: clasificación y medición. Fase 2: Metodología del deterioro de valor. Fase 3: Contabilidad de coberturas. No obstante, el curso se centra en el modelo de deterioro de valor y particularmente en los 3 escenarios y en el modelo de pérdida esperada lifetime. 

Se explican comó estimar y calibrar los parámetros de riesgo IRB: PD, LGD y EAD, y comó aprovecharlos para la estimación de los parámetros tipo Lifetime. 

 

Se han incluido las recientes directivas de Basilea III y la importante directriz de EBA para estimar y calibrar la PD, LGD y el tratamiento de exposiciones en default.

El core del curso es explicar pormenorizadamente metodologías de riesgo de crédito para estimar los parámetros tipo lifetime de PD, LGD y EAD ajustados a la norma IFRS 9.

 

Este curso incluye más de ocho metodologías y ejercicios para estimar la PD Lifetime en carteras de retail, hipotecas, pymes y corporate, por ejemplo, el modelo Exogenous Maturity Vintage EMV, modelos de Markov y supervivencia, entre otros.

En cuanto a la LGD Lifetime, se explica como emplear la regresión Lasso para mejorar la exactitud de los parámetros. Y respecto a la EAD Lifetime se explican modelos vintage para líneas de crédito, además de modelos econométricos de prepago.

Se expone las directrices sobre riesgo de modelo (TRIM) en la UE sobre la PD, LGD y EAD. También

se explica el backtesting IRB en contraste con el complejo Backtesting IFRS 9 que habrán de estimar los bancos. Hay un modulo para validar y calibrar la PD Lifetime usando técnicas de precisión y estabilidad.  

Se explica el ejercicio 2018 de stress testing en la UE que habla sobre el stress testing para provisiones IFRS 9, detallando el impacto de los escenarios macroeconómicos en las provisiones en los escenarios s1, s2 y s3.

Se entrega, una herramienta de pricing, que incluye la estimación del ECL 12m y ECL Lifetime, capital regulatorio, Raroc y Hurdle rate.

Finalmente se analiza la volatilidad el IFRS 9, la volatilidad del P&L y el incremento del capital generado por las provisiones de crédito. Se explican las mejores prácticas para gestionar la volatilidad del P&L

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

Este programa está dirigido a responsables, analistas y consultores de riesgos que estén inmersos en el desarrollo o auditoria de modelos IFRS 9 e IRB. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística. No es necesario dominar un lenguaje de programación pero sí es aconsejable.

 

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 Cliente: 5.900 €

Nivel: Avanzado

Duración: 30 h

Material: 

  • Presentaciones PDF

  • Ejercicios:

  • R, SAS, Python y Excel

 

 AGENDA

 

Modelo de Provisiones IFRS 9 y Basilea 



IFRS 9

 

Módulo 1: Directivas sobre la Contabilización del

Expected Credit Losses de Basilea III e IFRS9

 

  • IFRS 9: Impairement-Expected Credit Losses

    • Fecha de implementación y transición

    • Enfoque Provisional y disposiciones transitorias de Basilea IV

    • Deterioro del Valor

    • Reconocimiento de las pérdidas esperadas

    • Pérdidas Esperadas en los siguientes 12 meses

    • Incrementos del riesgo crédito

    • Medición de Expected Credit Losses

    • Lifetime Expected Losses

  • Basilea II: Pérdida Esperada y Provisiones 

    • Enfoque IRB Riesgo de crédito

    • Validación de modelos IRB en Basilea II

    • Enfoque cuantitativo: Backtesting y Benchmarking

    • Enfoque cualitativo: Modelo, User Test y Calidad de datos

    • Tratamiento de pérdidas esperadas y provisiones contables

  • Basilea III: Expected Credit Losses (ECL)

