Credit Scoring, Admisión, Seguimiento y Recobro
OBJETIVO
El objetivo del curso es enseñar las metodologías de riesgo crédito en Banca de Consumo tambien es mostrar las principales herramientas predictivas y de decisión en las fases del ciclo de crédito: admisión, seguimiento, fraude, recobro, pricing y rentabilidad. El segundo nivel contiene un mayor número de ejercicios y metodologías para gestionar y medir la morosidad, capital, rentabilidad, fraude y recuperaciones. Algunas características del curso:
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Se explica el impacto en la calidad crediticia de las carteras de consumo debido a efectos de estacionalidad, ciclo del producto y factores macroeconómicos.
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Se construyen modelos predictivos tales como Score de ingreso, Abandono, Fraude, Recobro, Rentabilidad, Comportamiento entre otros. Así como modelos de decisión avanzada, árboles de decisión, programación no lineal y entera, optimización en admisión, frontera eficiente, determinación de límites, seguimiento y recobro.
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Aprovechando la experiencia tanto en Europa como América de Fermac Risk, el curso expone los procedimientos, estrategias, políticas y estructura organizativa del Recobro y la admisión.
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El curso contiene módulos nuevos, entre otros, la gestión avanzada de carteras de consumo, donde se expone el Risk Appetite, los KRIs, Dashboard, Disclosure y brevemente el modelo de provisiones por pérdida esperada.
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Hay cuatro nuevos módulos sobre modelo de ingresos, modelos de psicometría en microfinanzas, stress testing avanzado y estimación de capital económico para carteras retail.
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Se incluyen modelos avanzados y recientes para construir modelos de credit scoring, behaviour scoring y para estimar y calibrar la Probabilidad de Default.
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Los ejercicios son reales y están hechos en R, SAS, Matlab y Excel con VBA.
¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?
El Curso esta dirigido a profesionistas de riesgo de crédito, directivos de entidades financieras, así como a los responsables de los departamentos de recobro y finanzas. Responsables de crédito y cobranzas de empresas con carteras de crédito al consumo. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística.
PRECIO DEL CURSO LIVE ONLINE (30 Horas Lectivas)
Precio: 3.900 €
El Precio incluye: Presentaciones en formato PDF y ejercicios de Excel y SAS.
Horarios:
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Santiago de Chile, Sao Paulo: Lunes a Viernes: 18:00 a 21:00 Hrs.
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Madrid, Barcelona: Lunes a Viernes: 19:00 a 22:00 Hrs.
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México, D.F., Lima, Quito, Bogotá, San José: Lunes a Viernes: 19:00 a 22:00 Hrs.
AGENDA Credit Scoring, Admisión, Seguimiento y Recobro v.2015
Módulo 1: Modelo de Negocio en Banca de Consumo
-Cajas de ahorro, cajas rurales, cooperativas y Bancos
-Características del Cliente: Autónomos, Personas físicas con -actividad empresarial y microempresarios.
