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, Quito, Bogotá, San JoséL a V 19-22 h

Precio: 5.500 €

Nivel: Avanzado

Duración: 30 h

Material: 

Presentaciones PDF

Ejercicios en R, Python con JupyterLab y Excel

 

Transición de Libor y gestión del riesgo de tipo de interés IRRBB

 

OBJETIVOS

 

El objetivo del curso es mostrar el impacto de la transición de Libor en la banca por los nuevos tipos de interés SOFR de EEUU y €STER de la UE. Se explica el impacto de los nuevos índices y tasas de interés en el pricing de los derivados, la gestión del riesgo de tipo de interés, la modelización del nuevo yield curve y los aspectos más importantes de la implementación de estos nuevos tipos. 

  • Explicar la transición de LIBOR a las tasas de referencia de reemplazo.

  • Impacto del COVID-19 en la transición de Libor.

  • Mostrar el ISDA 2020 IBOR Fallback Protocol. 

  • Profundizar en metodologías de calibración y optimización del yield curve usando curvas múltiples.

  • Exponer el uso del Dual bootsrapping, curvas múltiples y calibración global para estimar la curva yield SOFR y €STER.

  • Exponer las recientes directivas de Basilea III sobre el enfoque estándar del riesgo de interés estructural, IRRBB.

  • Se explica de forma detallada los principales sistemas de transferencia de precios  FTPs así como estrategias y tácticas para el control del riesgo de tipo de interés e impacto de la transición del Libor.

  • Se expone como implementar y definir, el ya regulatorio, risk appetite en el riesgo de de tipo de interés. 

  • Se muestran metodologías avanzadas para medir el valor económico EVE y Net Interest Income NII.

  • Se enseñan los modelos de comportamiento econométricos y estocásticos de prepago, depósitos de vencimiento indefinido y retiros de líneas de crédito.

  • Se expone como utilizar el machine learning para modelizar los modelos de comportamiento y como emplear modelos de redes neuronales para calibrar los parámetros de los modelos estocásticos de tasas de interés. 

  • Además, se explica el uso del machine y deep learning para generar proyecciones del yield curve 

  • Se muestra la directiva IFRS 9 de contabilidad de coberturas a través de ejemplos de derivados de tipo de interés.

 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

El Curso esta dirigido a profesionistas de ALM, CFOs, Risk managers, Tesoreros, analistas, pension fund managers, auditores, controllers, reguladores y al compliance staff.

 

 

 

AGENDA

Transición de Libor y gestión del riesgo de tipo de interés IRRBB

 

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Módulo 1: Transición de LIBOR a tasas de referencia de reemplazo

  • La desaparición del Libor / Ibor

  • Manipulación del Libor 

  • RFRs, o ratios libres de riesgo 

  • Índices Libor existentes e indices alternativos propuestos

    • Europa

      • ESTER (‘Euro short-term rate’)

      • Euribor híbrido

    • Estados Unidos

      • SOFR (‘Secured overnight financing rate’)

      • Effective Federal Funding Rate

  • Spread entre EONIA y ESTER

  • Fases de transición

  • Impactos financieros

  • Protocolo ISDA

  • Cambios en los factores de riesgo: yield curve y volatilidad

  • Pricing de derivados OTC

  • Trades de CCPs

  • Impacto en los xVAs

    • Análisis del FVA

  • Impacto de instrumentos financieros

  • Impacto en derivados de tipo de interés: caps, floors y swaptions

  • Nuevos modelos de calibración

  • Gestión de posibles riesgos de tipo de interés, mercado y contraparte

  • Impacto en el IFRS 9: hedging accounting

  • Volatilidad en el estado de resultados

Módulo 2: Riesgo del tipo de Interés en el Banking Book

en Basilea III

  • Definición del IRRBB

  • Subtipos de riesgo:

    • Gap Risk

    • Basis Risk

    • Option Risk

  • Credit Spread Risk en el Banking Book

  • Valor Económico y medidas basadas en ingresos

  • Principios del IRRBB

  • Principios para bancos

    • Expectativas

    • Metodología de gestión del riesgo

    • Delegación

    • Política de límites

    • Definición de Valor Económico, visión dinámica 

    • Shocks de tipo de interés y escenarios de estrés. 

