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Día 1
Modulo i: riesgo operacional
En basilea ii
Crisis financiera Principales eventos y pérdidas históricas y del año 2008 Riesgo operacional en basilea ii Clasificación de las pérdidas Método del indicador básico y estándar Métodos avanzados Informes banco de españa rp 41 y rp 42
Modulo ii: introducción a la gestión
Del riesgo operacional
Estructura y organización en la gestión de riesgo operacional Identificación Medición Auto evaluaciones y cuestionarios Uso de los key risk indicators
Control del riesgo operacional Monitorización del riesgo operacional Efectos de las pólizas de seguro y mitigación
Módulo iii: medición avanzada del
Riesgo operacional
Enfoque ama Top down-bottom-up Loss distribution approach Stress testing new Scenario analysis new Generación de escenarios Valoración de escenarios Definición de las u. De negocio Calidad de los datos Validación Determinación de parámetros Correlaciones Simulación montecarlo Estimación de capital
Día 2
Módulo iv: estimación de parámetros
Distribuciones para ajustar la severidad de la pérdida Exponencial Gamma Lognormal Weibull Inversa gaussiana Pareto Generalizada beta: gb2 G y h
Distribuciones de frecuencia para ajustar el número de eventos Binomial negativa Poisson
Ajustes a la frecuencia Distribuciones con punto de truncamiento Distribución logística de truncamiento de fontnouvelle Estimación de máxima verosimilitud Truncamiento de datos Mixtura de distribuciones Inferencia bayesiana Incertidumbre en los parámetros Credibilidad en los parámetros Distribución inicial y posterior new Frecuencia: gamma-poisson Severidad: gamma-pareto y normal-lognormal
Selección y validación del modelo Gráficos de densidad de distribuciones y q-q plot Estadísticos: kolmogorov-smirnov, anderson-darling, cramer von mises y chi cuadrado test
Aproximación a la varianza e intervalos de confianza de los parámetros new Generación de números aleatorios
Ejercicio 1: ajustes de distribución de severidad: lognormal, weibull, exponencial, inversa gaussiana y gamma
Ejercicio 2: ajuste de distribución de frecuencia: poisson y binomial negativa.
Ejercicio 3: gráfico comparativo de densidad de distribuciones new
Ejercicio 4: estadísticos de ajustes de k-s, ad, cvm.
Ejercicio 5: estimación bayesiana de parámetros de poisson y pareto contra estimación de máxima verosimilitud.new
Ejercicio 6: intervalos de confianza de parámetros de la lognormal new
Ejercicio 7: ajuste de distribución generalizada beta gb2 en rnew
Ejercicio 8: ajuste de distribución g y h en r new
Ejercicio 9: generación de números aleatorios de distribuciones paramétricas.
Día 3
Módulo v: teoría del valor extremo
Distribuciones de valor extremo Distribuciones generalizadas de pareto Estimación del umbral Selección del modelo Gráfico de hill y mean excess
Inconvenientes de la evt
Ejercicio 10: gráficos: mean excess, q-q y hill plot
Ejercicio 11: ajuste de distribución de severidad pareto por evt
Módulo vi: tratamiento de datos externos y escenarios
Análisis de escenarios Tratamiento de datos externos Modelos de reescalamiento de datos externos Regresión ols para reescalar severidad Regresión poisson para reescalar frecuencia
Inferencia bayesiana con datos externos y opiniones expertas
Módulo vii: estimación de capital económico
Pérdidas esperada e inesperada Capital económico Simulación de monte carlo Métodos alternativos de agregación de pérdidas: panjer y fast fourier new Datos truncados Principio de parsimonia Efecto de los seguros en la simulación de montecarlo Correlación y estructura de dependencia entre celdas Copulas: gaussianas y t-student
Ejercicio 12: estimación del capital con datos truncados
Ejercicio 12.1: simulación de montercarlo con efecto del deducible / franquicia del seguro
Ejercicio 12.2: simulación de montecarlo de distintas celdas (evento y unidad de negocio) usando copulas gaussianas y t-student new
Ejercicio 12.3: estimación del capital económico al 99.9% comparando enfoque bayesiano: poisson-gamma y pareto-gamma contra estimador de máxima verosimilitud new
Ejercicio 12.4: agregación de pérdidas por método recursivo new