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Riesgo de Contraparte, CVA y Deep Learning

OBJETIVO DEL CURSO

​

Curso sobre la modelización del riesgo de contraparte en una entidad financiera que cubre los siguientes objetivos:

 

  • Explicar las recientes directivas de Basilea III sobre cargo de capital por default del riesgo de contraparte, enfoques IMM y estándar

  • Así como las recientes directivas de Basilea III por cargo capital del riesgo de Credit Value Adjustment CVA bajo los enfoque básico y estándar.

  • Mostrar metodologías tradicionales e innovadoras como el Deep Learning y machine learning para el cálculo del CVA.

  • Se exponen metodologías recientes para calcular el XVA y los ajustes necesarios en el pricing de derivados Over The Counter OTC relacionados con el riesgo de contraparte, financiación, colateral y capital.

  • Se explican modelos para calcular el Debit Value Adjusment DVA, y otros ajustes como los son el LVA, FVA, CollVA, KVA y el XVA.

  • Se muestran metodologías para estimar los parámetros empleados en el CVA tales como la probabilidad de default PD, severidad de la pérdida LGD y Credit Spread utilizando modelos estructurales y modelos de forma reducida.

  • Explicar la modelización de la exposición actual y las principales métricas empleadas como exposición potencial futura y exposición esperada.

  • Exponer metodologías para el cálculo del Wrong Way Risk WWR

  • Exponer algunos de los derivados más utilizados en la banca. 

​

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

Este programa está dirigido a directores, gerentes, consultores, reguladores, auditores y analistas de riesgo de crédito de contraparte 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.

​

 

 

 

Fragmento de Curso 
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Time.png

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 José: L a V 19-22 h

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Precio: 6.900 €

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Nivel: Avanzado

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Duración: 30 h

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Material: 

Presentaciones PDF

Ejercicios en R, Julia, Python, SAS y Excel

Anchor 19
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AGENDA
Riesgo de Contraparte, CVA y Deep Learning

Riesgo de Contraparte

​

Módulo 1: Requerimientos de riesgo de contraparte en

Basilea III

​

  • Riesgo de crédito de contraparte

  • Transacciones financieras

  • CCR: the risk of counterparty default

  • CVA: credit valuation adjustment

  • Regulaciones de Basilea I, II y III

  • Cargos de capital por riesgo de CVA

  • Enfoques Credit Value Adjustment (CVA)

    • The basic approach (BA-CVA)

    • The standardised approach (SA-CVA)

  • Capital por riesgo de contraparte (CCR)

    • Medición de la exposición para derivados: SA-CCR

    • Medición de la exposición para derivados: IMM-CCR

​

Módulo 2: Gestión del Riesgo de Contraparte

 

  • Definición y Conceptos

  • Riesgo de contraparte en OTC

  • Riesgo de contraparte en Repos y Securities

  • Participantes del riesgo contraparte

  • Credit Exposure

  • PD, LGD, Migración de matrices y Credit Spread

  • MtM y Coste de remplazamiento

  • Mitigación del Riesgo Contraparte

  • Medición y ajustes

  • Límites de crédito

  • Definición y concepto CVA

  • Coberturas de riesgo contraparte

  • Portfolio de riesgo contraparte

​

Principales Derivados usados en Banca

 

​

Módulo 3: Opciones y Futuros de tipo de interés

​​

  • Derivados OTC y mercados organizados

  • Futuros y Swaps

  • Forward Rate Agreements (FRAs)

  • Estrategias de Coberturas con Futuros de tipo de interés

  • Interest Rate Swaps (IRS)

  • Overnight Index Swaps (OIS)