    • Modelos de comportamiento

    • Prepago

    • Depósitos sin vencimiento definido

    • Sistemas de medición

    • Integridad de los datos

    • Modelo de gobernanza

  • Principios para Supervisores

    • Valoración

    • Recursos

    • Cooperación supervisora

  • Alcance y timeline

  • Implementación

  • Enfoque Estándar IRRBB

  • Metodología del enfoque estandar

  • Componentes

  • Cash Flow Bucketing

  • Proceso para posiciones que son susceptibles de estandarización

  • Tratamiento de depósitos sin vencimiento definido

    • Categorías

    • Separación

    • Caps sobre los core deposits

  • Tratamiento de posiciones con opcionalidades

  •  Préstamos con tasa fija sujetos al prepago

  • Depósitos a plazo con riesgo de rescate

  • Add-on para opciones automáticas de tipo de interés

  • Medida de riesgo del EVE estandarizado

  • Ejercicio 1: Ejercicio medición de riesgo de tipo de interés

    • Cash flow bucketing

    • Tratamiento de depósitos sin vencimiento definido

    • Tratamiento de opcionalidades, prepago.

    • EVE estandarizado

    • Comparativo de EVE estandarizado frente a modelo interno IRRBB de valor económico 

    • Ejercicio en Excel  

Módulo 3: Modelos de Machine Learning en el IRRBB

  • Support Vector Machine SVM

    • SVM con variables dummy

    • Hiperplano óptimo

    • Support Vectors

    • Añadir costes

    • Ventajas e Inconvenientes

    • Visualiización del SVM

    • Tuning SVM

    • Truco de Kernel

  • 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 2: Redes Neuronales: perceptron multicapas en R data 1

  • Ejercicio 3: SVM en Python data 2

 

Módulo 4: Deep Learning para el IRRBB

  • 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, Microsoft, Matlab, etc.

  • Software de implementación: Nvidia y Cuda

  • Harware, CPU, GPU y entornos cloud

  • Ventajas e inconvenientes del deep learning

  • Ejercicio 4: Deep Learning calibración de modelo de tipo de interés

  • Ejercicio 5: Deep Learning proyección de tipo de interés

Módulo 5: Estructura temporal de tipo de interés (Yield Curve)

  • Construcción de ETTI

  • Instrumentos disponibles

    • Bonos y Depósitos

    • FRAs

    • Interest Rate Swap

    • Basis Swap

    • Cross Currency Swap

  • Usando múltiples instrumentos

  • ETTI en la práctica y principales Issues

  • Curva colateralizada

    • Overnight Index Swaps (OIS)/EONIA

  • Enfoque Bootstrapping

    • Curva singular

    • Curva Euribor

    • Curva Eonia

  • Enfoque Interpolación

    • Cubic Splines

    • Basis Splines

  • Enfoque Multivariante

    • Componentes principales PCA

    • Deep Learning Autoencoder

  • Enfoque Modelo Nelson Siegel

    • Calibración

  • Modelización estocástica

    • Modelo de Vasicek

    • Modelo Cox-Ingersoll-Ross

    • Modelo Ornstein-Uhlenbeck

    • Modelo Hull-White

  • Redes neuronales para calibrar modelos estocásticos

    • Modelo de Vasicek

    • Modelo de Hull-White

  • Libor Market Model tradicional

  • Libor Market Model usando machine learning

  • Martingalas y Numerario

  • Calibración de caps y swaptions

  • Modelos de Multicurvas con redes neuronales

  • Modelos SABR para tasas negativas

  • Ejercicio 6: Construcción de Curva de Estructura temporal de tipo de interés Euribor y Eonia en Python

  • Ejercicio 7: Construcción de Curva de Estructura temporal de tipo de interés. Caso práctico con depósitos, FRAs e Interest Rates Swaps y componentes principales PCA 

  • Ejercicio 8: Componentes principales PCA y Deep Learning Autoencoder 

  • Ejercicio 9: Estructura temporal de Splines cúbicos y basis splines en Excel

  • Ejercicio 10: Libor Market model con machine learning

  • Ejercicio 11: Calibración y simulación CIR y Vasicek en R

  • Ejercicio 12: Calibración Ornstein-Uhlenbeck en R

  • Ejercicio 14: Calibración Hull-White usando deep learning

 

Módulo 6: Estructura temporal de tipo de interés para

SOFR (Yield Curve)