    • Requerimientos regulatorios sobre la medición del Expected Loss

    • Principio 1: Responsabilidades del Consejo y Alta Dirección

    • Principio 2: Metodologías solidas de ECL

    • Principio 3: Proceso y agrupamiento del Credit Risk Rating 

    • Principio 4: Suficiencia de las dotaciones

    • Principio 5: Validación del ELC

    • Principio 6: Juicio de Crédito con experiencia

    • Principio 7: Data común

    • Principio 8: Disclosure 

    • Principio 9: Evaluación de la gestión del riesgo crédito

    • Principio 10: Evaluación de la medición del ELC

    • Principio 11: Evaluación de la suficiencia de capital

    • Directivas de Supervisión para bancos que aplican  IFRS 9

-Provisiones para insolvencias en los siguientes 12 meses ECL

-Evaluación de incremento de Riesgo crédito

-Uso de Expedientes prácticos

 

Módulo 2: 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

    • 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

  • Ejercicio 1: Modelo general: Estimación ECL12m y ECL Lifetime de préstamo 

  • Ejercicio 2: Modelo general: Estimación ECL12m y ECL Lifetime línea de crédito

  • Ejercicio 3: Estimación ECL 12m de bono y valoración FVOCI

  • Ejercicio 4: Modelo general: Estimación ECL 12 m y ECL Lifetime de activo financiero deteriorado 

  • Ejercicio 5: Modelo Simplificado: Estimación ECL Lifetime de arrendamiento financiero

  • Ejercicio 6: Modelo Loss Rate Approach: Estimación ECL 12 m y ECL Lifetime de préstamos

GOBERNANZA

Módulo 3: Implementación del IFRS 9

 

  • Gestión operativa de los modelos

  • Factores de exito

  • Calidad de los datos

  • Nº de escenarios  y Nº de variables macroeconómicas

  • Tratamiento de la Prociclidad 

  • Procesos y controles internos

  • Gobernanza

  • Backtesting 

  • Riesgo de Modelo TRIM en Europa

  • Indicadores de incremento de riesgo crédito y definición de umbrales

  • Experiencia de implementación en bancos Europeos y de Latinoamérica

  • Compativo IFRS 9 frente al CECL

 

MODELOS FORWARD LOOKING y

DISEÑO DE ESCENARIOS

Módulo 28: Análisis y Diseño de Escenarios

  • ​​Definición de los escenarios

  • Uso de los escenarios

  • Identificación de escenarios

  • Tipología de escenarios

  • Scenario-based risk assessment 

  • Proceso de análisis de escenarios

  • Gobernanza en los escenarios

  • Impacto en la rentabilidad

  • Definición del risk appetite 

  • Evaluación de los escenarios

  • Número óptimo de variables macroeconómicas 

  • Interacción entre variables 

  • Modelos tradicionales macroeconómicos
     

Módulo 29: Modelos de Forecasting de series

Macroeconómicas

  • Tratamiento de los datos

    • Series No Estacionarias

    • Test Dickey-Fuller

    • Pruebas de Cointegración

  • Transformación de variables macroeconómicas​

  • Modelos Econométricos

    • Regresión lineal

    • Regresión no lineal

    • Generalized Linear Models

    • Modelos ARIMA

    • Modelos de Vectores Autoregresivos VAR

    • Modelos de Vectores de Corrección del Error (VEC)

    • Modelos VARMAX

    • Modelos GARCH (1,1)

  • Modelos de Machine Learning

    • Supported Vector Machine 

    • Red Neuronal 

    • Red Neuronal frente a GARCH(1,1)

  • Simulación ​de series temporales multivariantes

    • Modelos VAR

    • Modelo VEC

    • Modelos GARCH multivariante con copula 

  • Tratamiento de Outliers​

    • Enfoque robusto

  • Ejercicio 77:Pruebas de Series no estacionarias y cointegración 

  • Ejercicio 78: Modelos VEC con variables macroeconómicas en R

  • Ejercicio 79: Forecasting volatilidad GARCH (1,1) Python

  • Ejercicio 80: Forecasting Machine Learning SPV y NN en Python​​

  • Ejercicio 81: Simulación de series financieras GARCH usando copulas en R​​

  • Ejercicio 82: Simulación de series financieras VAR usando copulas en R​​ 

Módulo 30: 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

  • No normalidad

  • Heterocedasticidad

  • Autocorrelación

  • Detección de colinealidad multivariante en regresión lineal

  • Detección de colinealidad multivariante en regresión logística

  • Ejercicio 83: Detección series no estacionarias y cointegración

  • Ejercicio 84:Medición de colinealidad multivariante de modelo de regresión logística y líneal 

