top of page

Modelización del Riesgo Crédito 

 

OBJETIVO

 

 

Curso Avanzado y moderno sobre la gestión y medición global del riesgo de crédito. Se explican las nuevas directivas finales de Basilea III en materia de medición y gestión de riesgo crédito, particularmente, Método Estándar e IRB Avanzado. Se exponen los requerimientos del ICAAP en materia de capital económico, risk appetite, stress testing, asignación de capital y gobernanza corporativa. Se explican metodologías del EU-Wide Stress Testing y el Comprehensive Capital Analysis and Review. Estos son los objetivos particulares del curso.

 

  • Explicar las recientes directivas de la UE y Basilea III sobre el enfoque avanzado IRB y Estándar, respectivamente. Se analiza el impacto y coste-beneficio, de las directivas, en las entidades financieras. 

  • Medir y gestionar el riesgo de crédito en carteras de crédito de empresas y retail. 

  • Orientar sobre las recientes y avanzadas metodologías para construir herramientas de credit scoring y credit rating.

  • Enseñar metodologías, de vanguardia, para calibrar la PD en carteras retail, corporate, bancos y soberanos.

  • Ofrecer un número muy importante de diferentes modelos econométricos para estimar la PD, LGD y EAD.

  • Exponer modelos de LGD para carteras Low Default Portfolio e hipotecarias.

  • Abordar temas de validación del enfoque IRB incluyendo los nuevos cambios regulatorios.

  • Exponer como construir análisis de escenarios de modelos econométricos de stress testing.

  • Explicar recientes metodologías de stress testing de riesgo crédito en carteras de consumo y corporativas. 

  • Modelizar el stress testing de la PD, LGD, EAD así como las matrices de transición.

  • Explicar metodologías para modelizar el charge-off, net charge-off, recuperaciones, saldos, etc.

  • Mostrar metodologías para estimar el capital económico por riesgo crédito.

  • Abordar temas avanzados de mitigación de riesgo crédito a través de CDS y CDOs.

  • Explicar metodologías avanzadas de capital allocation.

  • Analizar el riesgo crédito en EU-Wide Stress Testing  y el Comprehensive Capital Analysis and Review 

  • Implementar el Credit Risk Appetite Framework en una entidad financiera con ejemplos prácticos sobre límites, ratios de capital, KPIs y triggers.

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

Este programa está dirigido a directores, gerentes, consultores, reguladores, auditores y analistas de riesgo de crédito y recobro así como aquellos profesionales que se encuentren implantando los acuerdos regulatorios de Basilea III. Profesionistas que trabajen en entidades bancarias, cajas de ahorro y todas aquellas empresas que se encuentren expuestas al riesgo de crédito. Es importante disponer de conocimientos de Estadística y Probabilidad así como de Excel.

 

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: 4.900 €

Nivel: Avanzado

Duración: 33 h

Material: 

Presentaciones PDF

Ejercicios en Excel

Ejercicios en SAS 

Anchor 10

AGENDA Modelización del Riesgo Crédito   

 ICAAP Y SREP en el Riesgo de Crédito

 

 

Módulo 1: Supervisory review and evaluation process (SREP)

 

  • Supervisory review and evaluation process

    • Categorización de la Institución

    • Monitorización de los KRIs

    • Análisis del Modelo de Negocio

    • Valoración de la Gobernanza

    • Evaluación de los riesgos para el capital

    • Evaluación de la adecuación de los fondos propios de la entidad

    • Evaluación de la adecuación de los recursos de liquidez de la institución

    • Evaluación global del SREP

    • Las medidas de supervisión (y las medidas de intervención temprana en su caso).

  • ICAAP

    • Información del modelo de negocio

    • Metodología de Riesgo de Gobernanza

    • Metodología de Risk Appetite

    • Información de la medición de riesgos, agregación y evaluación

    • Información del capital interno y de la asignación de capital

    • Información de la planificación de capital

    • Información del Stress testing en el  ICAAP 

 

NUEVO MÉTODO ESTÁNDAR BASILEA  IV

 

Módulo 2. Nuevo Enfoque Estándar de Riesgo Crédito

 

  • Enfoque Estándar Actual 2004

    • Categorías

    • Tratamiento de los Activos

    • Risk Weight Assets

    • Mitigantes del riesgo crédito

      • Colaterales

      • Garantías

      • Derivados de crédito

      • Compensación

  • ¿Porque un nuevo enfoque estándar de riesgo crédito?

