Sistemas de Alerta Temprana (EWS) en el Contexto de Basilea II

Transcripción

1 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) en el Contexto de Basilea II Un enfoque para Instituciones Financieras y Organismos de Supervisión Bancaria In Company

2 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) en el Contexto de Basilea II Un enfoque para Instituciones Financieras y Organismos de Supervisión Bancaria Objetivos Contenido Programático Instructores

3 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) Aplicados a Instituciones Financieras Sistemas de Alerta Temprana (EWS) Aplicados a Instituciones Financieras Mejores Prácticas en Metodologías, Sistemas de Análisis y Calificación de Riesgo Bancario, Monitoreo Off Site o Extra- Situ, Indicadores de Alerta Temprana y Modelos Estadísticos Predictivos de Quiebra Bancaria, Modelos Estimadores de Ratings o Descensos (Downgrades) de Categoría y Modelos de Pérdidas Esperadas. Objetivo del Curso Capacitar a los participantes con las diferentes técnicas y metodologías cuantitativas para el desarrollo de Enfoques de Monitoreo Extra-Situ y Sistemas de Alerta Anticipada de Crisis Financieras. Para ello se estudiarán las mejores prácticas en metodologías, sistemas de análisis y calificación de riesgo bancario, monitoreo off site, indicadores de alerta temprana y modelo estadísticos predictivos de quiebra bancaria. Objetivos específicos del Curso Se enfatizará el uso de las mejores prácticas internacionales en materia de sistemas y modelos de alerta temprana. Se abarcarán las siguientes materias: Se desarrollará toda la base conceptual en modelos y metodología para determinar el perfil de riesgo de una entidad bancaria, segmento de instituciones o el sector bancario como un agregado.

4 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) Aplicados a Instituciones Financieras Se utilizarán las más modernas y conocidas metodologías, para el análisis del riesgo de instituciones financieras ( CAMELS, COBRA, CROCODILE, ROCA, BOPEC, MACRO, RATE / CAMEL-B-COM, SCOR, FIMS, SEER, RAST, Cascada de Resultados, Teoría de Brechas Estructurales, Gap de Fondos, Árbol de Rentabilidad, Medidas de Rentabilidad Ajustada por Riesgo RAPM, etc.). Se revisará la basé estadística, matemática y actuarial para el desarrollo de Modelos y Sistemas de Alerta temprana. Inducción a las definiciones y conceptos estadísticos subyacentes en los modelos de alerta temprana para quiebra, descenso de calificación bancaria y Pérdidas Esperadas: Estadística Básica: variable aleatoria, medidas de posición y variabilidad, distribuciones de probabilidad y sus características, distribuciones conocidas de probabilidad discretas y continuas. Inferencia Estadística : estimación, contrastes de hipótesis. Técnicas para la construcción de Modelos de Alerta Temprana para quiebra o descenso en calificación bancaria: Diferencias entre poblaciones, análisis exploratorio de señales. Modelos de series temporales y su uso en el seguimiento de indicadores financieros ( Modelos ARIMA, ARCH y GARCH). Análisis Factorial por Componentes Principales en la reducción de datos sin pérdida de calidad de la información. Modelos Logísticos LOGIT y PROBIT empleados en el cálculo de probabilidades de incumplimiento. Desarrollo de casos prácticos de las metodologías expuestas.