 

Módulo 31: Determinación de escenarios Macroeconómicos

en IFRS 9

 

  • Escenarios Macroeconómicos IFRS 9

  • Definición de Escenarios en Basilea 

  • Análisis de escenarios en EBA

  • Diseño de escenarios adversos

  • Shocks financieros y económicos

  • Variables macroeconómicas

  • Modelos macroeconómicos clásicos y modernos

  • Juicio experto en el diseño de los escenarios

  • Medición de la Severidad del escenario adverso macroeconómico

  • Score de la severidad del escenario

  • Ejercicio 85: Escenarios macroeconómicos de variables macroeconómicas 

LOSS RATE APPROACH IFRS 9

 

Módulo 6: Modelos de Loss Rate Approach

 

  • Definición Loss Rate Approach

  • Roll Rates y Loss Rates en el IFRS 9

  • Modelos de Open Pools

  • Modelos de Closed Pools

  • Vintage Análisis 

  • Modelos de forecasting de:

    • Default

    • Charge-Off

  • Modelización de la recuperación

  • Vintage de la recuperación

  • Ejercicio 10: Estimación de Roll Rates con ARIMA y VAR

  • Ejercicio 11: Estimación de VAR con Loss Rates en R

  • Ejercicio 12: Modelos de regresión del charge-off  en R

  • Ejercicio 13: Modelo de Regresión de Poisson del default en R y Excel

PD IRB

Módulo 7: 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 14: Estimación red neuronal y calibración ajuste a la tendencia central

  • Ejercicio 15: Calibración de la PD por edad de operación en SAS

  • Ejercicio 16: Calibración de la PD  usando regresión Lasso en R

  • Ejercicio 17: Estimación de PD random forest y calibración platt scaling en R

  • Ejercicio 18: Estimación PD Forward, Marginal y Acumulada

  • Ejercicio 19: Diferencia estimación red neuronal frente a calibración isotonic regression en R

Módulo 8: 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 20: Calibración de la PD usando Quasi moment matching

 

Módulo 9: 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 21: Estimación PD TTC regresión logística

 

Módulo 10: 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 22: curvas de calibración en Excel y R

  • Ejercicio 23: calibración de Escala Maestra usando curva CAP en Excel

 

Módulo 11: 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 24: PD Bayesiana de modelo logístico en SAS

  • Ejercicio 25: PD Bayesiana de modelo probit en R

  • Ejercicio 26: Test de convergencia

 

Módulo 12: 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 27: Enfoque de intervalo de confianza PD LDP en R

  • Ejercicio 28: Enfoque intervalo de confianza multiperiodo PD LDP

  • Ejercicio 29: PD Bayesiana Neutral en R 

  • Ejercicio 30: PD Bayesiana Conservadora en R

  • Ejercicio 31: PD Bayesiana Criterio experto en R

  • Ejercicio 32: Regresión LASSO para medir tasa de default

 

PD LIFETIME IFRS 9

Módulo 13: 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 33: Ejercicio análisis y error de Matriz de transición usando enfoque cohort  y duration en Python

  • Ejercicio 34: Calibración de la estructura temporal de la PD

 

Módulo 14: Forecasting de la PD IFRS 9

 

  • Requerimientos IFRS 9

-Probability Weighted Outcome

-Forward Looking

  • Modelización del Lifetime PD 

  • Modelización PD Forecasting

  • PD Point in Time Forecasting

  • PD TTC Forecasting

  • Modelos de Markov

  • Modelos de Forecasting de la PD PIT

    • ARIMA

    • VAR

    • VARMAX

    • ASRF

  • Ejercicio 35: Forecasting de la PD usando VARMAX en R

  • Ejercicio 36: Forecasting de la PD usando ASRF en R y Excel

 

