Riesgo de Crédito para Empresas Pymes
OBJETIVO
El objetivo del curso es enseñar al participante a desarrollar modernas y potentes herramientas de riesgo crédito para portfolios de Pymes, Emprendedores, Microcréditos y Startups. Así como cubrir los siguientes puntos:
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Explicar introductoriamente los préstamos y créditos destinados a Pymes y Emprendedores que ofrecen las entidades financieras de Europa y América Latina. Los retos y desafios de la digitalización, entorno económico y nuevos competidores de la banca.
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Explicar el proceso de admisión y seguimiento en los portfolios Pymes
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Enseñar a desarrollar herramientas de credit scoring dirigidas a Pymes, Starups, Pymes Tecnológicas, así como modelos clásicos y avanzados de credit scoring para microfinanzas.
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Exponer metodologías alternativas al credit scoring convencional como son los modelos psicométricos. También se explica el perfil psicológico del emprendedor.
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Se expone un módulo, sobre el tratamiento avanzado de los datos, explicando entre otros temas: muestreo, análisis exploratorio, detección de outliers, técnicas avanzadas de segmentación y algoritmos de clasificación.
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Se muestran modelos predictivos tanto econométricos, como de machine learning tales como: árboles de decisión, redes neuronales, redes bayesianas, Support Vector Machine, modelo de conjuntos, etc. Además, se explica, detalladamente, como validar modelos de machine learning para evitar sobreajustes.
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Se enseñan metodologías avanzadas para estimar y calibrar los parámetros de riesgo: PD, LGD y EAD, tanto para el enfoque IRB como para el enfoque IFRS 9: Modelos de deterioro.
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Se muestran metodologías y ejercicios prácticos de Stress testing en riesgo de crédito empleando técnicas avanzadas de machine learning, análisis de redes y modelos de gráficos probabilistas.
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Disponemos de un ejercicio global de estimación de la pérdida esperada a 12 meses y ECL lifetime usando metodologías avanzadas de riesgo crédito, incluyendo modelos PD, LGD, EAD, prepago y curvas de tipo de interés diseñado para una cartera de Pymes.
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Además, el curso muestra metodologías de capital económico en carteras de Empresas PYMES y Corporate. Así como metodologías de capital allocation, pricing y para resumir lo aprendido se ha incluido un módulo de con un potente ejercicio de credit risk appetite.
¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?
El programa está dirigido a responsables, analistas y consultores de departamentos de financiación y riesgos de Pymes y microempresas. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística. El alumno conocerá no solo la teoría sino ejercicios prácticos en SAS, Excel y R. No es necesario dominar un lenguaje de programación pero sí es aconsejable.
PRECIO DEL CURSO LIVE ONLINE (36 Horas Lectivas)
Precio: 4.900 €
El Precio incluye: Presentaciones en formato PDF y ejercicios de Excel con VBA, SAS y R.
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: Riesgo de Crédito para Empresas Pymes
Módulo 1: PYMES y Emprendedores
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Definiciones y características
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Corporativos
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PYMES en España
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PYMES en América Latina
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SME en mercados desarrollados
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Emprendedores
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Autonomos
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Microempresas
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Financiación a PYMES y Emprendedores en España
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Líneas ICO
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Línea de BEI
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Financiación a corto plazo
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Financiación a largo plazo
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Descuento comercial
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Programas Europeos de Ayuda e Incentivos a PYMES
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Financiación al comercio exterior
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Financiamiento en América Latina
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Crédito a Microempresas en Chile
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Crédito MYPE en Chile y Perú
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Crédito PYME en LATAM
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Programa de Emprendedores a la banca comercial México
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Tarjeta de Crédito a Microempresas
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Crédito a emprendedores
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Microcrédito en Brasil
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Importancia de la financiación de Empresas y Emprendedores en las economías de los países
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Desarrolladas
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Emergentes
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Importancia de las PYMES en las entidades financieras
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Fuentes de financiación Alternativas y Competidores
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Private Equity
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Crowdfunding
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Business Angels
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Principales problemas en el otorgamiento de la financiación
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Era de la Digitalización
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Definición de PYMES en función de: Ventas, Nº Empleados, Activos y Beneficios
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Principales inconvenientes para otorgar financiación
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Ausencia de información financiera
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Colaterales
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Costes elevados
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Informalidad en América Latina
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Profesionalidad en la gestión
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Módulo 2: Proceso de Admisión en PYMES y Emprendedores
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Proceso de Admisión con Credit Scoring y sin Credit Scoring
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Reducción de tiempo y ahorro de costes
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Análisis de solicitudes de Préstamos en España
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Análisis de solicitudes de Crédito en LATAM
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Credit Scoring durante el proceso de Admisión
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Análisis de Crédito
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5 c`s:
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Carácter
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Condición
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Capacidad
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Cash
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Colateral
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Elementos esenciales en el análisis de riesgo
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Seguimiento de la empresa
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Análisis del Plan de negocios
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Análisis de inversiones de los propietarios
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Proyecciones financieras y Flujo de Caja
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Análisis de Estados Financieros
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Ratios Financieros
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Establecimiento del límite de crédito
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Informes de Crédito