5 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) Aplicados a Instituciones Financieras Parte Día 1 Introducción Qué factores explican la nueva forma de hacer banca? Un Nuevo Marco para la Adecuación del Capital (Basilea II) Nuevo Marco de Adecuación Requerimientos mínimos de capital Idoneidad del capital: Nivel Mínimo de Gestión Calificadoras externas vs. Rating internos La importancia de los recursos propios. El costo del capital Mejores prácticas en sistemas de análisis y calificación de riesgo bancario, evaluación de riesgos bancarios, monitoreo off site y modelos estadísticos para alerta temprana Sistemas de Rating para Instituciones financieras (supervisory bank ratings systems) CAMELS Ratings CAMELS-B-COR CAEL System ROCA System COBRA System CROCODILE System MACRO System BOPEC System Otros sistemas de calificación (PATROL, ORAP, BAKIS, BAROTHY s) Programas de Evaluación del Sector Financiero PESF y los Indicadores Macroprudenciales IMP del FMI. Sistema CAULAS. Sistemas de Evaluación General de Riesgos Bancarios (Comprehensive Bank Risk Assessment Systems). El Risk Assessment, Tools (of supervision) and Evaluation RATE. CAMEL-B-COM System. Herramientas para el Análisis de Riesgo (Risk Analysis Support Tool - RAST). Modelo Estadísticos (Statistical Models) Parte Modelos Estimadores de Rating o Descensos de Categoría (Models Estimating Ratings or Rating Downgrades). Statistical CAMELS Off-site Rating-SCOR. Uniform Bank Surveillance Screen (UBSS). Financial Institutions Monitoring System (FIMS). Modelos Predictivos de Quiebra o Sobrevivencia (Failure or SurvivalPrediction Models). Bank Calculador. System for Estimating Ratings (SEER). Z Model (Altman y SCOTT). Modelos de Pérdidas Esperadas (Expected Loss Models). Support System for Banking Analysis (SAABA). Día 2 Definiciones y conceptos estadísticos Variable. Definición. Tipos de variables. Frecuencias y representaciones. Medidas de Posición y de Variabilidad: Medidas de posición: media, mediana, moda, cuantiles. Medidas de variabilidad: varianza y desviación estándar. Otras medidas descriptivas: Coeficiente de Kurtosis. Coeficiente de Asimetría. Distribución de Probabilidad: Definición y propiedades básicas de la probabilidad. Características de las distribuciones de probabilidad. Variable Aleatoria. Función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria discreta. Función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua. Valor esperado y varianza de una variable aleatoria.

6 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) Aplicados a Instituciones Financieras Parte Parte Medidas de Asociación entre Variables Aleatorias: Covarianza de una variable aleatoria. Coeficiente de Correlación. Matriz de Varianzas y Covarianzas. Distribuciones Probabilísticas Discretaa. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Distribuciones Probabilísticas Continuas Distribución normal. Distribución normal estándar. Distribuciones Asociadas a la Normal Aproximación a la Normal a partir de una variable Binomial (Teorema de De Moivre) Distribución Chi- Cuadrado (Χ 2 ) Distribución t- Student Distribución F- Fisher Inferencia estadística. Estimación Estimación puntual Criterios para seleccionar un buen estimador Error cuadrático medio Estimación por intervalo Intervalo de confianza para la media (µ) con varianza poblacional (σ 2 ) conocida Intervalo de confianza para la media poblacional (µ) con σ 2 desconocida. Pruebas de Hipótesis Planteamiento de hipótesis Situaciones de una y dos colas Error tipo I y II Valores críticos y toma de decisión. Día 3 Regresión Lineal y Análisis de Series de Tiempo: Regresión lineal y correlación. Coeficiente de Correlación lineal simple ρ. Regresión lineal simple. Métodos mínimos cuadrados ordinarios Parte Supuestos del Modelo clásico de Regresión lineal. Normalidad de los valores de la variable dependiente Y. Autocorrelación residual. Heterocedasticidad. Análisis de la varianza y el coeficiente de determinación en el modelo simple. Regresión lineal múltiple Estimación de los coeficientes. Mínimos cuadrados ordinarios. Multicolinealidad. El coeficiente de correlación múltiple y análisis de la varianza en un modelo múltiple. Coeficiente de determinación ajustado. El coeficiente de correlación parcial. Modelos de series de tiempo y modelos ARCH y GARCH. Nociones básicas de la metodología Box Jenkins. Pasos para el desarrollo de los modelos ARIMA Identificación Análisis de estacionariedad Modelos AR, MA y ARMA Estimación Verificación y Diagnóstico Caminata aleatoria. (Ruido Blanco). Predicción. Modelos estacionales. Modelos autorregresivos de heterocedasticidad condicional simple y generalizado (ARCH, GARCH). Métodos Avanzados de Descomposición. Regresión Logística. Análisis Discriminante. Descomposición Factorial. Modelos Logísticos. Variable dependiente dicotómica. Modelo PROBIT. Modelo LOGIT.

7 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) Aplicados a Instituciones Financieras Día 4 Parte Modelos de Alerta Temprana para Quiebra o Descenso en la Calificación Bancaria. Observaciones acerca de la calidad y ordenamiento de la información. Modelos de Pérdidas Esperadas. Modelos de Quiebra. Modelos de Downgrade.