Módulo 15: Modelos PD Lifetime

  • PD Lifetime cartera consumo

  • PD Lifetime cartera hipotecas

  • PD Lifetime cartera Tarjeta de crédito

  • PD Lifetime cartera Pymes

  • Modelo Vintage

    • Modelo Exogenous Maturity Vintage EMV

    • Análisis decomposition

    • Ventajas e inconvenientes

  • Modelo ASRF de Basilea 

    • Modelo ASRF matricial

    • Aprovechamiento de IRB en IFRS 9

    • Ventajas e inconvenientes

  • Modelos de Regresión

    • Regresión Multinomial Logística

    • Regresión Probit Ordinal

  • Modelos de Supervivencia​

    • Kaplan-Meier

    • Regresión Cox

    • Ventajas e inconvenientes

  • Modelos de Markov

    • ​​Modelo Multi State Markov 

    • Modelo Semiparamétrico Cox

    • Ventajas e inconvenientes

  • Modelo de Machine Learning​

    • SVM: Definición de función Kernel

    • Red Neuronal: definición de hiperparámetros y función de activación

  • Modelos de Extrapolación de PD Lifetime

  • Ejercicio 37: PD Lifetime usando modelo vintage EMV Decomposition

  • Ejercicio 38: PD Lifetime usando regresión multinomial en R

  • Ejercicio 39: PD Lifetime usando modelo de Markov

  • Ejercicio 40: PD Lifetime usando modelo de semiparamétrico de Markov

  • Ejercicio 41: PD Lifetime usando modelo ASRF matricial

  • Ejercicio 42: PD Lifetime usando enfoque de extrapolación

  • Ejercicio 43: PD Lifetime usando SVM en Python

  • Ejercicio 44: PD Lifetime usando Red Neuronal en Python

Módulo 16: PD IFRS 9 para carteras LDP

  • Carteras corporates, soberanos y bancos

  • PD Enfoque bayesiano multiperiodo

  • Simulación MCMS

  • Metodología PD 12m LDP

  • Metodología PD Lifetime LDP

  • Ejercicio 45: Modelo PD Lifetime en cartera LDP

Loss Given Default  IRB

 

Módulo 17: LGD en carteras Retail y empresas

 

  • Requerimientos para la estimación LGD

  • Pérdida Económica y LGD

  • Tratamiento de comisiones atrasadas ​​no pagadas, intereses y retiros adicionales tras el default 

  • Tasa de descuento

  • Costes directos e indirectos

  • Long-Run average LGD

  • Tratamiento de Procesos recuperatorios incompletos

  • Principales risk drivers

  • Tratamiento de los colaterales en el IRB

  • LGD en consumo

  • LGD en Hipotecas

  • LGD en empresas

  • LGD para carteras con reposición

  • LGD Downturn en carteras de consumo

  • LGD Downturn en hipotecas

  • LGD en default

  • Expected Loss Best Estimate

  • Calculo de long-run average LGD para exposiciones en default

  • LGD en Basilea III

  • Categorías mapeadas de IRB al nuevo enfoque estándar

  • Pisos propuestos para la LGD A-IRB

  • LGD bajo enfoque F-IRB

  • LGD bajo enfoque A-IRB

  • Ejercicios 46: Estimación y análisis de LGD y Exp. Weighted Ave. LGD

Módulo 18: 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 47: Regresión Logística y lineal LGD en R

  • Ejercicio 48: Redes Neuronales LGD

  • Ejercicio 49: Generalized Additived Model LGD en R

  • Ejercicio 50: Beta Regression Model LGD en R 

  • Ejercicio 51: Censored Regression Model LGD en R

  • Ejercicio 52: Inflated Beta Regression en R

  • Ejercicio 53: Modelo LGD con variables macroeconómicas 

  • Ejercicio 54: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.

Módulo 19: LGD en carteras LDP

 

  • Tratamiento de la LGD en carteras Low Default portfolio (LDP)

  • Problemática en carteras (LDP)

  • Enfoque Market LGD

  • Árboles de decisión expertos para modelizar el recovery

  • Enfoque Lineal y con opciones:

    • Definición: LGD, RR y CRR

    • Tratamiento de colaterales

    • Enfoque lineal para estimar LGD

    • Enfoque con Opciones Black-Sholes para estimar LGD

  • Enfoque Implied Market LGD

  • Defaultable Bond

  • LGD Implícita en CDS Spread

  • Ejercicio 55: Calibración y optimización de LGD Implícita en Solver y VBA

  • Ejercicio 56: Estimación LGD usando enfoque lineal y Black-Sholes en Excel

LGD IFRS 9

 