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Perfil Psicológico
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Visita in Situ al Cliente
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Sistema de Credit Scoring
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Análisis del Riesgo de la Industria
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Valoración de una PYME
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Uso del Credit Rating
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Tratamiento de préstamos y líneas de crédito
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Documentación
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Covenants
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Definición de los Eventos del Default
Módulo 3: Valoración de las PYMES
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Definición de Valoración
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Valoración por actualización de flujos de tesorería
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Estimación de la tasa de descuento en PYMES
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Tasa de Crecimiento
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Riesgos Financieros
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Riesgos Operativos y Tecnológicos
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Valor Económico de una empresa
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Valor Financiero de la empresa
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Valor de Propietario
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Valor Total de la empresa
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Valoración según el coste
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Valoración por preferencias
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Múltiplos de activos
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Múltiplos en las Pymes
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Problemas de información financiera para valorar
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Soluciones por ausencia de información financiera
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Informe de Valoración
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Caso de Estudio Real 1: Valoración de una PYME: Estimación de estado proforma de cuenta de resultados, estimación del cálculo del flujo de tesorería, cálculo tasa de descuento, medición de rentabilidad y riesgos, cálculo de Valor Económico y Cálculo de valor total de una PYME
Módulo 4: Riesgo Sectorial
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Las tendencias del sector
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Crecimiento de ventas, beneficios y Working Capital
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Impacto del sector en el riesgo crédito de la empresa
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Ciclo económico del sector
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Las fuerzas competitivas
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Factores críticos de éxito
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Las barreras de entrada
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La existencia de productos sustitutos
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La fortaleza de los clientes
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El poder negociador de los proveedores
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Gastos de capital y necesidades de activos
Módulo 5: Sistema de Credit Scoring para PYMES
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Proceso de Automatización en la admisión
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Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring
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Ventajas e Inconvenientes
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Variable Objetivo: ¿Default, Rentabilidad o Solvencia?
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Buro de Crédito
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Empresas calificadoras de Rating
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Fuentes de información Alternativas
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Big Data y Redes Sociales
Módulo 6: Tratamiento de los datos
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Fuentes de datos
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Tipología de variables en el scoring
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Horizonte temporal
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Definición del Default
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Revisión del dato
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Tratamiento de Missings
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Tratamiento de duplicados
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Análisis Exploratorio: Histogramas, Q-Q Plot, momentos y Box Plot
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Técnicas avanzadas de detección de Outliers -Muestreo Aleatorio
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Muestreo Estratificado
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Muestreo Rebalanceado
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Segmentación sectorial
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Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS
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Ejercicio 2: Detección de Outliers en SAS
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Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS
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Ejercicio 4 : Muestreo estratificado y Aleatorio
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Ejercicio 5: Detección y eliminación de duplicados en SAS SQL
Módulo 7: Análisis Univariante
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Estimación de Weight Of Evidence (WOE)
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Tratamiento variables discretas
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Reducción óptima de categorías en variables discretas
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Análisis univariante por percentiles
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Análisis univariante óptimo
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Análisis univariante con árboles de decisión
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Poder Discriminante: KS, Gini e IV por variable
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Baremos de principales indicadores
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Ejercicio 6: Estimación de WOE Excel
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Ejercicio 7: Reducción de categorías en SAS
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Ejercicio 8: Análisis univariante en percentiles en SAS
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Ejercicio 9: Análisis univariante óptimo en SAS y Excel
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Ejercicio 10: Análisis univariante con árboles de decisión
Módulo 8: Regresión Logit con WOEs
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Análisis de Correlaciones
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Regresión Logística
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Test de Hosmer-Lameshow
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Hipotesis Nula Global
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Intervalos de confianza del Ratio de Odds
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Interpretación de coeficientes en la regresión
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Selección de variables Stepwise
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Tratamiento avanzado de multicolinealidad y heterocedasticidad
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Calidad de la Regresión logística
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Ejercicio 11: Matriz de dispersión en SAS
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Ejercicio 12: Ejercicio de regresión logística Excel y SAS
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Ejercicio 14: Hipótesis nula global en SAS
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Ejercicio 15: Hosmer Lameshow Test en SAS
Módulo 9: Desarrollo Scorecard Discreto
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Modelo Logit con variables discretas WOEs
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Modelo Logit con variables dummy WOEs
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Construcción de Scorecard discreto