  • Dual Bootsrapping

  • Multi curvas yield curve

  • Calibración y optimización 

  • Nuevos instrumentos para SOFR USD

  • Libor vs ARR Rates

  • Nuevos riesgos para gestionar

  • Curva de calibración singular

  • Calibración global Interpolación

  • Modelo de Optimización

  • Multi-dimensional Newton-Raphson solver

  • Uso de Jacobianos para recalibración

  • Selección de instrumentos para la calibración Instrumentos ARR

  • Pasos para la calibración del Yield Curve

  • Requerimientos para lograr una adecuada calibración

  • Ejercicio 15: Estimación multicurva y optimización con matrices de jacobianos en Python

  • Ejercicio 16: Optimización con Jacobianos usando Multi- dimensional Newton- Raphson solver

  • Ejercicio 17: Estimación curva singular

  • Ejercicio 18: Estimación multicurva con matrices de jacobianos

  • Ejercicio 19: Estimación curva SOFR 

Módulo 7: Medición de Riesgo de Interés Estructural I

 

  • Duración Macaulay en bonos

  • Duración Modificada

  • Convexidad

  • Duración y Duración Modificada

  • Duración y convexidad de cartera

  • Duración de Recursos Propios

  • Inmunización de carteras

  • Convexidad Negativa

  • Bonos Convertibles

  • Ejercicio 15: Estimación de duración y efecto de convexidad en Excel

  • Ejercicio 16: Inmunización en cartera de bonos Excel

  • Ejercicio 17: Convexidad Negativa y valoración por arboles de decisión de bono convertible en Excel y VBA

 

Módulo 8: Medición del IRRBB y adecuación de capital

  • Yield Curve Stress test

  • Basis Risk Stress Test

  • Componentes Principales (PCA) 

  • Simulación de Monte Carlo

  • Simulación de modelos estocásticos: CIR, Vasicek,HJM, etc.

  • Gap de repreciación

  • Simulación de Margen Financiero  (EaR)

  • Metodología del Capital at Risk

  • Medición del Valor Económico de RRPP (EVE)

  • Valor Económico y capital bajo el ICAAP

  • Adecuación de capital

  • Límites de gap análisis

  • Límites de sensibilidad del NII y Recursos Propios

  • Ejercicio 18: Gap de Repreciación en R

  • Ejercicio 19: Estimación del EVE y EAR ajustado a criterios del IRRBB de Basilea III y IV

  • Ejercicio 20: Estimación de EVE usando yield curve stress, basis risk stress y comportamiento del Cliente 

 

Módulo 9: Medición del VaR por riesgo de interés estructural

 

  • Criterios para el uso del VaR

  • VaR de riesgo de tipo de Interés

  • Expected Shortfall

  • Griega delta

  • Delta-Gamma VaR

  • Smiles de volatilidad

  • Superficies de volatilidad

  • Simulación de Monte Carlo

  • Tratamiento de la opcionalidad

  • Ejercicio 21: Smile de la volatilidad y superficie de volatilidad en R

  • Ejercicio 22: Estimación de VaR usando simulación de Monte Carlo con valuación de opcionalidades en R

 

 

Módulo 10: Opciones y Futuros de tipo de interés

  • Microcoberturas por operación

  • Macrocoberturas del  NII y Gaps

  • Futuros y Swaps

  • Forward Rate Agreements (FRAs)

  • Estrategias de Coberturas con Futuros de tipo de interés

  • Interest Rate Swaps (IRS)

  • Opciones sobre tipo de interés

    • Bond Options

    • Caplet/Caps

    • Floorlets/Floors

    • Swaptions

    • Collar

    • Reverse Collar

  • Opciones y Futuros sobre tipo de interés sobre SOFR

    • SOFR Options

    • SOFR Swaps

    • SOFR Futures

    • SOFR Trading Resources

  • Modelos de valoración

    • Pricing caps y floores usando Black`s Model

    • Pricing con árboles trinomiales

    • Pricing de Caps y Floors usando Libor Market Model

    • Pricing usando deep learning

  • Ejercicio 23: Pricing de caps y floors Black`s model en Python

  • Ejercicio 24: Pricing de Swaption en Python

  • Ejercicio 25: Caplet y Swaption Libor Market Model en Python

  • Ejercicio 27: Pricing de swaption y one factor Hull-White en Python

 

Módulo 11: IFRS 9: Hedge Accounting

  • Contabilidad de coberturas

    • Relaciones de cobertura

    • Elementos cubiertos

    • Instrumentos de cobertura

  • Diferentes tipos de coberturas

  • contabilidad y análisis del impacto de la cobertura del valor razonable

  • Cobertura del flujo de efectivo

  • Cobertura de inversión neta en los estados financieros de las empresas

  • Ejemplo 28: Aplicación y análisis del impacto de la contabilidad de coberturas para riesgo de tasa de interés, usando IRS

