VALIDACIÓN DE MODELOS

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​Validación PD, LGD y EAD IRB e IFRS 9

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 Módulo 16: Directiva sobre la estimación de PD y LGD IRB y exposiciones en default dictada EBA

• Directiva Europea sobre estimación de PD  y LGD, y exposiciones en en default

• ¿Porque es recomendable considerarla en Latinoamérica?

• Reducción de variabilidad de los parámetros

• Homogeneización del cálculo de PD y LGD

• Fechas de implementación en bancos europeos

• Calidad de la dato

• Representatividad de los datos para el desarrollo del modelo y para la calibración de los parámetros de riesgo

• Juicio humano para la estimación de parámetros

• Tratamiento de deficiencias y margen de conservadurismo (Moc)

• Estimación de la PD

• Desarrollo del modelo

• Requerimiento de datos

• Risk drivers y criterio del rating

• Tratamiento de ratings externos

• Filosofía del rating

• Tratamiento de los Pools

• Calibración de la PD

• Requerimiento de datos

• Cálculo de tasa de default a un año

• Cálculo y uso de la tasa media de default observada

• Tasa de default a largo plazo

• Calibración de la tasa de default a largo plazo

• Estimación de la LGD

• Metodologías para la estimación de la PD

• Requerimiento de datos

• Recuperaciones desde los colaterales

• Desarrollo del modelo

• Risk drivers

• Elegibilidad de los colaterales

• Inclusión de colaterales

• Calibración de LGD

• Definición de pérdida económica y pérdida realizada

• Tratamiento de comisiones, intereses y otros retiros tras el default

• Tasa de descuento

• Costes directos e indirectos

• LGD a largo plazo

• Calibración LGD a largo plazo

• Estimación de parámetros de riesgo para exposiciones en default

• Estimación y calibración del Expected Loss Best Estimate

• Estimación y calibración del LGD in-default

• Aplicación de parámetros de riesgo

• Revisión de las estimaciones

• Documentos que acompañan

• Valoración del impacto

• Identificación del problema

• Objetivos de las políticas

• Escenario Baseline

• Opciones consideradas

• Análisis del coste-beneficio

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Módulo 17: Modelos de PD para enfoque IRB e IFRS 9

• Introducción a la Probabilidad de Default

• Definición de Default

• Triggers del Default

• Proceso efectivo y robusto para detectar al default

• 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

• PD Bayesiana

• Juicio Experto

• Distribución a priori y posteriori

• Markov Chain Monte Carlo

• Modelo Probit

• ​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”

• PD en Low Default Portfolios  

• Estimación de PD sin correlaciones 

• Estimación de PD con correlaciones 

• Calibración de LDP usando Curvas CAP

• Estimación Bayesiana de PD para LDP 

• Correlación de defaults

• Correlación de defaults y multiperiodo

•  Neutral Bayesian y Conservative Bayesian

• ​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: Calibración de PD con regresión COX en R

• Ejercicio 36: Calibración de PD con log-log complementary en R

• Ejercicio 37: Calibración de PD con modelo logístico en R

• Ejercicio 38   Calibración de PD regresión bayesiana logística

• Ejercicio 39:  Calibración de PD regresión panel data logística 

• Ejercicio 40: Calibración de PD regresión Lasso

• Ejercicio 41: Calibración de PD regresión Bayesiana Probit en R

• Ejercicio 42: Matrices de transición en Excel y R

• Ejercicio 43: Regresión Multinomial para estimar PD Lifetime

• Ejercicio 44: Multi stage Cadenas de Markov en R

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 Módulo 18: Backtesting PD IRB e IFRS9

• Validación de la PD en IRB PIT y TTC

• Validación de la PD Lifetime y PD12m 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 45: Backtesting de PD IRB y PD IFRS 9

• Ejercicio 46: Forecasting PD Estimada y PD real en Excel

• Ejercicio 47: Validación usando Simulación de Monte Carlo

Módulo 19: Modelos de LGD para enfoque IRB e IFRS 9

• ​LGD de BASILEA III y EBA

• Estimación y calibración de la LGD en la práctica

• Estimación de LGD in-default

• Modelos Econométricos y de Machine Learning de LGD

• Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD

• Modelos Forward Looking incorporando variables Macroeconómicas

• Modelos paramétricos, no paramétricos y transformation regressions

• 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 48: Regresión Logística y lineal LGD en R