-Canales de Distribución
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Directos
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Indirectos
-Análisis del Mercado y Competencia
-Ratios de Eficiencia
-Rentabilidad del Cliente
-Gestión de la Morosidad y riesgo crédito en consumo
-Estructura Organizativa en las entidades financieras
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Áreas Soporte
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Territorial
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Regional
-Sostenibilidad del negocio de consumo
Credit Scoring y Validación de Modelos
Módulo 2: Introducción al Credit Scoring
-Aplicaciones del Credit Scoring
-Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring
-Ventajas y Desventajas
-Fallos en los modelos tras la crisis financiera
Módulo 3: Tratamiento de los datos
-Fuentes de datos
-Tipología de variables en el scoring
-Horizonte temporal
-Definición del Default
-Revisión del dato
-Tratamiento de Missings
-Tratamiento de duplicados
-Análisis Exploratorio: Histogramas, Q-Q Plot, momentos y Box Plot
-Técnicas avanzadas de detección de Outliers
-Muestreo Aleatorio
-Muestreo Estratificado
-Muestreo Rebalanceado
-Segmentación
Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS
Ejercicio 2: Detección de Outliers en SAS
Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS
Ejercicio 4: Muestreo estratificado y Aleatorio
Ejercicio 5: Detección y eliminación de duplicados en SAS SQL
Módulo 4: Análisis Univariante
-Estimación de Weight Of Evidence (WOE)
-Tratamiento variables discretas
-Reducción óptima de categorías en variables discretas
-Análisis univariante por percentiles
-Análisis univariante óptimo
-Análisis univariante con árboles de decisión
-Poder Discriminante: KS, Gini e IV por variable
-Baremos de principales indicadores
Ejercicio 6: Estimación de WOE Excel
Ejercicio 7: Reducción de categorías en SAS
Ejercicio 8: Análisis univariante en percentiles en SAS
Ejercicio 9: Análisis univariante óptimo en SAS y Excel
Ejercicio 10: Análisis univariante con árboles de decisión
Módulo 5: Regresión Logit con WOEs
-Análisis de Correlaciones
-Regresión Logística
-Test de Hosmer-Lameshow
-Hipótesis Nula Global
-Intervalos de confianza del Ratio de Odds
-Interpretación de coeficientes en la regresión
-Selección de variables Stepwise
-Tratamiento avanzado de multicolinealidad y heterocedasticidad
-Forzaje de variables en el modelo
Ejercicio 11: Matriz de dispersión en SAS
Ejercicio 12: Ejercicio de regresión logística Excel y SAS
Ejercicio 13: Hipótesis nula global en SAS
Ejercicio 14: Hosmer Lameshow Test en SAS
Módulo 6: Desarrollo Scorecard Discreto
-Modelo Logit con variables discretas WOEs
-Modelo Logit con variables dummy WOEs
-Construcción de Scorecard discreto
-Alineación y Rescalamiento con factor y offset
-Técnicas de Reject Inference
Ejercicio 15: Modelo Logit WOE discreto y WOE Dummy
Ejercicio 16: Construcción de Scorecard en Excel y SAS
Ejercicio 17: Análisis del factor y offset en Excel
Ejercicio 18: Inferencia Denegados en SAS
Módulo 7: Desarrollo Scorecard Continuo
-Transformación mediante Regresión Piecewise
-Regresión Logística de tramos Piecewise
-Score Continuo
-Ventajas y desventajas
Ejercicio 19: Regresión Piecewise en Excel y SAS
Ejercicio 20: Scorecard Continuo en SAS
Módulo 8: Validación de Modelos
-Matriz de Confusión
-Poder Discriminante
-Intervalos de confianza, volatilidad de Excel y SAS:
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Kolmogorov-Smirnov
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Curva ROC
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Curva CAP
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Gini Index
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Distancia de Kullback-Leibler
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Pietra Index Entropía condicional
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Valor de Información
-Bootstrapp confidence Interval
-Jackknifing
-Pruebas de Estabilidad
-Pruebas de Estabilidad en variables
-Informes avanzados de validación de Modelos de scoring
-Baremo de Application, Behavioral, Fraud y Collection Score
-Validación de Recovery LGD
Ejercicio 21: Validación semafórica temporal del poder discriminante de modelos de score en Excel y SAS
Ejercicio 22: Bootstrapping y Jackknifing en SAS
Admisión
Módulo 9: Proceso de Admisión
-Proceso de Originación de préstamos
-Buenas prácticas
-Sistemas de Decisión
-Matriz dual de scores
-Metodología ROC para el punto de corte (Cut-Off)
-Estrategias con árboles de decisión para límites
-Herramientas de Predicción en la admisión
-Herramientas de Decisión en la admisión
Ejercicio 23: Estimación optima del Cut-Off en Excel
Ejercicio 24: Matriz Dual en Excel
Módulo 10: Modelos Avanzados de Decisión
-Modelos de Decisión en el ciclo de crédito
-Diseño del modelo de decisión
-Como crear diagramas de influencia
-Árboles de decisión
-Arboles de decisión con reglas bayesianas
-Definición de inputs, outputs, decisiones, predicciones y restricciones -Análisis de Escenarios
-Optimización:
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Programación No Lineal
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Programación Lineal Entera
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Procesos de Markov
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Programación Estocástica
-Análisis de Simulación
-Estimación de Frontera eficiente
-Simulación de Worklow en los procesos de admisión
Ejercicio 25: Diagrama de influencia, Árbol de decisión y optimización de beneficio con restricciones en saldos, líneas de crédito, PDs, Credit Score, etc.