    • Problemas con el enfoque actual

  • Propuesta de revisión al método estándar para riesgo crédito

  • Revisión por Exposiciones:

    • Bancos

    • Empresas

    • Deuda subordinada, acciones y otros instrumentos de capital

    • Cartera Minorista

    • Crédito garantizados con bienes raíces

    • Suplemento de ponderación para exposiciones

    • Exposiciones fuera de balance

    • Préstamos en mora

    • Exposiciones a bancos multilaterales de desarrollo

    • Otros activos

  • Revisión del marco de mitigación 

    • Exclusión de Métodos

    • Colateral financiero admisible

    • Proveedores de protección de crédito admisibles

    • Tratamiento de derivados de crédito

    • Tratamiento de Repos y derivados OTC

  • Impacto cuantitativo en las entidades financieras

 

NUEVO MÉTODO IRB BASILEA  IV

 

Módulo 3: Enfoque IRB avanzado

 

  • Entorno Actual

  • Gobernanza

    • Unidad de Riesgo Crédito 

    • Unidad de Auditoria

  • Breve descripción del Reglamento de requerimientos prudenciales de la UE 575/2013 

  • Enfoque IRB Básico y Avanzado

  • Tipología de exposiciones

  • Tratamiento de las exposiciones

  • Tratamiento de colaterales y garantías

  • Capital Requirement Regulation (CRR)

  • Cálculo de las exposiciones ponderadas por riesgo de crédito

    • Requisitos Cuantitativos

    • Requisitos Cualitativos

  • Gestión de los modelos

  • Introducción a la Validación de modelos

  • Lecciones aprendidas en la implementación IRB

  • Modelos IRB en el entorno actual

  • Análisis de informes COREP de la UE

  • Stress Testing en el enfoque IRB

  • Infraestructura Tecnológica

  • Caso de Estudio 1: Implementación de IRB en Banco Europeo

 

 

Módulo 4: Nueva regulación del enfoque IRB avanzado

 

-Evaluación del enfoque IRB por EBA

-Principales problemas en la entrega de los informes

-Armonización de la directiva

-Nuevos requerimientos IRB

-Plan de Implementación

Permisos en caso del roll-out plan

Outsourcing

Roll-out plan

-Governanza Interna y Validación

Independencia en la función de validación

Frecuencia de la validación

Auditoria interna

-Use test y experience test

Use test

Experience test

-Asignación de exposiciones a Pools

Independencia en la asignación de exposiciones a escala o pools

Tratamiento de calificaciones obsoletas

-Definición del Default y la pérdida

Definición del Default

-Diseño, detalles operacionales y documentación en los sistemas de rating

Mapa de los sistemas de calificación

General

Juicio Humano

-Cuantificación del riesgo

General y datos

Margen de conservadurismo

Long run average for PD

Default weighted average of LGD

Tratamiento de múltiples defaults

LGD in-default

Collateral management

Elegibilidad de garantes y garantías

-La asignación de las exposiciones a clases de exposición

Retail exposures

Sequencing

-Stress tests utilizado en la valoración de la adecuación de capital 

Integration of the stress tests with the risk and capital management processes

-Requerimiento para el cálculo de los fondos propios

Effective maturity (M)

Estimación del  IRB shortfall

-Mantenimiento de la data

Data quality

IT infrastructure

-Requerimientos para exposiciones de renta variable bajo el enfoque de modelos internos

Modelos internos para exposiciones de renta variable

Non-overlapping observations

-Gestión del cambio en los sistemas de Rating

-Análisis Coste

-Beneficio de la nueva directiva

-Impacto de las nuevas metodologías IRB

 

CREDIT SCORING EN RETAIL

 

Módulo 5: Credit Scoring y Modelos Predictivos

 

  • Modelos Predictivos en el entorno actual

  • Aplicaciones del Credit Scoring

  • Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring

  • Ventajas y Desventajas

  • Modelos para afrontar crisis financieras

  • Vinculación del credit scoring y risk appetite

  • Nuevos modelos de credit scoring usando Big Data

 