• Ejercicio 49: Redes Neuronales y SVM LGD

• Ejercicio 50: Generalized Additived Model LGD en R

• Ejercicio 51: Beta Regression Model LGD en R 

• Ejercicio 52: Calibración de la LGD a largo plazo

• Ejercicio 53: Inflated Beta Regression en SAS

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

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Módulo 20: Backtesting LGD

• Backtesting LGD en IRB

• Backtesting LGD en 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

• Curva ROC, Gini y K-S

• Ejercicio 55: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.

Módulo 21: 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

• Ejercicio 56: Estimación y ajustes para EAD IFRS 9 en excel y R

• Ejercicio 57: Redes Neuronales y SVM CCF

• Ejercicio 58: Generalized Additived Model CCF en R

• Ejercicio 59: Beta Regression Model CCF en R

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Módulo 22: Backtesting EAD

• Validación EAD

• Validación CCF

• Backtesting EAD y CCF IRB

• Backtesting de la EAD y CCF IFRS 9

• R cuadrada

• Coeficiente de Pearson

• Spearman correlation

• Validación usando ROC, K-S y Gini

• Ejercicio 60: Comparativo del performance de los modelos de EAD

Validación Expected Credit Loss (ECL) IFRS 9

Módulo 23: Validación ECL

• Validación inicial

• Validación periódica

• Monitorización

• Principales hitos de la validación cualitativa

  • Calidad de los datos

  • Definición del Default

  • Relevancia del proceso de calificación

  • Override Analysis

  • Dinámica ambiental

  • User-Test

• Principales hitos de la validación cuantitativa

  • Muestras utilizadas con fines de validación

  • Poder Discriminante

  • Population Stability 

  • Characteristic Stability

  • Análisis de concentración

  • Staging analysis

  • Calibración de parámetros 

  • ECL backtesting

• Principio 5 – Validación del modelo ECL en Basilea III

  • Gobernanza​

  • Model inputs

  • Diseño de modelo

  • ​Model output/performance

• Metricas de validación

  • Bayesian/Akaike/Schwartz/Deviance information criteria

  • Receiver operating characteristic (ROC) curve or AUROC statistic

  • Lorenz curve, Gini coefficient, Kolmogorov-Smirnov test

  • T-tests, F-tests, Wald test, log likelihood test

  • RMSE, MAPE, MAD

  • R-squared, Adjusted R-squared

  • Out-of-sample testing

  • Benchmarking

  • Population stability index (PSI)

• Problemas estadísticos

  • Sampling bias

  • Survivorship bias

  • Disproportionately high model weightsT

  • Términos autorregresivos y rezagados que no capturan los efectos macroeconómicos

  • Correlación espuria

  • Los métodos de suavizado que alteran la integridad de los datos

  • modelos lineales simples en relaciones no lineales 

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Validación del Capital Regulatorio

y Económico por Riesgo Crédito

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Módulo 24: Modelos de Capital Económico 

• Definición y Objetivo

• Horizonte temporal

• Correlación de Default

• Correlación de activos

• Pérdida Inesperada

• Modelos de capital regulatorio

• Modelos de Capital Económico ASRF

• Modelos  Comerciales

• Modelos Multifactoriales

• Capital Económico para retail usando Charge off

• Modelización de Dependencia usando copulas

• Estimación de VaR y Expected Shortfall

• Gestión del capital económico

• Ejercicio 61: Matriz de correlación de Default en SAS

• Ejercicio 62: Correlación de default: carteras de consumo en R

• Ejercicio 63: Correlación de activos con EMV y datos observables en R

• Ejercicio 64: Creditrisk + en R

• Ejercicio 65: Modelo Unifactorial en Excel y R

• Ejercicio 66: Modelo Multifactorial en Excel

• Ejercicio 67: T-student en Excel en Excel

• Ejercicio 68: Copulas en R

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Módulo 25: Validación capital económico