Módulo 12: Medición del VaR Credit Spread

  • Credit Spread Risk en el Banking Book

  • Credit Spread Risk en el Trading Book

  • Estimación PV01 y matriz de correlación 

  • Credit Spread VaR paramétrico

  • VaR por Simulación de Monte Carlo

  • Copula t-Student

  • Distribución multivariante t-student

  • Ejercicio 29: Estimación del Spread VaR de una cartera de bonos con Simulación de Monte Carlo con asunción de distribución multivariante normal, multivariante t-student y copula t-student en R 

MODELOS DE COMPORTAMIENTO

 

Módulo 14: Modelización del Prepago

 

  • Modelos Empíricos

  • Modelos Estadísticos de probabilidad de prepago

  • Modelos de machine learning para estimar tasa prepago

    • Redes Neuronales Recurrentes

    • SVC

    • SVR

    • Red neuronal prealimentada

  • Probabilidad de pago por contrato y por pool de créditos

  • Modelos de opciones de prepago

  • Modelos de Prepago racionales

  • Factores como tipo de interés, estacionalidad, ciclo económico, Burnout factor y tendencia

  • Estudio de Prepagos parciales y totales en hipotecas

  • Ejercicio 30: Ejercicio de prepago en cartera hipotecaria usando redes neuronales y SVR

  • Ejercicio 31: Modelo econométrico y de machine learning de probabilidad de prepago en R

 

Módulo 15: Modelos de Utilización de líneas de Crédito

 

  • Estimación del CCF en la EAD

  • Modelos intensivos de utilización  de línea de crédito

  • Gestión de líneas de crédito

  • Distribución Marginal del uso de líneas de crédito

  • Modelos de Machine Learning para modelizar la utilización de líneas de crédito

    • SVC

    • Redes Neuronales

  • Ejercicio 32: Modelo de utilización de línea de crédito en R

  • Ejercicio 33Modelo de utilización de línea de crédito con redes neuronales en Python

Módulo 16: Modelización de pasivos sin vencimiento definido

 

  • Depósitos estables e inestables

  • Non Maturity Deposits (NMD) en Basilea IV

  • Modelos estadísticos de pasivos

  • Tranchas por volatilidad de depósitos

  • Modelo Portfolio Replica y optimización

  • Modelo Option-Adjusted Spread

  • Modelo experto para definir depósitos estables

  • Estimación del Cash Flow en el margen financiero y valor económico

  • Modelo econométrico y de machine learning de depósitos

    • Regresión Logística con información comportamental

    • SVC

    • Redes Neuronales

    • Lifetime de la cuentas de depósito

  • Modelización usando tipo de interés estocástico y Credit Spread

  • Modelo de proyección con redes neuronales RNN y CNN

  • Ejercicio 34: Modelo econométrico y simulación de pasivos sin vencimiento en Excel

  • Ejercicio 35: Tranchas de depósitos estables e inestables en Excel

  • Ejercicio 36: Modelo de comportamiento con regresión logística, redes neuronales y SVC en R

  • Ejercicio 37: Enfoque de portfolio replica en Excel 

  • Ejercicio 38: Modelo avanzado de NMD econométrico con pruebas de cointegración y metodología de portfolio replica en R 

  • Ejercicio 39: Modelo de proyección con redes neuronales RNN y CNN

 

FUNDS TRANSER PRICING (FTP) 

Módulo 17: Funds Transfer Pricing FTP y LFTP

 

  • Funds Transfer Pricing FTP 

  • Impacto del SOFR y €STER en el FTP 

  • Sistema de Precios de Transferencia

  • Metodologías de precios de transferencia

  • Multiple Pool TP

  • Cuenta de resultados y Margen financiero Pool

  • Matched Maturity FTP

  • Estimación de Curva FTP

  • Estimación del Coste de liquidez

  • Matched Maturity TP en pasivos

  • Impacto de Basilea III en el FTP

    • FTP para préstamos

    • FTP para depósitos

    • FTP para contigent liquidity risk

  • Configuración de la curva de fondos

    • Segmento de Curvas específicas

    • Consideración de Clientes grandes

    • Curvas Flats

  • Consideración de la estrategia de tipo de interés y riesgo de liquidez

  • Ejercicio 40: Precios de Transferencia y estimación de margen ordinario pool en Excel.