Módulo 6: Gestión avanzada de los datos

 

  • Tipología de datos

  • Datos transaccionales

  • Unstructured data embebida en documentos de texto

  • Social Media Data

  • Fuentes de datos

  • Revisión del dato

  • Definición del Target

  • Horizonte temporal de la variable objetivo

  • Muestreo

    • Muestreo Aleatorio

    • Muestreo Estratificado

    • Muestreo Rebalanceado

  • Análisis Exploratorio:

    • Histogramas

    • Q-Q Plot

    • Análisis de momentos

    • Box Plot

  • Tratamiento de los valores Missing

    • Imputación

    • Borrar

    • Mantener

  • Técnicas avanzadas de detección de Outliers y tratamiento

    • Z-Score

    • Distancia de Mahalanobis

  • Estandarización de los Datos

  • Categorización de variables

    • Equal Interval Binning

    • Equal Frecuency Binning

    • Prueba Ji-Cuadrada

  • Binary Coding

  • WOE Coding

    • Definición WOE

    • Análisis Univariante con variable Target

    • Selección de variables

    • Tratamiento de Variables continuas

    • Tratamiento de Variables Categóricas

    • Fisher Score

    • Gini

    • Information Value

    • Pearson Correlation

    • Cramer Von Misses

    • Optimización de variables continuas

    • Optimización de variables categóricas

    • Àrboles de Decisión

  • Segmentación

    • Decisión Experta

    • Estadística

      • Árboles de Decisión

      • K Means Clustering

      • Finite Mixture Model

      • Mixtura gaussiana Univariante

      • Mixtura gaussiana Bivariante

  • ​Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS

  • Ejercicio 2: Detección y tratamiento de Outliers usando Z-score

  • Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS

  • Ejercicio 4: Muestreo estratificado y Aleatorio

  • Ejercicio 5: Análisis del Weight of Evidence en Excel

  • Ejercicio 6: Análisis univariante en percentiles en SAS

  • Ejercicio 7: Análisis univariante óptimo variable continua en Excel

  • Ejercicio 8: Estimación del KS, Gini e IV de cada variable en Excel

  • Ejercicio 9: Validación de variables usando Pearson correlation y Fisher Score

  • Ejercicio 10: Optimización de variables categóricas en SAS

  • Ejercicio 11: Análisis Univariante con árboles de decisión en SPSS

  • Ejercicio 12: Segmentación con árboles de decisión 

  • Ejercicio 14: Segmentación usando K means Clustering en R

  • Ejercicio 15: Segmentación con Mixtura gaussiana univariante y bivariante

Módulo 7: Modelos Predictivos

 

  • Definición del Target 

    • Default

    • Abandono

    • Concesión

    • Recuperación

    • Originación préstamo/línea crédito

    • Prepago

  • Definición del horizonte temporal del modelo predictivo

  • Componentes Principales para reducir variables

  • Modelos Econométricos

    • Regresión lineal

    • Regresión Logística

    • Regresión Logística Multinomial

    • Regresión Piecewise

    • Regresión Logística Panel Data

    • Regresión Cox

  • Interpretación de los coeficientes

  • Interpretación de los Odds Ratios

  • Uso de Random Forest

  • Árboles de Decisión

    • CART

    • CHAID

  • Redes Neuronales

    • Perceptrón Multicapa

  • Algoritmos Genéticos

  • Redes Bayesianas

  • Support Vector Machines

  • Ejercicio 16: Análisis de Componentes principales en SAS

  • Ejercicio 17: Regresión Logística método stepwise en SAS

  • Ejercicio 18: Regresión logística multinomial

  • Ejercicio 19: Regresión Piecewise en Excel y SAS

  • Ejercicio 20: Redes Neuronales: perceptron en SAS

  • Ejercicio 21: Árboles de decisión CHAID en SAS

  • Ejercicio 22: Regresión Logística Panel Data en Stata

  • Ejercicio 23: Cox Regression en R y SAS

  • Ejercicio 24: Redes Bayesianas en R 

  • Ejercicio 25: Support vector machines en R

  • Ejercicio 26: Random Forest en R

 

Módulo 8: Validación del modelo

 