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Alineación y Rescalamiento con factor y offset
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Ejercicio 16: Modelo Logit WOE discreto y WOE Dummy
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Ejercicio 17: Construcción de Scorecard en Excel y SAS
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Ejercicio 18: Análisis del factor y offset en Excel
Módulo 10: Desarrollo Scorecard Continuo
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Transformación mediante Regresión Piecewise
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Regresión Logística de tramos Piecewise
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Score Continuo
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Ejercicio 19: Regresión Piecewise en Excel y SAS
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Ejercicio 20: Scorecard Continuo en SAS
Módulo 11: Validación de Modelos
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Matriz de Confusión
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Poder Discriminante
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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
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Entropía condicional
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Valor de Información
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Bootstrapp confidence Interval
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Jackknifing
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Pruebas de Estabilidad
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Pruebas de Estabilidad en variables
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Diagnóstico y medidas de performance
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Ejercicio 21: Validación semafórica temporal del poder discriminante de modelos de score en Excel y SAS
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Ejercicio 22: Bootstrapping y Jackknifing en SAS
Módulo 12: Credit Scoring para PYMES
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Información en países desarrollados
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Información en países emergentes
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PYMES lideradas por Mujeres y Hombres
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Principales bloques de variables
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Financieras
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Perfil del Negocio
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Situación frente al Mercado
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Reputación y Calidad
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Información del Propietario
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Variables de control
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Análisis Univariante
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Modelos Predictivos
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Árboles de Decisión
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Support Vector Machine
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Regresión Logística
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Redes Neuronales
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Diagnóstico en regresión logística
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Medidas de performance
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Ejercicio 23: Scorecard para PYMES con análisis univariante y los siguientes modelos predictivos:
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Regresión logística
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Árboles de decisión
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Redes neuronales
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Support Vector Machine
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Modelos de Conjunto
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Medidas de performance
Módulo 14: Credit Rating para PYMES.
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Análisis de Modelos comerciales de Rating SME:
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Moody´s RiskCalc
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Z-score
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S&P
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Axesor España
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Principales Ratios Financieros
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Tratamiento de datos
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Análisis Univariante
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Transformación Beta
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Selección de Bloques de variables
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Análisis de Componentes Principales
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Variables Cualitativas
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Definición de Default
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Horizonte Temporal
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Modelos Multivariante
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Regresión Logística
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Regresión Multinomial
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Peso de Factores cualitativos y cuantitativos
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Pruebas de Coherencia
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Estimación y Calibración de PD
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Definición y creación de Escala Maestra
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Mapeo de PD a Escala Maestra
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Ejercicio 24: Análisis Univariante con Ratios Financieros en Excel
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Ejercicio 25: Análisis de Componentes principales en SAS
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Ejercicio 26: Modelo Multivariante en SAS
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Ejercicio 27: Prueba de Coherencia en Excel
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Ejercicio 28: Factores cualitativos y Cuantitativos del Rating
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Ejercicio 29: Estimación de PD y mapeo a Escala Maestra
Módulo 15: Credit Scoring para PYMES Tecnológicas
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Definición PYME Tecnológica
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Sector de Tecnología e importancia reciente en mercados desarrollados y emergentes
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Principales variables y bloques de información
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Inclusión de variables económicas en el modelo
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Modelos de Regresión logística
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Calidad de la Regresión logística
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Validación del credit scoring
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Stress Testing en el Credit Scoring
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Ejercicio 30: Credit Scoring incluyendo variables económicas en SAS
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Ejercicio 31: Análisis de Stress Testing en las variables económicas en SAS
Módulo 16: Modelos Credit Scoring en Microfinanzas I
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Riesgo de Crédito en Microfinanzas
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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
Módulo 17: Modelo de Credit Scoring para MicroEmpresas II
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Empresas de Microfinanzas
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Principales dificultades del credit scoring en microcréditos
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Variable Target
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Fuentes de datos
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Principales Variables en microcréditos
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Selección de variables
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Análisis Univariante WOE
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Análisis Univariante Dummy
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Modelo Multivariante
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Regresión Logística WOE vs. Regresión Logística Dummy
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Ajustes Estadísticos al credit scoring de microcréditos