  • Ejercicio 41:  Precios de Transferencia enfoque Matched Maturity

STRESS TESTING EN EL IRRBB

Módulo 20: Stress Testing de lRRBB

 

  • Escenarios y Stress Testing en  el IRRBB

  • Metodología de shock de parámetros de tipo de interés

  • NII tras el Shock sobre el tipo de interés

  • Stress testing yield curve

  • Escenarios de tipos de interés y divisa para la gestión interna

  • Escenarios de tipo de interés para el stress testing

  • Programa de Stress testing IRRBB

  • Gobernanza Stress Testing

  • Stress testing en los modelos de comportamiento y entorno económico

  • Ejercicio 42: Simulación de Monte Carlo, escenarios macroeconómicos, impacto en el EVE y margen financiero escenarios de yield curve adversos y cambios macroeconómicos adversos 

 

RISK APPETITE en IRRBB

Módulo 21: Risk Appetite en IRRBB

 

  • Risk Appetite en el ICAAP 

  • Stress Testing

  • Definiciones y análisis:

    • Risk appetite framework

    • Risk Appetite Statement

    • Risk Tolerance

    • Risk Capacity

    • Risk Profile

    • Risk Limits

  • Risk appetite statement

  • Gestión del risk appetite statement en riesgo liquidez

    • Establecimiento del nivel adecuado del Risk appetite

    • Liquidity risk statement – Enfoque de límite de tolerancia

    • Liquidity risk statement – scenario-based approach 

  • Reserva de Liquidez

    • Decisión entre un buffer o una reserva

    • Monitorización del Risk Appetite

  • Risk Appetite y límites de riesgo en el IRRBB

    • Límites de gap análisis

    • Límites del NII y Fondos propios

    • Escenarios específicos de cambios en las tasas de interés y / o plazos estructuras

    • Tiempo de mitigación

    • Sublímites por unidad de negocio, portfolio, etc.

    • Tolerancias al riesgo de:

      • Gap Risk

      • Basis Risk

      • Option Risk

    • Límites de riesgo sobre las estrategias de coberturas

  • Principios de Efectivad del RA Statement

  • Establecimiento de Límites y Métricas

    • KPIS y KRIS

    • Stress Testing Regulatorio

    • Límites en los Risk Weight Assets

    • Planificación de capital

    • Capital Económico y Regulatorio de IRRBB

    • Posición de Liquidez NSFR y LCR

    • Ratio de Aplancamiento

    • RAROC

  • Diferencia entre límites de Risk Appetite y tradicionales

  • Mejores prácticas en RA Statement

  • Monitorización y Validación del Risk Appetite

  • Ejercicio Global 43: Stress Testing, Capital Económico Global  y Risk Appetite en Excel:

  • Estimación de capital por riesgo crédito, mercado, contraparte, IRRBB, operacional, negocio y concentración.

  • Ejercicio de Límites en IRRBB

  • Cuadro de mando con el ratio de aplancamiento, ratios de liquidez regulatorios, KRIs, KPIS

  • Impacto del stress testing en el CET1, RWAs, P&L y Balance Financiero en 12 trimestres

Impacto en el XVA

 

Módulo 22: Estimación XVA y nuevos índices de

reemplazo del Libor

  • Riesgo de contraparte e IRRBB

  • Concepto de XVAs

  • Impacto en xVA por nuevos índices de reemplazo del Libor

  • Impacto en el xVA por ratios libres de riesgo

  • CVA, DVA, LVA, FVA, CollVA, KVA

  • Rentabilidad en los derivados

  • Perspectiva regulatoria

  • XVA Trading

    • Nuevas Funciones del XVA Trader

  • Pricing de xVA bajo nuevo esquema de tasas de interés libre de riesgo

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

  • CVA Bilateral​

  • Cobertura del DVA o Transferencia a la tesorería

  • LVA concepto

  • Funding Value Adjustment (FVA) 

    • Concepto de los Ajustes de valor por costes de financiación

    • EONIA frente a €STER

    • Debate acerca del FVA

    • Fórmula del FVA: Negativo y Positivo

    • Interacción CVA, DVA y FVA

    • Coste de financiación

    • Prima de Liquidez

  • 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 44: Estimación FVA y Valor Ajustado al Riesgo 

  • Ejercicio 45: Estimación del CVA, DVA, FVA, CollVA, HVA, KVA, LVA y XVA