Ejercicio 26: Modelo de programación no lineal y lineal de asignación de Límites de Crédito
Ejercicio 27: Construcción de Frontera Eficiente
Módulo 11: Probabilidad de Default PD cartera consumo
-Modelización de la Probabilidad de Default
-PD Histórica
-PD Regresión Logística
-PD Regresión COX
-PD Log-log Complementary
-Calibración de PD
-PD PIT
-PD TTC
-Ajuste a la tendencia central
-Matrices de Transición
-PD Marginal
-PD Forward
-PD Acumulada
-Ejercicio 28: Ajuste a la tendencia central
-Ejercicio 29: Calibración de la PD por edad de operación en SAS
-Ejercicio 30: Calibración de la PD por cosecha o añada en SAS
-Ejercicio 31: Estimación de la PD PIT/ TTC en Excel
-Ejercicio 32: Estimación PD Forward, Marginal y Acumulada
-Ejercicio 33: Sensibilidad de la PD por factores macroeconómicos
Módulo 12: Validación cuantitativa de la PD
-Backtesting PD en Excel
Hosmer Lameshow test
Normal test
Binomial Test
Spiegelhalter test
-Ejercicio 34: Backtesting de la PD en carteras de consumo en Excel
Módulo 13: Modelos de Ingresos y Score de Ingresos
-Introducción de modelos de Ingresos
-Fuentes de datos: INE
-Horizonte temporal
-Tipología de Modelos de Ingresos
-Definición de Variable Ingresos
-Transformaciones Matemáticas
-Modelo de estimación del ingreso con reglas y árbol de decisión
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Estado civil, Situación laboral, Antigüedad laboral, etc.
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Tipo de Ingresos
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Ingresos Fijos y Variables
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Componentes de la Unidad Familiar
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Situación de la Vivienda Habitual
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Lugar de residencia
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Zona Geográfica
-Modelo Econométrico de Ingresos
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Variables Microeconómicas
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Variables Macroeconómicas
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Variables Sociodemográficas
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Regresión lineal
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Regresión Bayesiana
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Geographically Weighted Regression
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Validación de modelos econométricos
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Intervalos de Confianza
-Modelos de Ingresos en la Literatura
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Auten
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Etienne
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Guiso
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Jappelli
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Lillard
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Lusardi
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Skinner
-Interacción entre modelo de estimación de ingresos y Score de Ingresos -Definición de variable Dummy
-Ingresos declarados y verificados
-Segmentación de Score de Ingresos
-Variables iniciales del Score de Ingresos
-Variables Finales del Score de Ingresos
-Análisis Univariante de Score de Ingresos
-Análisis Multivariante de Score de Ingresos
-Construcción de Scorecard de Ingresos
-Estimación y Calibración de Probabilidad de Veracidad en los
Ingresos
-Validación de Score de Ingresos
-Interacción del Score de Ingresos en el proceso de Admisión
-Sistemas de Decisión avanzados usando Score de Ingresos
Ejercicio 35: Estimación de Modelo de Ingresos usando reglas y árbol de decisión en SAS
Ejercicio 36: Modelo econométrico de Ingresos en SAS
Ejercicio 37: Construcción de Scorecard de Ingresos en Excel y SAS
Módulo 14: Modelos Psicométricos en Microfinanzas
-Limitaciones del Credit Scoring en microcréditos
-Fallos en los modelos tras la crisis financiera
-Modelos Psicométricos
-Cuestionarios Psicométricos
-Habilidad Emprendedora
-Resultados de Modelos Psicométricos frente a Credit Scoring
Caso Estudio: Implementación Modelo Psicométrico en Banco Asiático