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Calidad de la Regresión logística
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Validación del credit scoring
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Caso de Estudio 2: Scoring de microcréditos de país emergente con análisis univariante, modelo multivariante, scorecard y validación del modelo
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Ejercicio 32: Comparativo entre Regresión Logística WOE frente a la Regresión Logística Dummy
Módulo 18: Modelos Psicométricos en Microfinanzas
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Limitaciones del Credit Scoring en microcréditos
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Fallos en los modelos tras la crisis financiera
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Modelos Psicométricos
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Cuestionarios Psicométricos
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Habilidad Emprendedora
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Personalidad
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Motivación
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Estilo de Pensar
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Entorno
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Innovación
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Resultados de Modelos Psicométricos frente a Credit Scoring
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Caso Estudio 3: Implementación Modelo Psicométrico en Banco de América Latina y Banco Asiático
Módulo 19: Credit Scoring Psicométricos
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Fuentes de Información
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Muestra
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Variables Estándar
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Variables Psicológicas
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Inteligencia Emocional
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Análisis Univariante de las variables Psicológicas
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Modelos Multivariante
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Regresión Logística
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Árbol de Decisión
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Análisis Discriminante
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Validación Credit Scoring Psicométrico
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Ejercicio 33: Comparativo entre Regresión Logística, Árbol de Decisión y Análisis discriminante
Módulo 20: Credit Scoring para Start Up
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Definición de Start Up
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Start Up en España y América Latina
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Start Up lideradas por Mujeres
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Fuentes de Información
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Análisis del Sector
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Variables Relevantes
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Variables Económicas
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Regresión Logística
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Árbol de Decisión
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Validación del Credit Scoring
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Ventajas e Incovenientes del credit scoring para las StartUps
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Ejercicio 34: Comparativo entre Regresión Logística y Árbol de Decisión
Expected Credit Losses
Módulo 21: Modelos de PD para Pymes
Probabilidad de Default
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Definición de Default
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Triggers del Default
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Proceso efectivo y robusto para detectar al default
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Long run average for PD
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Defaults técnicos y filtros técnicos del default
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Modelo de datos indispensable
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Análisis Unifactorial
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Análisis Multifactorial
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Selección del Modelo
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PD Histórica
Modelos Econométricos y de Machine Learning de la PD
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Fatores de riesgo que afectan el default
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Macroeconómicos
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Idiosincráticos
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PD Regresión Logística
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PD Regresión COX
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PD Log-log Complementary
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PD Regresión Logística Data Panel
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Machine Learning para estimar la PD
Calibración de la PD
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Introducción a la Calibración
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Estimación Anchor Point
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Mapping de Score a PD
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Estructura temporal de la PD
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PD Marginal
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PD Forward
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PD Acumulada
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Técnicas de Mapeo de PD´s a estructura temporal
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Añadas o cosechas de PD
Ajuste al Ciclo Económico de la PD
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Introducción de Ajuste al Ciclo Económico
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Directivas sobre el ciclo económico en la PD
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Modelos de PD Trough The Cycle (PD TTC)
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Consideraciones del Ajuste al ciclo enfoque “Variable escalar”
Matrices de Transición y PD
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Propiedades de las matrices de transición
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Multi-year transition matrix
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Tiempo discreto
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Tiempo continuo
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Matriz Generatriz
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Exponencial de una matriz
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Método de duración
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Método Cohort
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Gestión del error
Modelización PD IFRS 9
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Requerimientos IFRS 9
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Probability Weighted
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Forward Looking
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Modelización del Lifetime PD
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Modelización PD Forecasting
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PD Point in Time Forecasting
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Cadenas de Markov
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Ejercicio 35: Regresión Cox en R y SAS
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Ejercicio 36: Regresión Log-Log Complementary en SAS
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Ejercicio 37: Calibración de la PD por edad de operación en SAS
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Ejercicio 38: Calibración de PD con regresión COX en SAS
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Ejercicio 39: Calibración de PD con log-log complementary en SAS
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Ejercicio 40: Calibración de PD con modelo logístico en SAS
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Ejercicio 41: Calibración de la PD por cosecha o añada en SAS
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Ejercicio 42: Estimación de la PD Point in Time en Excel
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Ejercicio 43: Machine Learning para estimar PD
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Ejercicio 44: Ajuste al ciclo para empresas en Excel y Solver.
