Gestión Global del Riesgo y Basilea II

Fermac Risk
En Lima (Perú)

3.000 € - ($ 51.174)
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  • Curso
  • Lima (Perú)
  • Duración:
    5 Días
Descripción

Los objetivos del curso son: mostrar al participante metodologías que permitan identificar, medir y gestionar los distintos riesgos financieros y operacionales a que están expuestas las entidades. Durante el curso se muestran los requerimientos regulatorios y modelos para estimar el capital económico del riesgo de crédito, mercado, operacional, negocio, liquidez, tipo de interés y concentración. Se han añadido temas de stress testing y previsibles mejoras de Basilea II para identificar el impacto de la crisis financiera y económica. El último módulo trata sobre la integración de los riesgos.
Dirigido a: Este programa esta dirigido a Directivos, Gerentes, Analistas y Consultores de riesgos financieros. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística. El alumno conocerá no solo la teoría, sino casos de estudio y ejercicios prácticos en SAS, R y Excel. No es necesario dominar un lenguaje de programación. El participante recibirá material hardcopy y un CD con los ejercicios y presentaciones

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Sedes

Dónde se enseña y en qué fechas

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



  • o Capital Económico en ALM
  • o Stress Testing en ALM
  • o 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
  • o Modelo Unifactorial
  • o Creditmetrics
  • o Credit Portfolio Views
  • o Enfoque KMV
  • o CreditRisk +
  • o 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
  • o Datos Internos
  • o Datos Externos
  • o Construcción de Escenarios
  • o Mitigación
  • o Distribuciones de Severidad
  • o Distribuciones de Frequencia
  • o Simulación de Montecarlo
  • o 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

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