Módulo 20: LGD para IFRS 9

 

  • Comparativa de LGD IRB frente a IFRS 9

  • Requerimientos IFRS 9

    • Probability Weighted

    • Forward Looking

  • Ajustes en la LGD IRB

-Selección de Tipos de Interés

-Imputación de Costes

-Floors

-Tratamiento del colateral en el tiempo

  • Modelización LGD PIT

  • Modelización del Colateral

  • LGD IFRS 9 para cartera de empresas 

  • LGD IFRS 9 para cartera de hipotecas 

  • LGD IFRS 9 para carteras corporate

    • Ciclo de crédito

    • Regresión Tobit

  • LGD IFRS 9 usando Regresión LASSO​

  • Ejercicio 57: Estimación y ajustes para LGD IFRS 9 para cartera de empresas 

  • Ejercicio 58: Estimación y ajustes para LGD IFRS 9 para hipotecas

  • Ejercicio 59: Estimación y ajustes para LGD IFRS 9 usando regresión Tobit en R

  • Ejercicio 60: Estimación y ajustes para LGD IFRS 9 usando regresión LASSO en Python

EAD IRB

 

Módulo 21: Modelización avanzada EAD y CCF para IRB

 

  • 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

    • Regresión Beta
      Inflated beta regression
      Fractional Response Regression

    • Mixed Effect Model

  • Modelos de Machine Learning

    • Redes Neuronales
      SVM

  • Modelo de intensidad para medir el retiro de líneas de crédito

  • Ejercicio 61: Modelo de regresión OLS en CCF en Excel

  • Ejercicio 62: Modelo de regresión logística del CCF en Python

  • Ejercicio 63: Redes Neuronales y SVM CCF en R

  • Ejercicio 64: Beta Regression Model CCF en R 

  • Ejercicio 65: Comparativo del performance de los modelos de EAD

 

EAD IFRS 9

 

Módulo 22: Opciones Contractuales

 

  • Prepago y otras opciones

  • Requerimientos IFRS 9

  • Probability Weighted

  • Forward Looking

  • Modelización del prepago IFRS 9

    • Regresión Cox

    • Regresión Logística

  • Estimación tasa de Supervivencia​

  • Modelo de probabilidad conjunta con PD Lifetime

  • Ejercicio 66: Modelo de prepago IFRS 9 para hipoteca en R y Excel

Módulo 23: EAD para Líneas de crédito

 

  • Lifetime EAD

  • Requerimientos IFRS 9

  • Probability Weighted

  • Forward Looking

  • Ajustes en la EAD

  • Interest Accrual

  • Estimación CCF PIT

  • Estimación de CCF Lifetime

  • Modelización de la EAD lifetime

  • Modelo del uso de línea de crédito con variables macroeconómicas

  • Ajuste del abandono en tarjetas de crédito

  • Modelo de EAD Lifetime para pool de líneas de crédito

    • Modelo Vintage

    • Enfoque Chain Ladder

  • Ejercicio 67: Modelo econométrico de uso de línea de crédito en R

  • Ejercicio 68: Modelo EAD Lifetime para línea de crédito individual

  • Ejercicio 69: Modelo Vintage de EAD Lifetime para pool de líneas de crédito en R y Excel

 

VALIDACIÓN IRB
 
 Módulo 24: Backtesting PD

 

  • Validación de la PD 12m

  • Validación de la PD Lifetime

  • 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

  • Re-development 

  • Re-estimation

  • Riesgo de Modelo en la PD

  • Machine Learning para validar los modelos de PD

  • Ejercicio 70: Backtesting de PD en Excel

  • Ejercicio 71: Forecasting PD y PD real en Excel

  • Ejercicio 72: Validación usando Simulación de Monte Carlo en Python


Módulo 25: Backtesting LGD y EAD

 

  • Backtesting LGD

  • 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:

  • Calibración test

  • T test

  • Wilcoxon signed rank test

  • Precision Test

  • F Test

  • Ansari-Bradley Test

  • Backtesting EAD

  • Performance EAD

  • R cuadrada

  • Coeficiente de Pearson

  • Spearman correlation

  • Validación usando ROC, KS y Gini

  • Ejercicio 74: Comparativo del performance de los modelos de EAD

 