8 Instructores Leonardo Buniak Pineda Economista, tiene una Maestría en Economía Internacional de la Universidad Central de Venezuela, especializado en Finanzas Internacionales. En la actualidad es Managing Partner de la Firma Leonardo Buniak y Asociados LB&A, empresa de consultoría especializada en el desarrollo de prácticas gerenciales y servicios profesionales para bancos y otras instituciones financieras en América Latina y de Buniak & CO, Firma de Análisis y Calificación de Riesgo Bancario. Es autor y líder del equipo que desarrolló el sistema informático CAMELS-R (CAMELS Ratings System), un novedoso y sofisticado Sistema de Análisis y Calificación de Riesgo, que tiene como propósito, diagnosticar y calificar el desempeño financiero y gerencial de bancos y otras instituciones financieras en América Latina y el Caribe. Es autor del Enfoque de supervisión bancaria In-Situ CAMELSBCOR -Un Nuevo Enfoque para el Análisis y la Calificación del Riesgo Bancario en el Contexto de Basilea II Fue Asesor de la Inter-American Investment Corporation (IIC) con sede en Washington D.C., en Análisis y Calificación de Riesgo de Instituciones Financieras Intermediarias de Crédito (IFIs) para América Latina. Fue Asesor de la Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones de Venezuela, en donde realizó las siguientes actividades: Fue Asesor del Plan de Fortalecimiento Institucional (Supervisión Basada en Riesgos), en el Despacho del Superintendente. Fue Associate Partner de la Firma Deloitte & Touche Tohmatsu y Director de Lara Marambio - Fernández Machado & Asociado - Auditores Externos. Fue Director Principal de Del Sur Banco Universal, Economista Jefe de la Oficina de la Presidencia del Banco del Caribe Banco Universal, Asesor del Ministerio de Hacienda y Calificador de Riesgo de Francisco Faraco & Asociados Calificadores de Riesgo Bancario. Es especialista en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario. En 1995 desarrolló un Sistema de Análisis y Calificación de Riesgo para Bancos (MODBC-95), el cual fue actualizado en 1998 (MODBC-98) y en el año 2003 (MODBC-03). Fue Autor y director del diseño del Sistema de Análisis y Calificación de Riesgos de Instituciones Intermediarias de Crédito (IFIs) para el Banco Centroamericano de Integración Económica (BCIE) Modelo METRIC (Modelo de Evaluación Técnica de Riesgos de Intermediarios de Crédito Cuenta con una amplia experiencia de más de quince años en las áreas de Estudios Macroeconómicos y Mesoeconómicos, Risk Management Banking Rating & Bank Risk Analysis, Finanzas Corporativas, Valoraciones Financieras, Fusiones y Adquisiciones Bancarias, Conversión de Bancos Especializados en Universales y Planificación Estratégica Financiera. Fue Instructor de Euromoney Training Group/America en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario, Risk Management para Instituciones Financieras, Fusiones y Adquisiciones Bancarias, Planificación Estratégicas y Valoración de Instituciones Financieras. Profesor Invitado del Programa Avanzado de Banca y Finanzas del Instituto Estudios Superiores de Administración IESA. Profesor de postgrado y pregrado en la Universidad Central de Venezuela y en la Universidad Santa María. Instructor del Instituto Venezolano de Ejecutivos de Finanzas (IVEF). Conferencista en congresos y seminarios dentro y fuera del país en el área económico y financiera. Consultor de la Superintendencia de Bancos del Ecuador. Especialista encargado del Diagnóstico de la viabilidad económico financiera del sistema financiero de banca pública en el Ecuador (Banco del Estado, Banco Ecuatoriano de la Vivienda, Banco Nacional de Fomento y la Corporación Financiera Nacional). Consultor de la Superintendencia de Bancos del Ecuador. Director del Proyecto de Fortalecimiento de la Supervisión Bancaria Extra-situ. Dirigió el proceso de diseño del Sistema de Análisis y Calificación de Riesgo Bancario de la Superintendencia de Bancos del Ecuador. Igualmente se ha desempeñado como consultor de la Superintendencia de Bancos de Guatemala, Nicaragua, del Banco Central de reserva de El Salvador y de la Comisión Nacional de Bancos y Seguro de Honduras (CNBS). Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario, Planificación Estratégica y Simulación Financiera, Fusiones y Adquisiciones Bancarias y en Valoraciones de Instituciones y Gestión de Riesgos Financieros en el Banco Centroamericano de Integración Económica (BCIE). Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario del Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos (CEMLA). Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario del Banco Central del Ecuador y la Superintendencia de Bancos. Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario en la Corporación Inter-americana de Inversiones (Inter-American Investment Corporation IIC). Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario y en Valoración de Instituciones Financieras en la Superintendencia de Bancos de Guatemala. Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario, Fusiones y Adquisiciones Bancarias y Valoraciones de Instituciones Financieras en la Comisión Nacional de Bancos y Seguros de Honduras (CNBS). Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario y Gestión de Riesgos para Instituciones Financieras en la Corporación Andina de Fomento (CAF). Instructor en Análisis y Calificación de Riesgo Bancario y Gestión de Riesgos para Instituciones Financieras en el Banco Central de Venezuela, la Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones Financieras y del Fondo de Garantía de Depósitos (FOGADE). Instructor en Gestión de Riesgos para Instituciones Financieras y en Planificación Estratégica y Simulación Financiera de la Asociación de Bancos de Honduras (AHIBA) y Nicaragua (ASOBANP).

