Modelo de Provisiones por pérdida esperada y Stress Testing

Fermac Risk S.L.N.E.
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3,000 € - ($ 65,428)
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  • Curso
  • Online
  • 30 horas de estudio
  • Duración:
    10 Días
Descripción

El objetivo de este curso es exponer el enfoque propuesto en el IFRS Expected Loss que se basa en utilizar la Pérdida Esperada a largo de toda la vida de una cartera para calcular las Provisiones por Riesgo de Crédito.


En el curso se explicará detalladamente la estimación de los parámetros que componen la pérdida esperada, a saber, PD, LGD y EAD. Se mostrarán técnicas de vanguardia para estimar estos parámetros en carteras de tipo retail, corporate, bancos, soberanos y financiación especializada.


Se explicarán las actuales metodologías para estimar provisiones en España, México, Perú y Chile. El último módulo aborda de forma práctica la implementación de los modelos de provisiones en las entidades financieras, así como los principales problemas técnicos, contables y metodológicos que suelen encontrarse bajo este esquema de provisiones.

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Preguntas Frecuentes

· Requisitos

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR? Este programa esta dirigido a directores, gerentes, consultores, reguladores, auditores y analistas de riesgo de crédito y recobro así como aquellos profesionales que se encuentren implantando sistemas de provisiones. Profesionistas que trabajen en entidades bancarias, cajas de ahorro y todas aquellas empresas que se encuentren expuestas al riesgo de crédito. Es importante disponer de conocimientos de Estadística y Probabilidad así como de Excel.

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¿Qué aprendes en este curso?

Modelo de Provisiones
PD LGD EAD
IFRS Expected Loss

Programa académico

Día 1

Módulo I: Basilea II y Basilea III

-Basilea II

-Enfoque IRB Riesgo de crédito

-Validación de modelos IRB en Basilea II

-Enfoque cuantitativo: Backtesting y Benchmarking

-Enfoque cualitativo: Modelo, User Test y Calidad de datos

-Basilea III

-Concepto de Pérdida Esperada

-Modelos de provisiones actuales

-Provisión especifica

-Provisión genérica

-Provisiones anti cíclicas

Módulo II: Modelos de medición y forecast del Default

-Modelos de medición del default

-Roll Rates y Flow Rates

-Matrices de Migración

-Regresion de Poisson para estimar los defaults

-Regresión dinámica de flow Rates

-Introducción modelos de supervivencia

-Decomposition: Tendencia, Estacionalidad, Ciclicidad y Ruido

-Roll Rates en Excel

-Series temporales multivariantes del impago en SAS

-Series temporales ARIMA del Default en SAS

-Procesos de Markov en SAS y Excel

-Modelos supervivencia en SAS

-Matrices de Transición en tiempo continúo en SAS

-Modelo de Regresión de Poisson de la PD en SAS y Excel

Módulo III: Probabilidad de Default (PD) I

-Introducción a la Probabilidad de Default

-PD en Basilea II y III

-Definición de Default

-Defaults técnicos y filtros técnicos del default

-Modelo de datos indispensable

-Análisis Unifactorial

-Análisis Multifactorial

-Selección del Modelo

-PD Histórica

Módulo IV: Modelos Econométricos Probabilidad de Default (PD) II

-PD Regresión Logística

-PD Regresión COX

-PD Log-log Complementary

-PD Regresión Data Panel

Módulo V: Calibración de la (PD) III

-Introducción a la Calibración

-Estimación Anchor Point

-Mapping de Score a PD

-Estructura temporal de la PD

-PD Marginal

-PD Forward

-PD Acumulada

-Técnicas de Mapeo de PD´s a estructura temporal

-Añadas o cosechas de PD

-Anchor Point en Excel

-Calibración de la PD por edad de operación en SAS

-Calibración de PD con regresión COX en SAS

-Calibración de PD con log-log complementary en SAS

-Calibración de PD con modelo logístico en SAS

-Calibración de la PD por cosecha o añada en SAS

-Estimación de la PD Point in Time en Excel

-Revisión de techo país, PD Mínima

Día 2

Módulo VI: Ajuste al Ciclo Económico (PD) IV

-Introducción de Ajuste al Ciclo Económico

-Modelos de PD Trough The Cycle (PD TTC)

-Consideraciones del Ajuste al ciclo enfoque “Variable escalar”

-Ajuste al ciclo para empresas en Excel y Solver.