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Ejercicio 45: Estimación PD TTC Cointregración
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Ejercicio 46: Regresión logística PD TTC en SAS
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Ejercicio 47: Modelo de Supervivencia PD TTC en SAS
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Ejercicio 48: Integral en SAS para estimar PD de LDP correlación
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Ejercicio 49: Calibración curva CAP Escala Maestra en Excel
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Ejercicio 50: PD Bayesiana en R
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Ejercicio 51: Matrices de transición en Excel y SAS
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Ejercicio 52: Regresión Multinomial para estimar PD Lifetime
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Ejercicio 53: Multistage Cadenas de Markov en R
Módulo 22: LGD en carteras en empresas Pymes
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Definición del default
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Expected Loss y Unexpected Loss en la LGD
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LGD in Default
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Defaulted Weighted Average LGD o Exposure-weighted average LGD
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LGD para performing y no performing exposures
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Tratamiento de los colaterales en el IRB
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Enfoque Workout
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Técnicas para determinar la tasa de descuento
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Tratamiento de las recuperaciones, gastos y costes de recuperación
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Ciclos de Default
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Gastos de recuperación
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Módulo 23: Modelos Econométricos y Machine Learning
de la LGD IFRS 9
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Ventajas e inconvenientes de los Modelos Predictivos de LGD
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Modelos Forward Looking incorporando variables Macroeconómicas
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Modelos paramétricos, no paramétricos y transformation regressions
Modelos Econométricos y de Machine Learning LGD
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Regresión Lineal y transformación Beta
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Regresión Lineal y transformación Logit
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Regresión Líneal y trasnsformación Box Cox
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Regresión Logística y Lineal
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Regresión Logística y no Lineal
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Censored Regression
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Generalized Additived Model
-
Redes Neuronales
-
SVM
-
Regresión Beta
-
Inflated beta regression
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Fractional Response Regression
LGD para IFRS 9
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Comparativa de LGD regulatoria frente a IFRS 9
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Ajustes en la LGD
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Selección de Tipos de Interés
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Imputación de Costes
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Floors
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Tratamiento del colateral en el tiempo
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LGD Marginal
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LGD PIT
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Concepto del Lifetime de las pérdidas
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Tratamiento de la exposición
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Ejercicio 54: Regresión Logística y lineal LGD en SAS
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Ejercicio 55: Redes Neuronales y SVM LGD
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Ejercicio 56: Generalized Additived Model LGD en R
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Ejercicio 57: Beta Regression Model LGD en R y SAS
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Ejercicio 58: Censored Regression Model LGD en R
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Ejercicio 59: Inflated Beta Regression en SAS
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Ejercicio 60: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión
Módulo 24: Modelos de EAD
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Directivas para la estimación del CCF
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Directivas para la estimación del CCF Downturn
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Horizonte temporal
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Transformaciones para modelizar el CCF
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Enfoques para estimar el CCF
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Enfoque Fixed Horizon
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Enfoque Cohort
-
Enfoque Variable time horizon
Modelos Econométricos y de Machine Learning de la CCF
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Regresión lineal
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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
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Interest Accrual
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Estimación CCF PIT
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Modelización del disponible lifetime
-
Modelización del prepago
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Ejercicio 61: Estimación y ajustes para EAD IFRS 9 en excel y R
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Ejercicio 62: Redes Neuronales y SVM CCF
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Ejercicio 63: Generalized Additived Model CCF en R
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Ejercicio 64: Beta Regression Model CCF en R y SAS
VALIDACIÓN IRB e IFRS 9
Módulo 25: Backtesting PD
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Validación de la PD en IRB
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Validación de la PD en IFRS 9
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Backtesting PD
-
Validación de Calibración de PD
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Hosmer Lameshow test
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Normal test
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Binomial Test
-
Spiegelhalter test
-
Redelmeier Test
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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
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Ejercicio 65: Backtesting de PD en Excel
-
Ejercicio 66: Forecasting PD y PD real en Excel
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Ejercicio 67: Validación usando Simulación de Monte Carlo
Módulo 26: Backtesting LGD
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Backtesting LGD en IRB e IFRS 9
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Ratio de precisión
-
Indicador absoluto de precisión
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Intervalos de Confianza
-
Análisis de transición
-
Análisis de RR usando Triángulos
-
Backtesting Avanzado de LGD con enfoque vintage
-
Backtesting para modelos econométricos
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Ejercicio 68: Comparativo del performance de los modelos usando test de Calibración y precisión.