    • Tipo libre de riesgo vs OIS

    • Curva cero OIS

    • OIS vs Libor

    • Funding Risk

    • CVA y DVA

  • Opciones sobre tipo de interés

    • Bond Options

    • Caplet/Caps

    • Floorlets/Floors

    • Swaptions

    • Collar

    • Reverse Collar

  • Modelos de valoración

    • Pricing caps y floores usando Black`s Model

    • Pricing con árboles trinomiales

    • Pricing de Caps y Floors usando Libor Market Model

  • Ejercicio 1: Valoración IRS en Excel

  • Ejercicio 2: Pricing de caps y floors Black`s model en Python

  • Ejercicio 3: Pricing de Swaption en Excel y VBA

  • Ejercicio 4: Caplet y Swaption Libor Market Model en Python

  • Ejercicio 5: Árbol trinomial de Bond Options en Excel

 

Módulo 4: Otros Derivados usados en Banca

 

  • Derivados de Renta Variable

    • Opciones Renta Variable

    • Swaps Renta Variable

    • Opciones de mercados organizados

  • Derivados de Renta Fija

    • Forwards de renta fija

  • Derivados de tipo de cambio

    • Cross Currency Swap

    • Opciones de tipo de cambio

  • Derivados de Crédito

    • Credit Default Swap CDS

  • Ejercicio 6: Pricing Cross Currency Swap

  • Ejercicio 7: Pricing de opción de renta variable en Python

  • Ejercicio 8: Pricing de CDS

 

​

Exposición Crediticia del Riesgo de Contraparte

​

Módulo 5: Modelo interno para medir

la exposición del riesgo de contraparte

​

  • Modelización de exposición de riesgo de contraparte

    • MtM+Add on

    • Simulación de Monte Carlo

  • Exposición potencial futura (PFE)

  • Exposición esperada (EE)

  • Máxima PFE

  • Expected positive exposure

  • Exposición Negativa

  • Effective expected positive exposure

  • Factores: vencimiento, frecuencias de pago, opcionalidades y default

  • PFE de Interest Rate Swaps, Swaptions y CDS 

  • Impacto del Neteo en la exposición

  • Modelización de la exposición colateralizada

  • Modelización del colateral

  • Acuerdo de margen Unilateral

  • Acuerdo de margen Bilateral

  • Perfiles de exposiciones colateralizadas

  • PFE colateralizado

  • EE colateralizado

  • Ejercicio 9: Simulación de MtM de valores de IRS

  • Ejercicio 10: Simulación del tipo de interés usando modelo CIR y Vacicek para determinar MtM de IRS. Estimación del  PFE y EE

  • Ejercicio 11: Estimación EE y EPE Swaptions en Excel con VBA

  • Ejercicio 12: Estimación del PE y EPE colateralizado y no colateralizado

​

Deep Learning para Riesgo de Contraparte

​

Módulo 6: Redes Neuronales para Riesgo de Contraparte

​​

  • Redes Neuronales (Neural Networks NN)

  • Neurona artifical

  • Entrenamiento de Perceptron

  • Algoritmo de backpropagation

  • Procedimientos de entrenamiento

  • Tuning NN 

  • Visualización de NN

  • Ventajas e inconvenientes

  • Ejercicio 13: Redes Neuronales: perceptron multicapas en R data 1

 

Módulo 7: Deep Learning para el riesgo de contraparte

​

  • Definición y concepto del deep learning

  • ¿Porque ahora el uso del deep learning?

  • Arquitecturas de redes neuronales

  • Función de activación

    • Sigmoidal

    • Rectified linear unit

    • Hipertangente

    • Softmax

  • Perceptrón Multicapa

  • Uso de Tensorflow

  • Uso de Tensorboard

  • R deep Learning

  • Python deep Learning

  • Tipología de Redes Neuronales

    • Feedforward network

    • Redes neuronales convolucionales CNN

    • Redes neuronales recurrentes RNN

  • Uso del deep learning en la clasificación de imágenes

  • Función de costes

  • Optimización con Gradiente descendiente

  • Uso del deep learning para el IRRBB y ALM

  • Software Deep Learning:

    • Caffe

    • H20

    • Keras

    • Matlab

    • Otros

  • Software de implementación: Nvidia y Cuda

  • Harware, CPU, GPU y entornos cloud

  • Deep Learning para valoración de derivados

  • Ecuaciones diferenciales estocásticas

  • Modelos de optimización

  • Ventajas e inconvenientes del deep learning

  • Ejercicio 14: Deep Learning para valoración de modelo Black-Sholes

  • Ejercicio 15: Deep Learning para valoración de modelo brownian motion

​

 

Credit Value Adjustment

​

Módulo 8: Modelos Estructurales de Default

Probabilidad de Default

 

 

  • Modelo de Merton

  • Probabilidad de Default física

  • Modelo Black-Scholes-Merton

  • Modelo Black-Cox

  • Modelo Vasicek-Kealhofer

  • CDS Pricing

  • Curvas en condiciones de liquidez y no liquidez

  • CDS Implied EDF

  • CDS Spreads

  • Fair Value Spread

  • CDS Spread en soberanos

  • Ejercicio 16: Ejercicio CDS Spread y PD

 

Módulo 9: Modelos de Forma Reducida 

Probabilidad de Default

 

  • Modelización de Credit Spread

    • Suavizamiento de Credit Spread

    • Ajustando credit spread con splines cúbicos

  • Modelos de forma reducida

    • Jarrow-Turnbull Model

    • Duffie y Singleton Model

    • Probabilidades neutrales de default

    • Conversión de intensidades de default en PDs discretas

    • Ajuste de modelos de forma reducida a BBDD históricas

    • Construcción de curvas de probabilidad de default

    • Validación con Falkenstein y Boral Test

  • Jump to default

    • Bonos cupón cero

    • Bono con cupones

    • Bonos convertibles

    • CDS

  • Spread Risk

  • Probabilidad de default para empresas sin información de mercado

  • Ejercicio 17: Construcción de curvas de probabilidad de default y hazard rate

 

Módulo 10: Loss Given Default Avanzada (LGD)

 

  • Definición: LGD, RR y CRR

  • Tratamiento de colaterales

  • Enfoque lineal para estimar LGD

  • Enfoque con Opciones Black-Sholes para estimar LGD

  • LGD Implícita en CDS Spread

  • Calibración y optimización de LGD Implícita usando árboles binomiales

  • Modelos expertos de LGD usando árboles de decisión

  • Ejercicio 18: Estimación LGD usando enfoque líneal y Black-Sholes

  • Ejercicio 19: Estimación LGD implicita  a través de árboles binomiales y optimización

 

Módulo 11: CVA en Basilea III

 

  • Requerimientos mínimos de capital por riesgo CVA

  • The basic approach (BA-CVA)

    • Versión reducida del método BA-CVA (sin reconocimiento de coberturas)

    • Versión íntegra del método BA-CVA (con reconocimiento de coberturas)

    • Coberturas admisibles

    • K-Integro

    • K-Admisible

    • K-Cubierto

  • The standardised approach (SA-CVA)

    • Cálculos del CVA a efectos reguladores

    • Coberturas admisibles

    • Multiplicador por riesgo de modelo

    • requerimientos de capital para los riesgos delta y vega

    • Categorías, factores de riesgo, sensibilidades, ponderaciones por riesgo y correlaciones

  • Ejercicio 20: Cálculo del BA-CVA y SA-CVA

​

Módulo 12: Modelización del

Credit Value Adjustment (CVA)

 

  • Definición y concepto CVA

  • Fórmula y parámetros

  • Factores que afectan el CVA

  • Gestión del riesgo por CVA

    • Contrapartes con Colaterales

    • Cobertura sobre factores de mercado

    • Cobertura sobre spread

  • CVA visto como Spread

  • Riesgo de correlación adversa

  • Mecanismos de mitigación en el CVA

  • CVA marginal y CVA incremental

  • Modelización del CVA con modelo de forma reducida

    • CVA en IRS

    • CVA en portfolio de IRSs

    • Probabilidad neutra al riesgo

    • Simulación

  • Ejercicio 21: Estimación CVA, EE, PFE 

  • Ejercicio 22: Estimación CVA  de portfolios de IRSs usando simulación de Monte Carlo