RIESGO DE MODELO PD, LGD y CCF

Módulo 26: Guide for the Targeted Review of Internal Models

(TRIM) 

  • Alcance y objetivos de la guía

  • Riesgo de Modelo

  • Principios generales de los modelos internosRoll-out and PPU

  • Gobernanza

  • Auditoría interna

  • Validación interna

  • Uso del modelo

  • Gestión en los cambios del modelo

  • Calidad del dato

  • Participación de terceros

  • Riesgo de Crédito

    • Alcance de la guía de riesgo crédito

    • Requerimientos de datos

  • Probability of default (PD)

    • Estructura de los modelos de PD

    • Principales drivers

    • Distribución de los pools

    • Filosofia del Rating

    • Cálculo de la tasa de default

    • Cálculo de PD media a largo plazo

  • Loss Given Default (LGD)

  • Credit conversion factor (CCF)

  • Margen de conservadurismo relacionado con el modelo

  • Revisión de las estimaciones

VALIDACIÓN y CALIBRACIÓN PD LIFETIME
 
 Módulo 27: Backtesting PD Lifetime

 

  • 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

    • PD Acumulada 

    • PD Marginal

  • Calibración PD Lifetime matricial ASRF

  • Métodos de corrección de la PD acumulada

  • Re-development PD Lifetime

  • Re-estimation PD Lifetime

  • Ejercicio 75: Prueba de estabilidad y precisión de PD Lifetime en Excel

  • Ejercicio 76: Calibración PD Lifetime en SAS

STRESS TESTING PD y LGD

 

Módulo 32: Stress Testing de Riesgo Crédito Consumo

 

  • Stress Testing de provisiones IFRS 9

  • Stress Testing de parámetros IRB

  • Aprovechamiento del Stress Testing en el IFRS 9

  • Horizonte temporal

  • Enfoque Multiperíodo

  • Data requerida

  • Impacto en P&L, RWA y Capital

  • Simulaciones

  • Escenarios Macroeconómicos en consumo

    • Experto

    • Estadístico

    • Regulatorio

  • Stress testing de la PD

    • Credit Porfolio View 

    • Mutiyear Approach

    • Vector Autoregresivo VAR

    • Vector de Corrección del Error

  • 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 Charge Off

    • Variables macroeconómicas

    • Modelo econométrico

  • Ejercicio 86: Stress Testing PD IRB en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio View

  • Ejercicio 87: Stress Testing PD IRB enfoque Multiyear Approach 

  • Ejercicio 88: Stress test de PD IFRS 9 VAR y VEC en R

  • Ejercicio 89: Stress Test  de la LGD modelo econométrico en R

  • Ejercicio 90: Stress test Charge Off modelos econométricos en R

  • Ejercicio 91: Stress Test de Matrices de Transición en SAS

  • Ejercicio 92: Stress Test conjunto de de la PD&LGD en SAS

  • Ejercicio 93: Stress Testing de las provisiones IFRS 9 en SAS

 

Módulo 33: Stress Testing Riesgo Crédito Corporativo

 

  • 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 94: Stress Testing de provisiones de cartera corporativa usando matriz de transición y modelo ASRF en SAS, R y Excel

 

STRESS TESTING ECL IFRS 9

Módulo 34: 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

INCREMENTO DE RIESGO IFRS 9

Módulo 35: 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 95: Estimación de incremento de riesgo crédito usando test de poder discriminante ROC en R y Excel

 

PRICING CON ECL IFRS 9

 

Módulo 36: Modelo de Pricing con enfoque IFRS 9

 

  • Pricing tradicional

  • Pricing con IFRS 9

  • Escenarios Macroeconómicos

  • Pronosticos Económicos

  • Loss Forecasting

  • Lifetime Loss Forecasting usando variables macroeconómicas

  • Ejercicio Global 96: 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

  • Modleización 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

 

GESTIÓN DEL CAPITAL y ECL IFRS 9

 

Módulo 37: 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

  • Ejercicio 97: Impacto en la cuenta de resultados y Balance en estado financiero real y proyección de ECL Lifetime