Módulo 27: Backtesting EAD
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Performance EAD
-
Backtesitng en IRB e IFRS 9
-
R cuadrada
-
Coeficiente de Pearson
-
Spearman correlation
-
Validación usando ROC, KS y Gini
-
Ejercicio 69: Comparativo del performance de los modelos de EAD
Stress Testing
Módulo 28: 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
-
Modelo Unifactorial
-
Regresión Líneal
-
Regresión Cox
-
Regresión no lineal
-
Generalized Additived Model
-
Generalized Linear Models
-
Regresión Multinomial
-
-
Modelos de Machine Learning
-
Supported Vector Machine
-
Red Neuronal
-
-
Ejercicio 70:Pruebas de Series no estacionarias y de cointegración en R y SAS
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Ejercicio 71: Modelización variables macroeconómicas con vectores autoregresivos en R y SAS
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Ejercicio 72: Modelización Garch SAS
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Ejercicio 73: Modelización Machine Learning SPV y NN en SPSS
Módulo 29: Validación de Modelos Econométricos
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Revisión de supuestos de los modelos econométricos
-
Revisión de los coeficientes y errores estándar de los modelos
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Medidas de la confiabilidad del modelo
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Gestión de los errores
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Heterocedasticidad
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Detección de colinealidad multivariante en regresión lineal
-
Detección de colinealidad multivariante en regresión logística
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Ejercicio 74: Detección series no estacionarias y cointegración
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Ejercicio 75: Medición de colinealidad multivariante de modelo de regresión logística y líneal
Módulo 30: Determinación de escenarios Macroeconómicos
en el Stress Testing y Machine Learning
-
EBA y ESRB en el stress testing
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Requerimientos regulatorios de la Reserva Federal de EEUU
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Diseño de escenarios adversos
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Shocks financieros y económicos
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Variables macroeconómicas
-
Modelos macroeconómicos
-
Medición de la Severidad del escenario adverso macroeconómico
-
Score de la severidad del escenario
-
Análisis de redes
-
Modelos Gráficos Probabilistas
-
Ejercicio 76: Escenarios macroeconómicos del PIB en SAS y R
-
Ejercicio 77: Análisis de redes en el stress testing
Módulo 31: Stress Testing Riesgo Crédito Pymes
-
Horizonte temporal
-
Enfoque Multiperíodo
-
Data requerida
-
Impacto en P&L, RWA y Capital
-
Escenarios Macroeconómicos de Estrés
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Experto
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Estadístico
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Regulatorio
-
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Stress Testing de la PD:
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Credit Porfolio View
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Mutiyear Approach
-
Reverse Stress Testing
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Rescaling
-
Regresión Cox
-
-
Stress Testing de la Matriz de Transición
-
Enfoque Credit Portfolio View
-
Índice de ciclo de crédito para Empresas
-
Extensión Multifactorial
-
-
Stress Testing de la LGD:
-
LGD Downturn: Enfoque Mixtura de distribuciones
-
Modelización PD/LGD Multiyear Approach
-
-
Stress Testing de:
-
Tasa de Morosidad
-
Charge-Off
-
Net Charge Off
-
Matrices de transición de Rating
-
-
Ejercicio 78: Stress Testing PD en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio Views
-
Ejercicio 79: Stress Testing PD en SAS enfoque Multiyear Approach
-
Ejercicio 80: Stress test de tasa de morosidad y PD en Pymes con Vectores Autoregresivos y Garch
-
Ejercicio 81: Stress Test del Net Charge Off de Empresas Pymes
-
Ejercicio 82: Stress Test de la LGD en Pymes
-
Ejercicio 83: Stress Test de Matrices de Transición de Buckets de Morosidad
-
Ejercicio 84: Stress Test conjunto de la PD&LGD
Capital y Pricing
Módulo 32: Modelos de Capital para Pymes
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Capital Regulatorio para Empresas
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Metodologías de Capital Económico
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Correlación de Default
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Correlación de activos
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Pérdida Inesperada
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Pérdida Inesperada Contributoria
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Modelos de Capital Económico ASRF y Comerciales
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Modelización de Dependencia usando copulas
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Gestión del capital económico
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Modelo de Capital Económico en tarjetas de crédito
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Modelo Avanzado de Capital Económico en hipotecario
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Modelo de Capital Económico en Empresas PYMES y Corporate
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Estructura de Dependencia Capital Económico
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Ejercicio 85: Matriz de correlación de Default en SAS
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Ejercicio 86: Programación no lineal para determinar la Correlación de activos de empresas SAS
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Ejercicio 87: Enfoque Porfolio: Estimación de EL, UL, ULC, Correlación y Capital Económico en Excel
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Ejercicio 88: Creditmetrics en Excel y R