  • Verificación p-values en regresiones

  • R cuadrado, MSE, MAD

  • Diagnóstico de los residuos

  • Test de Bondad de Ajuste

    • Deviance

    • Bayesian Information Criterion (BIC)

    • Akaike Information Criterion 

  • Multicolinealidad Multivariante

  • Validación cruzada

  • Bootstrapping del error

  • Matriz de confusión caso binario

  • Matriz de confusión caso multinomial

  • Prueba de Estabilidad

  • Principales test de poder discriminante:

    • KS

    • Curva ROC

    • Curva Lift

    • Gini Index

    • Cumulative Accuracy Profile

    • Distancia de Kullback-Leibler

    • Pietra Index

    • Entropía condicional

    • Valor de Información

    • Tau de Kendall

    • Brier Score

    • Distancia de Mahalanobis

    • Divergencia

    • Hosmer Lemeshow

  • Intervalos de confianza

  • Jackknifing con test de poder discriminante

  • Bootstrapping con test de poder discriminante

  • Ejercicio 27: Test de Bondad de Ajuste Regresión lineal

  • Ejercicio 28: Test de Bondad de Ajuste Regresión Logística

  • Ejercicio 29: Validación cruzada en SAS

  • Ejercicio 30: Estimación Gini, Valor de la Información, Brier Score, Curva Lift, CAP, ROC, Divergencia en SAS

  • Ejercicio 31: Bootstrapping de parámetros SAS

  • Ejercicio 32: Jackkinifng en SAS

  • Ejercicio 33: Bootstrapping de Gini/ROC en SAS

 

Módulo 9: Desarrollo de Scorecards

 

  • Asignación de puntuación

  • Clasificación del Scorecard

    • Scorecard WOE

    • Scorecard Binario

    • Scorecard Continuo

  • Reescalamiento del Scorecard

    • Análisis del Factor y Offset

    • Scorecard WOE

    • Scorecard Binario

  • Técnicas de Reject Inference

    • Cut-Off

    • Parcelling

    • Fuzzy Augmentation

    • Extrapolation

  • Definición del punto de corte

    • Mantenimiento del punto de corte

    • Modelos tradicionales para establecer el punto de corte

    • Modelo de optimización para establecer el Cut-Off

    • Metodología ROC para el punto de corte (Cut-Off)

  • Ejercicio 34: Scorecard Binario en Excel y SAS

  • Ejercicio 35: Scorecard WOE en Excel, R y SAS

  • Ejercicio 36: Reject Inference Fuzzy Augmentation en SAS

  • Ejercicio 37: Selección del Punto de Corte en Excel y SAS

  • Ejercicio 38: Estimación optima del Cut-Off en Excel

  • Ejercicio 39: Estimación del Cut Off y la curva ROC

 

Módulo 10: Metodologías Avanzadas de Credit Scoring

 

  • Scoring de Comportamiento Tradicional

  • Scoring de comportamiento con matrices de transición

    • Regresión Multinomial

  • Scoring de Comportamiento Bayesiano

    • Distribución a priori y Posteriori

  • Scoring de Múltiples respuestas: Default y Prepago

  • Scoring Multicriteria Analysis

  • Credit Scoring usando variables macroeconómicas

  • Ejercicio 40: Credit Scoring con variables macroeconómicas

  • Ejercicio 41: Behavior Score Bayesiano vs. Behavior Score Determinístico 

  • Ejercicio 42: Credit Scoring Multicriteria

 

 

 

CREDIT SCORING/RATING EN

PYMES, PROMOTOR INMOBILIARIO, CORPORATE Y SOBERANOS

 

Módulo 11: 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

  • Multicriteria Análisis en el Credit Scoring de PYMES

  • Diagnóstico en regresión logística

  • Medidas de performance

  • Ejercicio 43: Scorecard para PYMES con análisis univariante y los siguientes modelos predictivos:
    • Regresión logística

    • Árboles de decisión

    • Redes neuronales

    • Support Vector Machine

    • Multicriteria analysis

    • Medidas de performance

 

 

Módulo 12: 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 44: Análisis Univariante con Ratios Financieros en Excel

  • Ejercicio 45: Análisis de Componentes principales en SAS

  • Ejercicio 46: Modelo Multivariante en SAS

  • Ejercicio 47: Prueba de Coherencia en Excel

  • Ejercicio 48: Factores cualitativos y Cuantitativos  del Rating 

  • Ejercicio 49: Estimación de PD y mapeo a Escala Maestra

 