​

Módulo 14: CVA y Deep Learning

 

  • Ecuaciones diferenciales parciales PDE

  • SDE para la estimación del CVA

  • Discretización de las ecuaciones diferenciales estocásticas SDE

  • Aproximación a través del deep learning

  • Movimiento browniano y Black-Sholes

  • Deep Learning SDE para Libor Market Model LMM

  • Pricing Swaption a través de deep learning

  • Estimación del CVA usando Deep Learning

  • Ejercicio 23: Modelo de valoración de un Swaption usando Libor Market Model clásico frente a modelo LMM usando deep learning

  • Ejercicio 24: Modelo de CVA usando deep learning de IRS's

​

Módulo 15:  Machine Learning para calcular el CVA

​

  • Proceso gaussiano

  • Multiproceso gaussiano

  • Regresión líneal y no líneal

  • Matriz de covarianza

  • Funciones de Kernel

  • Enfoque bayesiano

  • Análisis de Out of sample

  • Superficies de volatilidad

  • Pricing de derivados

  • Estimación de griegas

  • Estimación del CVA

  • Ejercicio 25: Machine Learning para valoración de call-puts usando modelo Black-Sholes

  • Ejercicio 26: Griegas usando modelos de machine learning

  • Ejercicio 27: Estimación del CVA con machine learning

​

Módulo 16: Wrong-way risk (WWR)

 

  • Que es el WWR

  • Right Way Risk

  • Relación entre WWR y CVA

  • Metodologías del WWR

  • Enfoque de correlaciones

  • Enfoque paramétrico

  • Calibración

  • Ejercicio 28: Estimación WWR y CVA

​

XVA

 

Módulo 17: ¿Que es XVA?

 

  • Concepto de XVAs

  • CVA, DVA, LVA, FVA, CollVA, KVA

  • Rentabilidad en los derivados

  • Perspectiva regulatoria

  • XVA Trading

  • Nuevas Funciones del XVA Trader

  • La base CSA Precio

  • Colaterales y OIS como tasa de descuento

  • Pricing y Multicurva negativa en el marco XVA

​

​Módulo 18: Debt Value Adjustment (DVA)

​

  • Definición del Ajuste del valor de la deuda (DVA)

  • Norma contable IFRS

  • CVA Bilateral

  • Propiedades del DVA

  • Valor Ajustado al Riesgo

  • Monetización del DVA

  • Cobertura del DVA o Transferencia a la tesorería

  • LVA concepto

  • Ejercicio 29: Estimación CVA Bilateral

​

Módulo 19: Funding Value Adjustment (FVA) y XVA

 

  • Concepto de los Ajustes de valor por costes de financiación

  • Overnight Indexed Swaps (OIS) frente a tipos de interés bancarios

  • Debate acerca del FVA

  • Fórmula del FVA: Negativo y Positivo

  • Interacción CVA, DVA y FVA

  • Coste de financiación

  • Impacto del Ratio de financiación estable neta

  • Prima de Liquidez

  • Valor Ajustado al Riesgo

  • Estimación alternativa del FVA

    • Fórmula del Ajuste por coste del colaterial CollCA

    • Fórmula del Ajuste por costes de Cobertura HVA

    • Estimación del FVA

  • Estimación del coste de capital KVA

  • Cálculo del XVA

  • Gestión de riesgos del XVA

  • Ejercicio 30: Estimación FVA y Valor Ajustado al Riesgo en Excel

  • Ejercicio 31: Estimación del CVA, DVA, FVA, CollVA, HVA, KVA, LVA y XVA en Excel

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