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Modelización del Riesgo Crédito en R y Python

Objetivos de los Cursos

 

Los objetivos del curso son: mostrar al participante metodologías que permitan identificar, medir y gestionar el riesgo de crédito en tiempos de crisis financieras. Específicamente el participante: 

  • Aprender técnicas de vanguardia para estimar, calibrar y validar modelos y parámetros de riesgo como PD, LGD y EAD.

  • Desarrollar modelos de capital económico, correlación de activos y stress testing de riesgo crédito.

  • Desarrollar modelos de credit scoring y score de comportamiento usando novedosas técnicas de machine learning.

  • Los ejercicios del cursos se entregan en el lenguaje de programación R y Python, mismos, que están listos para aplicar directamente en el trabajo. R y Python han crecido de forma importante en los recientes años, ambos son software libre y de código abierto que ofrecen al usuario un entorno amigable, estadístico y gráfico muy potente.

  • Se aprovecha R para desarrollar modelos estadísticos y de Machine Learning y Python para realizar potentes simulaciones de riesgo crédito.

  • El curso ofrece al participante una importante cantidad de modelos econométricos avanzados para gestionar el riesgo de crédito.

  • Se exponen metodologías de validación de modelos y parámetros.

  • Se explica desde como instalar R y Python hasta realizar algunas funciones importantes de programación, además de mostrar librerías útiles para la medición del riesgo crédito.

¿A quién esta dirigido ?

 

El Curso esta dirigido a profesionistas de riesgo de crédito de entidades financieras. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística inferencial y Excel. No es necesario dominar el lenguaje R y Python.

42 minutos del Curso Credit Scoring