 

Módulo 14: Rating Empresas 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 estadístico y componentes expertos

  • Rating Replica

  • Ejercicio 50: Rating Corporate Replica

 

 

Módulo 15: 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 51: Rating Soberano en SAS

 

Módulo 16: Rating Promotores

  • Variables Financieras Clave

  • Análisis de la Empresa

  • Análisis del Proyecto

  • Sistema Experto

  • Prueba de coherencia

  • Modelización del Rating

  • Ejercicio 52: Estimación de Rating de Promotores en Excel

 

Módulo 17: Rating Financiación Especializada

 

  • Rating Project Finance: Fases y Stand Alone

  • Principales variables financieras y cualitativas del proyecto

  • Variables en Basilea II

  • Rating Object Finance

  • Rating en LBO

  • Rating en embarcaciones y aerolíneas

  • Rating en operadores de telecomunicaciones

  • Tratamiento de Matrices y Filiales

  • Ejercicio 27: Rating Project Finance en Excel

 

 

PROBABILIDAD DE DEFAULT (PD) EN RETAIL, CORPORATE, BANCOS Y SOBERANOS

 

Módulo 18: Modelos de medición y forecast del Default

 

  • Modelos y forecasting del defaults

  • Modelización y forecasting  de los Roll Rates y Flow Rates

  • Matriz de transición

  • Modelización y forecasting  del Charge Off

  • Modelización del Prepago

  • Análisis del Net Charge Off

  • Forecasting de pérdidas para el Allowance for Loan and Lease Losses(ALLL) o reservas de fallidos

  • Ejercicio 53: Uso de Roll Rates y Matrices de transición para estimar el ALLL en Excel

  • Ejercicio 54: Series temporales multivariantes del impago en SAS

  • Ejercicio 55: Series temporales ARIMA del Net Charge Off en SAS

  • Ejercicio 56: Modelos estructurales en SAS

  • Ejercicio 57: Procesos de Markov en SAS

  • Ejercicio 58: Modelos supervivencia en SAS

  • Ejercicio 59: Matrices de Transición en tiempo continuo en SAS

  • Ejercicio 60: Modelo de Regresión de Poisson de los defaults en SAS y Excel

  •  

 

Módulo 19: Introducción (PD) 

 

  • Introducción a la Probabilidad de Default

  • PD en Basilea II y III

  • 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

 

Módulo 20: Modelos Econométricos 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

  • Ejercicio 61: Regresión Cox en R y SAS

  • Ejercicio 62: Regresión Log-Log Complementary en SAS

 

Módulo 21: 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

  • Anchor Point en Excel

  • Ejercicio 63: Calibración de la PD por edad de operación en SAS

  • Ejercicio 64: Calibración de PD con regresión COX en SAS

  • Ejercicio 65: Calibración de PD con log-log complementary en SAS

  • Ejercicio 66: Calibración de PD con modelo logístico en SAS

  • Ejercicio 67: Calibración de la PD por cosecha o añada en SAS

  • Ejercicio 68: Estimación de la PD Point in Time en Excel

  • Ejercicio 69: Revisión de techo país, PD Mínima

 

 

Módulo 22: 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”

  • Ejercicio 73: Ajuste al ciclo para empresas en Excel y Solver.

  • Ejercicio 74: Estimación PD TTC Cointregración

  • Ejercicio 75: Regresión logística PD TTC en SAS

  • Ejercicio 76: Modelo de Supervivencia PD TTC en SAS

 

Módulo 23: Escala Maestra de la PD

 

  • Definición de Escala Maestra en Excel

  • Importancia de la Granularidad

  • Técnicas de Mapping de PD a Escala Maestra

    • Tasas de default histórico

    • Cuantiles

    • Acercamiento a la media

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

  • Ajuste por concentración

  • Teoría de Credibilidad para validación de Escala Maestra

  • Ajuste de curvas de calibración

  • Curva CAP para calibración de Escala Maestra

  • Ejercicio 77: de calibración de Escala Maestra usando curva CAP en Excel

  • Ejercicio 78: de curvas de calibración en SAS

 

