Credit Scoring, Validación de Modelos y Stress Testing Nivel I

Fermac Risk
En Lima (Perú)

2.000 € - ($ 34.186)
¿Preferís llamar ya al centro?
00 34... Ver más
Compará este curso con otros similares
Ver más cursos similares

Información importante

  • Curso
  • Lima (Perú)
  • Duración:
    3 Días
Descripción

Los objetivos del curso son: mostrar al participante modelos estadísticos para desarrollar herramientas de credit scoring que permitan identificar, medir y gestionar el riesgo de crédito en épocas de crisis financieras. Además el participante conocerá técnicas para validar modelos y parámetros de riesgo bajo el enfoque IRB de Basilea II. Además, en el curso se muestran modelos de stress testing en carteras retail.
Dirigido a: Este programa esta dirigido a responsables, analistas y consultores de riesgos. El alumno conocerá no solo la teoría sino ejercicios prácticos en SAS. No es necesario dominar un lenguaje de programación pero sí es aconsejable. El participante recibirá material hardcopy y un CD con los ejercicios y presentaciones

Información importante
Sedes

Dónde se enseña y en qué fechas

inicio Ubicación
Consultar
Lima
Av. José Pardo 223, 18, Perú, Perú
Ver mapa

Preguntas Frecuentes

· Requisitos

Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística.

Temario

Día 1

Módulo 1: Basilea II Introducción Acuerdo de Basilea II PILAR I: Riesgo Crédito Enfoque Estándar Enfoque IRB Mitigación del riesgo de crédito Tratamiento de las Titulizaciones Riesgo de Contraparte Riesgo Operacional Riesgo Mercado Informes COREP de CEBS Informes Recursos Propios Banco de España Validación Interna IRB Validación Cuantitativa Validación Cualitativa Aspectos tecnológicos Gobierno Corporativo PILAR II Cuatro principios del examen supervisor Proceso ICAAP (PAC en España) Tratamiento riesgo de crédito, mercado y operacional Riesgo de concentración Riesgo de liquidez Riesgo de negocio Riesgo de tipo de interés Stress Testing PILAR III Principio de Divulgación Divulgación Cualitativa DÍA 1 y 2

Módulo 2: Riesgo de Mercado y de Negocio Introducción al Value at Risk VaR paramétrico: Normal y t-Student New VaR Simulación de Monte Carlo VaR Simulación histórica Modelización de la dependencia de factores de riesgos con distribución multivariante normal y t-student y copulas. New VaR en portfolios con opciones New Backtesting Scenario Analysis y Stress Testing Optimización de portfolios Capital Allocation New Riesgo de Negocio Earning at Risk Nuevas revisiones de Basilea II al riesgo de mercado en el2009

Ejercicio 3: Estimación del VaR: usando Simulación de Monte Carlo, Simulación Historica y parametricaen Excel con Visual Basic.

Ejercicio 4:Optimización de portfolios yfrontera eficienteen Excel con Visual Basic. Caso de Estudio 1: Como afrontarel riesgo de mercado en tiempos de crisis.

New Módulo 3: Riesgo de Liquidez, de tipo de interés y riesgo en Activos y Pasivos Gestión de Activos y Pasivos Introducción a la gestión de activos y pasivos Modelos de depositos Modelización del Prepago Herramientas de simulación estocástica Capital Económico en ALM Stress Testing en ALM Introducción a métodos de optimización Riesgo de tipo de interés en elbalance Riesgo de Liquidez Market and Funding Liquidity Risk Gestión del Riesgo de Liquidez Ratios de liquidez Cash Flow at Risk VaR de Liquidez Stress Testing y planes de contingencia

Ejercicio 5: Estimación valor económico y generación de escenarios estocásticos de tipo de interés. Caso de

Estudio 2: Gestión de activos y pasivos: caso real de banco internacional New

Día 3 Módulo 4: Riesgo de Crédito I Introducción al riesgo de crédito Credit Scoring admisión, comportamiento y Recobro Construcción del Credit Rating empresas Score de Comportamiento y Recobro Construcción delCredit Rating Estimación de probabilidad de default (PD) Definición PIT/TTC Estimación de la Loss Given Default (LGD) Downturn LGD Modelo de regresión LAV de LGD Estimación de la Exposure at default (EAD) Validación de Modelos IRB: Backtesting ValidaciónPoder Discriminante Stress Testing en la PD Forecasting de la PD: Regresión de Poisson New

Ejercicio 6: Construcción de scorecard:análisis univariante óptimo,WOE, Regresión Logit y Piecewise Ejercicio 7: Calibración de la PD

Ejercicio 8:Ejercicio de Stress Testing de la PDcon factores macroeconómicos en Excel y SAS

Ejercicio 9: Pruebas Backtesting PD: Hosmer Lameshow test, Normal test, Binomial Test, Spiegelhalter test

Ejercicio 10:Poder Discriminante: KS, ROC,CIER, IVy Gini

Día 4

Módulo 5: Riesgo de Crédito II Introducción al Capital Económico Pérdida Inesperada Correlación de Defaulten cartera de empresas Correlación de Default en carterade consumo Pérdida Inesperada contributoria Copulas Gaussianas Modelos de Capital Económico Modelo Unifactorial Creditmetrics Credit Portfolio Views Enfoque KMV CreditRisk + Modelo Multifactorial Riesgo de Concentración Derivados de Crédito RAROC y estimación de precios Validación modelo de Capital Económico Stress Testing en carteras de crédito Ejercicios 11: Capital económico con Modelo unifactorial usando Simulación de Monte Carlo en Excel con Visual Basic.

Ejercicio 12: Capital económico: CreditRisk+ en SAS

Ejercicio 14: Capital Económico: Modelo multifactorial con simulación de Monte Carloen SAS

Ejercicio 15: Capital económico: Creditmetrics en ExcelNew

Ejercicio 16: Ejercicio de Stress Testing usando factores como: PIB, tasa de paro, ratio liquidez, tipo de interés, etc.New Caso de

Estudio 3:Gestión del Riesgo de crédito, mega riesgos y estructuraorganizativaNew Día 5

Módulo 6: Riesgo Operacional Definición Riesgo Operacional Riesgo Operacional en Basilea II Método del Indicador Básico Método Estándar Métodos Avanzados Clasificación de las pérdidas Uso de los KRIs Control Self-Assessments (CSAs) Mitigación Modelo AMA Datos Internos Datos Externos Construcción de Escenarios Mitigación Distribuciones de Severidad Distribuciones de Frequencia Simulación de Montecarlo Loss Distribution Approach (LDA) Cópula gaussiana y T-student Teoría del Valor Extremo en riesgo operacional Test Model: KS, Anderson Darling y Cramer Von Mises Estimación Bayesiana New Validación de modelos de Riesgo Operacional

Ejercicio 17: Ajuste binomial negativay Poisson de frecuencia

Ejercicio 18:Ajuste distribución lognormal, gamma,weibull, exponencial y G-H: SAS y R New Ejercicio 19: EVT: Ajuste de pareto generalizada, gráfico de Hill y excess mean graph en SAS.

Ejercicio 20: Estimación capitalcon simulación de Monte Carlo

Módulo 7: Integración de Riesgos y Gestión del capital Principios de Agregación de Riesgos Diversificación intra e inter riesgos Gestión de capital económico Planificación decapitalICAAP RAROC y creación de valor

Ejercicio 21: Ejercicio de Inter riesgo mercado y crédito usando Copulas gaussianas y Copula T-student en Excel y SAS. Caso de

Estudio 4: Errores en la gestión global del riesgo New


Compará este curso con otros similares
Ver más cursos similares