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• Modelos de Capital Regulatorio

• Modelos de Capital Económico

• Validación de Credit Portfolio Models

  • Diseño del Modelo

  • Output del Modelo

  • Procesos, data y test de uso

• Validación de la agregación de pérdidas

• Validación modelos de Basilea 

• Testing de distribuciones usando Berkowitz test 

• Distribución de pérdida crediticia

• Simulación del chi-square value crítico

• Test de Berkowitz en subportfolios

• Valoración del poder 

• Alcance y límites del test

• Riesgo de Modelo en el capital económico por incertidumbre

• Ejercicio 69: implementación del Berkowitz test en modelos de capital económico y regulatorio

• Ejercicio 70: Simulación de pérdidas y riesgo de modelo en capital regulatorio y económico 

Validación de Stress Testing Riesgo Crédito

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Módulo 26: Modelos de Forecasting

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• 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

  • Regresión Líneal

• ​Modelos de Machine Learning

  • Supported Vector Machine 

  • Red Neuronal

• Ejercicio 71: Pruebas de Series no estacionarias y de cointegración en R y Python

• Ejercicio 72: variables macroeconómicas con VAR en R 

• Ejercicio 73: Modelización Garch variables de mercado R

• Ejercicio 74: Modelización Machine Learning SPV y NN en Python

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Módulo 27: 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

• Outliers

• Autocorrelación

• Multicolinealidad

• Ejercicio 75: Medición de colinealidad de regresión logística 

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Módulo 28: Stress Testing Riesgo Crédito Consumo

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• Horizonte temporal

• Enfoque Multiperíodo

• Impacto en P&L, RWA y Capital

• Escenarios Macroeconómicos de Estrés en consumo

• Stress Testing de la PD , LGD y EAD

• Stress Testing de la Matriz de Transición

• Stress Testing del Chage Off 

• ​Pérdidas por activos deteriorados nuevos  

• Pérdidas por activos deteriorados antiguos

• ​Ejercicio 76: Stress Testing PD en Excel y R modelo multifactorial 

• Ejercicio 77: Stress Testing PD enfoque Multiyear Approach

• Ejercicio 78: Stress test de PD y Vectores Autoregresivos

• Ejercicio 79: Stress Test del Net Charge Off

• Ejercicio 80: Stress Test de la LGD

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Módulo 29: Stress Testing Riesgo Crédito Portfolios Corporate

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• Metodología de Stress Test para portfolios corporate

• Creditmetrics y Matrices de transición

• Credit Index y PD

• Simulación de PD y matrices de transición

• Ejercicio 81: Stress Test de cartera corporativa 

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Módulo 30: Stress Testing del ECL IFRS 9

• Stress testing IFRS 9 y COVID-19

• Escenarios de la pandemia aplicada al cálculo del ECL

• Stress Testing de parámetros IFRS 9

• EBA Stress Testing 2021

• Tratamiento de la moratoria

• Posibles escenarios regulatorios

• 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 fase S1

• Cambios en el stock de provisiones de exposiciones fase S2

• Cambios en el stock de provisiones de exposiciones fase S3

• Pérdidas por deterioro de exposiciones soberanas

• Impacto en el capital

• Modelo interno de Stress Testing para ECL IFRS 9

• Ejercicio 82: Stress Testing del ECL usando matrices y series temporales R y Excel

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Módulo 31: Validación de Stress Testing

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• Validación del Stress Testing

• Validación del Best Case y de los escenarios adversos

• Estacionariedad de las variables

• Los signos de los coeficientes económicamente intuitivos

• Significación estadística de coeficientes

• Niveles de confianza

• Los diagnósticos residuales 

• Métricas de rendimiento del modelo

  • Bondad de ajuste

  • Clasificación de riesgo

  • Medidas de error acumulativo

• Umbrales aceptados por la industria

• Orden de clasificación intuitivo

• Generalized Cross Validation

• Squared Correlation

• Root Mean Squared Error

• Cumulative Percentage Error

• Akaike Information Criterion

• Ejercicio 83: Pruebas de Validación del stress testing VAR vs MARS