 

Módulo 24: 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

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

  • Correlación de defaults

  • Correlación de defaults y multiperiodo

  •  Neutral Bayesian y Conservative Bayesian

  • Ejercicio 79: Integral en SAS para estimar PD de LDP correlación

  • Ejercicio 80: Calibración curva CAP Escala Maestra en Excel

  • Ejercicio 81: PD Bayesiana en SAS

 

Módulo 25: 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

  • Ejercicio 82: Ejercicio análisis y error de Matriz de transición usando enfoque cohort en SAS

 

Módulo 26: Calibración Avanzada de la PD 

 

  • Calibración Scaled PD

  • Calibración Scaled Likelihood ratio

  • Suavizamiento de las curvas de PD

  • Quasi moment matching

  • Ejercicio 83: Calibración de la PD usando Quasi moment matching

  • Ejercicio 84: Calibración de PD usando most prudent estimation

  • Ejercicio 85: Backtesting 

 

Módulo 27: 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”

  • Ejercicio 86: Ajuste al ciclo para empresas en Excel y Solver.

  • Ejercicio 87: Estimación PD TTC Cointregración

  • Ejercicio 88: Regresión logística PD TTC en SAS

  • Ejercicio 89: Modelo de Supervivencia PD TTC en SAS

 

Módulo 28: Modelos Estructurales de la PD

 

 

  • Modelo de Merton

  • Probabilidad de Default física

  • Modelo Black-Scholes-Merton

  • Modelo Black-Cox

  • Modelo Vasicek-Kealhofer

  • Modelo KMV

  • Ejercicio 90:  Estimación de PD para corporativos en Excel

  • Ejercicio 91:  Estimación de EDF y DD para bancos en Excel

  • Ejercicio 92: PD para paises emergentes

 

Módulo 29: Modelos de Forma Reducida de la PD

 

  • Modelos de forma reducida

  • Jarrow-Turnbull Model

  • Duffie y Singleton Model

  • Probabilidades neutrales de default

  • Conversión de intensidades de default en PDs discretas

  • Simulación del tiempo en defult

  • PD física

  • Ajuste de modelos de forma reducida a BBDD históricas

  • Construcción de curvas de probabilidad de default

  • Jump to default

  • Ejercicio 93: Construcción de curvas de probabilidad de default y hazard rate en Excel y SAS

  • Ejercicio 94: Simulación del tiempo en default

 

 

LOSS GIVEN DEFAULT (LGD) EN RETAIL, CORPORATE, BANCOS Y SOBERANOS

 

Módulo 30: LGD en carteras Retail y empresas

 

  • 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

  • Downturn LGD en carteras de consumo

  • Downturn LGD en hipotecas

  • LGD en consumo

  • LGD  en Hipotecas

  • LGD en empresas

  • LGD para carteras con reposición

  • Ejercicios 95: Estimación y análisis de LGD y Exp. Weighted Ave. LGD

 

Módulo 31: Modelos Econométricos de la LGD

 

  • Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD

  • Modelos paramétricos, no parámetricos y transformation regressions

  • Tipología de Modelos Multivariantes de LGD

    • Regresión Lineal y transformación Beta

    • Regresión Lineal y transformación Logit

    • Regresión Líneal y trasnsformación Box Cox

    • Regresión Logística y Lineal

    • Regresión Lógistica y no Lineal

    • Censored Regression

    • Generalized Additived Model

    • Redes Neuronales

    • Regresión Beta

    • Inflated beta regression

    • Fractional Response Regression

  • Ejercicio 96: Regresión lineal LGD en SAS

  • Ejercicio 97: Regresión Logística LGD en SAS

  • Ejercicio 98: Two stage: Regresión Logística y lineal LGD en SAS

  • Ejercicio 99: Redes Neuronales LGD

  • Ejercicio 100: Generalized Additived Model LGD en R

  • Ejercicio 101: Beta Regression Model LGD en R y SAS

  • Ejercicio 102: Censored Regression Model LGD en R

  • Ejercicio 103: Inflated Beta Regression en SAS

  • Ejercicio 104: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.

 

Módulo 32: LGD en Low Default Portfolios

 

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

  • Problematica 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

  • Caso estudio 2 : Enfoque eco