-Estimación PD TTC Cointregración

-Regresión logística PD TTC en SAS

-Modelo de Supervivencia PD TTC en SAS

Módulo VII: Escala Maestra (PD) V

-Definición de Escala Maestra en Excel

-Importancia de la Granularidad

-Técnicas de Mapping de PD a Escala Maestra

-Ajuste por concentración

-Teoría de Credibilidad para validación de Escala Maestra

-Ajuste de curvas de calibración

-Curva CAP para calibración de Escala Maestra

-Ejercicio de calibración de Escala Maestra usando curva CAP en Excel

-Ejercicio de curvas de calibración en Matlab

Módulo VIII: Low Default Portfolio (PD) VI

-Estimación de PD sin correlaciones (D.Tasche 2005)

-Estimación de PD con correlaciones (D.Tashe 2005)

-Calibración de LDP usando Curvas CAP

-Estimación Bayesiana de PD para LDP (D. Tasche 2012)

-Correlación de defaults

-Correlación de defaults y multiperiodo

- Neutral Bayesian y Conservative Bayesian

- Integral en SAS para estimar PD de LDP correlación

- Calibración curva CAP Escala Maestra en Excel

- PD Bayesiana en R

Día 3

Módulo IX: Loss Given Default (LGD) I

-Definición y Tratamiento del Loss Given Default Workout

-Estimación de la tasa de cura y tasa de migración

-Two step approach

-Single step approach

-Modelos Predictivos de LGD

-LGD:Enfoque de Valor de Mercado

-Modelos Multivariantes de LGD

-Ajuste Distribución Beta y regresión lineal

-Regresión Logística

-Regresión Lineal y transformación Logit

-Modelo Multivariante de LGD en SAS

-Modelo Multivariante Regresión Logistica de LGD en SAS

Módulo X: Loss Given Default Avanzada (LGD) II

-Definición: LGD, RR y CRR

-Tratamiento de colaterales

-Enfoque lineal para estimar LGD

-Enfoque con Opciones Black-Sholes para estimar LGD

-LGD Implícita en CDS Spread

-Calibración y optimización de LGD Implícita

-Estimación LGD usando enfoque líneal y Black-Sholes en Excel

Módulo XI: Exposure At Default (EAD)

-EAD en líneas de crédito y Tarjetas de Crédito

-Metodologías recientes del 2011 para estimar el CCF

-Modelos de CCF con escasa información

-Regresión Hiperbólica para estimar EAD

Día 4

Módulo XII: Validación cuantitativa: PD

Introducción: Validación cuantitativa: PD, LGD y EAD

-Validación de Calibración de PD

-Backtesting PD

  • Hosmer Lameshow test
  • Normal test
  • Binomial Test
  • Spiegelhalter test
  • Traffic Light Approach

-Análisis Semafórico y Cuadro de mando de la PD

-PD Stability Test

-Forecasting vs. Estimación proyectada de la PD

Módulo XIII: Validación cuantitativa: LGD/CCF

-Backtesting LGD/CCF

-Ratio de precisión

-Indicador absoluto de precisión

-Intervalos de Confianza

-Análisis de transición

-Análisis de RR usando Triángulos

-Backtesting de PD en Excel

-Backtesting Avanzado de LGD con enfoque vintage

Módulo XIV: Stress Testing de la PD y LGD

-Stress Testing de los parámetros de riesgo: PD, LGD y EAD

-Stress Test de la PD enfoque Credit Porfolio View

-Stress Test de la PD con modelo de factores

-Modelo logit factores macroeconómicos en SAS

-Series temporales AR(2) en SAS

-Simulación de Monte Carlo en SAS

-Stress Test de la PD enfoque Mutiyear Approach

-Stress Test conjunto de la PD y LGD en SAS

-Stress Testing PD en Excel y SAS modelo multifactorial Credit Portfolio Views

- Stress Testing PD en SAS enfoque Multiyear Approach

Día 5

Módulo XV: Implementación de Modelo avanzado de Provisiones I

-Situación Actual de modelos de provisiones en Europa

-Modelo de Provisiones Dinámicas

-Comparativo de Modelo de Provisiones en España, México, Chile y Perú

-Normativa IAS39

-Normativa IFRS 9 Expected Loss Model

-Modelo Interno de Provisiones: PD, LGD y EAD

-Dotaciones PIT/TTC

Módulo XVI: Implementación de Modelo Avanzado de Provisiones II

-Proyecto de Implementación de Modelo avanzado de Provisiones

-Principales fases del proyecto

-Definiciones de información, datamart, motor de cálculo y metodologías

  • Modelo de datos mínimo: PD, LGD y EAD
  • Ejes de Información relevantes
  • Información: Calidad, trazabilidad y reproducibilidad
  • Profundidad histórica
  • Definición del default

-Datamart de sistema de provisiones

  • Procesos de Extracción, Carga y transformación de datos
  • Gap análisis y posibles soluciones
  • Experiencia en bancos Europeos en gap análisis

-Motor de cálculo y proceso de estimación de parámetros

  • Procesos de calibración de parámetros de PD, LGD y EAD
  • Tratamiento de ciclos de default
  • Modelización de Flujos de caja
  • Modelos Forward Looking
  • Validación y auditoria de modelos de provisiones
  • Conciliaciones contables

-Sistema de Reporting

  • Hacia un cuadro de mando de provisiones

-Principales Issues en la implementación

-Equipos de trabajo

-Recursos humanos

-Costes del proyecto

-Software especializado


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