Módulo 15: Modelos de Credit Scoring en Microfinanzas
-Riesgo de Crédito en Microfinanzas
-Modelos de Credit Scoring en Microfinanzas
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Score de Vigano
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Score de Vogelgesand
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Score de Sharma
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Score de Diallo
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Score de Van Gool
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Score de Meier
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Score de Dinh
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Score de Zeller
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Score de Schreiner
Seguimiento
Módulo 16: Behaviour Score I
-Fuentes de datos
-Tipología de variables en el scoring de comportamiento
-Horizonte temporal
-Segmentación
-Definición del Default
-Score de Comportamiento usando Regresión Logística
-Score Proactivo
-Transactional Scoring
Ejercicio 38: Behavior Score con Regresión Logística en SAS
Módulo 17: Behavior Score Avanzado II
-Modelos Multivariantes
-Datos de Panel
-Variables Macroeconómicas
-Score de Comportamiento usando Cox Regressión
-Score de Comportamiento usando Regression Logistic Panel Data Ejercicio 39: Behavior Score con Cox Regression en SAS
Ejercicio 40: Behavior Score usando datos de panel en SPSS y SAS
Modelos de medición y forecast del Default
-Modelos de medición del default
Ejercicio 41: Roll Rates en Excel
Ejercicio 42: Series temporales multivariantes del impago en SAS Ejercicio 43: Series temporales ARIMA de la PD en Matlab
Ejercicio 44: Modelos estructurales en SAS
Ejercicio 45: Procesos de Markov en SAS
Ejercicio 46: Modelos supervivencia en SAS
Ejercicio 47: Matrices de Transición en tiempo continúo en Matlab Ejercicio 48: Modelo de Regresión de Poisson de la PD en SAS y Excel
Fraude
Módulo 18: Score de Fraude en Admisión
-Variables en el scoring de fraude en admisión
-Horizonte temporal
-Segmentación
-Definición del Target
-Análisis Univariante
-Modelo Logit
-Scorecard de Fraude en Admisión
-Suspicious Score
Ejercicio 49: Scorecard Application Fraud logístico en Excel
Módulo 19: Score de Fraude en Seguimiento
-Tipología de Fraude
-Variables Clave
-Variable Objetivo
-Perfil del Cliente Fraudulento
-Redes Neuronales
-Modelo Logístico
-Árboles de Decisión
-Estimación y calibración de la Probabilidad de Fraude
-Principales inconvenientes en la modelización del fraude
Ejercicio 50: Redes Neuronales y Perceptron 2 capas ocultas
Ejercicio 51: Modelo logístico y probabilidad de fraude
Recobro
Módulo 20: Modelos Avanzados de Decisión en Recobro
-Recobro en tiempos de crisis
-Árboles de decisión
-Arboles de decisión y diagramas de influencia
-Estrategias de recobro
-Técnicas de Optimización del recobro
-Simulación de recobro en call center
Ejercicio 52: Optimización de costes de recuperación en SAS
Ejercicio 53: Estrategia de recobro óptima con árbol de decisión en SAS
Ejercicio 54: Simulación de recobros de gestores en call center
Módulo 21: Collection Score
-Objetivo en el Recobro
-Variable Target
-Variables predictivas
-Horizonte Temporal
-Segmentación
-Regresión Logística
-Collection Scorecard
Ejercicio 55: Construcción de score de recobro de Clientes con atrasos entre 1 y 90 días en Excel y SAS
Módulo 22: Recovery Score
-Uso de la LGD en recobro
-Estimación de la recuperación
-Variable Target
-Variables predictivas
-Horizonte Temporal
-Regresión OLS
-Recovery Scorecard
-Interacción de Recovery y Collection Scoring
Ejercicio 56: Recovery Score en Excel y SAS
Módulo 23: Productividad, Eficiencia y Calidad en Recobro
-Desarrollo y gestión de Key Performance Indicators
-Métricas del importe impagado
-Estadísticas del desempeño del cobrador
-Principales ratios para medir la gestión del recobro
Módulo 24: Estrategias y Tácticas de Operación en Recobro
-Estrategias y Operaciones en Recobro
-Programación de actividades de recobro
-Llamadas de Entrada y de Salida
-Enfoques estratégicos para marcadores predictivos
-Más allá del score de recobro: Modelos de acción específica
-Monitorización de llamadas
