Descripción

Duración:

30 horas

MODALIDADES PARA EL CURSO DE CREDIT SCORING

Presencial y ONLINE en vivo por zoom

OBJETIVO DEL CURSO DE CREDIT SCORING:

Al término del curso el participante entenderá los modelos estadísticos para desarrollar herramientas de credit scoring que le permitan identificar, medir y gestionar el riesgo de otorgamiento de crédito.

1.- GESTIÓN DE CARTERAS EN TIEMPOS DE CRISIS

· Mejores prácticas de gestión

· Introducción al Credit Scoring

2.- ANÁLISIS UNIVARIANTE

· Definición de variable objetivo

· Tratamiento de datos

· Muestra y Segmentación

· Horizonte temporal

· Punto de observación y desempeño

· Análisis Univariante

3.- EJERCICIOS :

· Análisis univariante percentiles

· Análisis univariante óptimo New

· Estimación del KS, Gini e IV por variable.

· Estimación Weight of Evidence WOE

4.- MODELOS MULTIVARIANTES

· Regresión Logit

· Regresión Piecewise

· Redes Neuronales

· Algoritmos Genéticos

· Modelos de supervivencia y default time.

5.- DESARROLLO DEL SCORECARD

· Tarjeta de Puntuación

· Técnicas de Reject Inference

6.- EJERCICIOS:

· Regresión logística

· Regresión Piecewise New

· Estimación del Scorecard

7.- GESTIÓN DE CARTERAS DE CONSUMO

· Ciclo de Crédito

8.- SISTEMAS DE DECISIÓN

· Sistemas de Decisión

· Matrices duales

· Árboles de decisión

· Políticas de Crédito

· Decisión del punto de corte

9.- SEGUIMIENTO Y RECOBRO

· Seguimiento de cartera

· Roll Rates

· Behavior Score y Collection Score

· Mejores prácticas en Recobro

· Estrategias de Recobro

10.- EJERCICIOS:

· Matriz Dual

· Estimación de Roll Rates y tasa de mora

· Optimización del recobro programación entera en SAS

11.- VALIDACIÓN DE MODELOS

· Confusion Matrix

· Poder Discriminante:

-Índice Gini

-ROC

-KS

-Brier Score

-Kullback- Leibler

-CIER

· Técnica de Bootstrapping

· Indice de estabilidad

12.- EJERCICIOS:

· Estimación de: KS, CIER, ROC y Gini del Modelo

· Bootstrapping e intervalos de confianza

13.- ENFOQUE IRB BASILEA II

· Validación de modelos IRB

· Model Management

14.- PROBABILIDAD DE DEFAULT (PD)

· Modelos para estimar la PD.

· Calibración de la PD.

· Definición PIT /TTC.

· Ajuste al ciclo económico.

· Migración de matrices.

· Low Default Portfolio en Carteras Minoristas, anclaje con tasa de desempleo. New

15.- EJERCICIOS

· Matriz de transición en tiempo continuo

· Ajuste al ciclo en SAS y Excel con Solver

16.- LOSS GIVEN DEFAULT (LGD)

· Workout approach

· Definición de Cura y Ciclos de Default

· Gastos de recuperación.

· Downturn LGD.

· Modelo Multivariante de LGD

17.- EXPOSURE AT DEFAULT (EAD)

· CCF exposiciones default: Enfoque Fixed Horizon y Enfoque Cohort

· CCF exposiciones No default

18.- EJERCICIOS EN SAS Y EXCEL

· Modelo predictivo LGD New

19.- VALIDACIÓN CUANTITATIVA: PD, LGD Y EAD

· Backtesting PD

· Backtesting EAD y LGD

-Ratio de precisión

-Indicador absoluto de precisión

-Intervalos de Confianza

· Diseño de Reporting

20.- EJERCICIOS:

· Pruebas de Backtesting PD:

-Hosmer Lameshow test

-Normal test

-Binomial Test

-Spiegelhalter test

21.- STRESS TESTING EN CARTERAS RETAIL.

· Stress Testing y Scenario Analysis

· Requerimientos de Stress Testing enfoque IRB New

· Modelo Predictivo de la PD New

22.- EJERCICIOS:

· Estimación de PD estresada con modelo de factores:

-Modelo logit factores macroeconómicos

-Series temporales AR(2)

-Simulación de Montecarlo New

· Modelo de Regresión de Poisson New