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Ejercicio 89: Credit Portfolio Views en SAS
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Ejercicio 90: Modelo Unifactorial de capital
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Ejercicio 91: Modelo Multifactorial de capital
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Ejercicio 92: Copulas gaussianas y T-student en Excel
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Ejercicio 93: T-student en R
Módulo 33: Riesgo de Concentración Sectorial
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Modelo de Concentración Sectorial
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Modelo básico
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VaR
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Expected Shortfall
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Modelo ASRF más LGD Estocástica
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Modelo de Concentración Sectorial
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Modelo básico
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Modelo Pykthins
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Modelo Cespedes et Al
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Modelo Düllmann
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Ejercicio 94: Modelo ASRF y LGD Estocástica en SAS
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Ejercicio 95: Medición de riesgo de concentración sectorial en SAS
Módulo 34: Pricing
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Introducción al Pricing
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Estimación del RAROC
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Modelo de Rentabilidad de Cliente
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Costes operativos
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Costes de Funding
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Beneficio de Capital
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PD Acumulada
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Risk Adjusted Profit
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Economic Profit
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Pricing Dinámico ajustado al Rating
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Ejercicio 96: Cálculo de Economic Profit y RAROC
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Ejercicio 97: Calculadora de Pricing con Capital, RAROC, gestión del tipo de interés, hurdle rate y ELC Lifetime y ECL 12M
Módulo 35: Capital Allocation y Planificación de capital
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Capital Allocation en el ICAAP
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Planificación de capital en el ICAAP
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Capital Allocation usando Principio de Euler
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RAROC riesgo crédito
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Modelos de Optimización de Portfolio
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Proceso de asignación de capital en unidades de negocio y Risk Appetite
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KPIs para Modelos de optimización de portfolio
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Ejercicio 98: Modelo de optimización de asignación de capital sectorial y geográfico
Credit Risk Appetite
Módulo 36: Credit Risk Appetite
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ICAAP y Risk Appetite
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Principios de una metodología efectiva de Risk Appetite
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Definiciones y análisis:
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Risk appetite framework
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Risk Appetite Statement
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Risk Tolerance
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Risk Capacity
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Risk Profile
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Risk Limits
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Roles y Responsabilidades del Consejo, CEO, CRO y CFO
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Living will y Recovery Plan
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Convergencia y Alineación de objetivos del plan estratégico de negocios y el Risk Appetite
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Definición y planificación de la estrategia
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Ejercicio 99: Credit Risk Appetite
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Estrategias de Crédito
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Estimación capital económico riesgo de crédito
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Estimación de riesgo de concentración individual y sectorial
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Proyección Balance general y estado de resultados
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Estimación de los principales KPIs, KRIs y triggers relacionadas al riesgo crédito
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Métricas cualitativas de riesgo crédito
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Establecimiento de límites de Risk Appetite
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Tolerancia de riesgo
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Capacidad de riesgo
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Credit Risk Appetite Statement
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Análisis de Escenarios
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Stress Testing
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Cuadro de mando con principales métricas cuantitativas y cualitativas tipo traffic light de Riesgo Crédito.
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