-Métricas: Reportes de medición del desempeño
-Modelo de Marcación Predictiva Logístico
-Motivación e incentivos de los cobradores
Módulo 25: Recobro Externo: Externalización y Venta Cartera
Principios sobre la externalización y Venta Cartera
Asignación a un externo de Cartera Previa a que sea fallido/Castigado Asignación a un externo de Cartera Posterior a que sea fallido/Castigado Mejores prácticas para la segmentación
Estrategias con LGD/Recovery Score
Metodología de Pricing Venta de Cartera
Ejercicio 57: Calculadora de Pricing de Venta de Cartera
Capital Económico y Rentabilidad
Módulo 26: Modelos de Capital Económico en Retail
-Capital Económico en tarjeta de crédito, consumo e hipotecas
-Metodología
-Correlación de Default
-Correlación de activos
-Pérdida Inesperada
-Pérdida Inesperada Contributoria
-Modelos de Capital Económico ASRF y Comerciales
-Estimación de VaR y Expected Shortfall
-Gestión del capital económico
Ejercicio 58: Matriz de correlación de Default en SAS
Ejercicio 59: Correlación de default: carteras de consumo en SAS Ejercicio 60: Creditrisk + en SAS
Ejercicio 61: Credit Portfolio Views en SAS, Excel
Ejercicio 62: Modelo Unifactorial en Excel
Ejercicio 63: Modelo Multifactorial en Excel
Módulo 27: Modelo de Rentabilidad
-Definición de Rentabilidad de Cliente
-Variables predictivas
-Modelo de Rentabilidad en Tarjetas de Crédito
-Valor del Cliente y Modelos de Abandono
-Modelos de Rentabilidad Actual
-Funding Transfer Pricing
-Modelo de Rentabilidad Futura
-Estimación de Flujos de caja futuros
-Score de Rentabilidad
-Score de Abandono
-Estrategias de Vinculación y Rentabilidad
-Segmentación Estratégica
Ejercicio 64: Construcción de Modelo de Rentabilidad para tarjetas de crédito
Módulo 28: Pricing
-Estrategias de Cross Selling
-Pérdida Esperada y Capital Económico
-RAROC y Economic Profit
-Hurdle Rate y CAPM
-Concepto de Correlación de Default
-Pricing en Carteras de Crédito de Consumo
-Modelos de Pricing utilizando Flujos de Caja y PD
-Modelos de Pricing usando Capital Económico y Correlaciones
-Modelo de Pricing con opción de prepago
-Estrategias de Pricing y RAROC
Ejercicio 65: Calculadora de Pricing para tarjeta de crédito con flujos de caja
Ejercicio 66: Calculadora de Pricing con capital económico
Stress Testing
Módulo 29: Stress Testing Riesgo Crédito I
-Escenarios Macroeconómicos de Estrés
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Experto
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Estadístico
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Regulatorio
-Enfoques de tress Testing de la PD:
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Credit Porfolio View
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Mutiyear Approach
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Reverse Stress Testing
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Rescaling
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Matrices de transición
-Distribución de la LGD Downturn: Enfoque Mixtura de distribuciones
-Ejercicio 67: Stress Testing PD en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio Views
-Ejercicio 68: Stress Testing PD en SAS enfoque Multiyear Approach
-Ejercicio 69: Stress test de PD con Matrices de Transición
-Ejercicio 70: Stress test de PD enfoque Reverse Stress Testing
-Ejercicio 71: Distribución de LGD Downturn: Enfoque Mixtura de distribuciones
Gestión Avanzada de Riesgo Crédito
Módulo 30: Riesgo Crédito en Banca de Consumo
-Operativa e IT en el ciclo de crédito
-Análisis de Vendors de software de workflow, herramientas predictivas y de decisión
-DW y Motores de cálculo -Rentabilidad y Pricing
-Optimización de Capital
-Estrategias de punto de corte óptimas
-Estrategias en los sistemas de admisión -Buenas prácticas en:
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Uso de PD, LGD, EAD y RWA en admisión, seguimiento y recobro·
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Disclosure y Dashboard en riesgo de crédito
-Provisiones por pérdida esperada en IFRS
-Lifetime Profitability
-Políticas de Crédito
-Risk Appetite en carteras Retail
-Estrategias y seguimiento con KPIs y KRI en el ciclo de crédito