9 Instructores Luis Enrique Piña Economista egresado de la Universidad Santa María. Estudios de Post grado - Maestría en Teoría y Política Económica en La Universidad Central de Venezuela con concentración en el área cuantitativa. Especialización en Economía Empresarial en la Universidad Católica Andrés Bello. En la actualidad es Partner de la Firma Leonardo Buniak y Asociados "LB&A", empresa de consultoría especializada en el desarrollo de prácticas gerenciales y servicios profesionales para bancos y otras instituciones financieras en América Latina y Buniak & CO Firma de Análisis y Calificación de Riesgo Bancario. Es coautor y miembro del equipo que desarrolló el sistema informático CAMELS-R (CAMELS Ratings System ), un novedoso y sofisticado Sistema de Análisis y Calificación de Riesgo, que tiene como propósito, diagnosticar y calificar el desempeño financiero y gerencial de bancos y otras instituciones financieras en América Latina y el Caribe. Es coautor del Enfoque de supervisión bancaria In- Situ CAMELSBCOR - Un Nuevo Enfoque para el Análisis y la Calificación del Riesgo Bancario en el Contexto de Basilea II. Es Chief Economist de la Firma Buniak & Company. Líder de la División de Análisis y Calificación de Riesgo Bancario de la Firma y de la división de estudios macroeconómicos, sectoriales y del mercado financiero. Es Analista y Calificador de Riesgo Bancario, realizando diagnósticos de la calidad financiera intrínseca y monitoreo de políticas financieras de entidades bancarias. Fue líder del proyecto Implantación del Sistema de Alerta Temprana para el Banco Central de la República Dominicana (BCRD) en el marco de la metodología CAMELS-B-COR, donde dirigió el diseño, implementación y puesta en marcha de las distintas herramientas y enfoques de análisis, calificación, simulación, proyección, análisis de sensibilidad y alerta temprana dentro del desarrollo de la consultoría. Realizó estudios de evaluación de gestión, diagnostico financiero y determinación de la viabilidad de las distintas entidades financieras dentro del sistema financiero de la República Dominicana. Participó en el diseño e implantación del Sistema de Análisis y Calificación de Riesgo para la Superintendencia de Banco y de Otras Instituciones Financieras (SIBOIF) de Nicaragua Modelo MAR (Modelo Técnico de Análisis Integral de Riesgo) Modelo SIC (Sistema Integral de Calificación de Riesgo de Instituciones Financieras), participó en el diseño del Modelo FORMETRIC (Modelo de Simulación y Proyección Financiera). Fue el encargado del marco desarrollo operativo de los modelos de análisis, calificación y proyección financiera, además formó parte del equipo de control de calidad del proyecto de fortalecimiento de la supervisión bancaria en Nicaragua. Ha desarrollado diversos planes estratégicos de negocios en instituciones de distintos países incluyendo Venezuela, Nicaragua y República Dominicana. Tiene experiencia de ocho años en las áreas de Estudios Económicos, Análisis y Calificación, Diagnostico de Viabilidad Económica y Financiera para Entidades Bancarias, Valoraciones Financieras, Fusiones y Adquisiciones Bancarias y Planificación Estratégica Financiera. Ha preparado diversos estudios de perfil de riesgos de instituciones financieras de Venezuela y el exterior. Especializado en diagnóstico de irregularidad financiera de entidades bancarias y otros intermediarios financieros. Conferencista en diversos seminarios y foros a nivel nacional e internacional, sobre temas relacionados al análisis del riesgo bancario, las crisis financieras, riesgo de mercado y administración integral de riesgos. Es Profesor de Pregrado en la Universidad Santa María y Profesor invitado de la Universidad Central de Venezuela (UCV), en temas relacionados al Análisis y Calificación del Riesgo Bancario y Gestión integral de Riesgos Fue investigador asistente en el proyecto de Economía Informal elaborado por el Centro de Divulgación del Conocimiento Económico (CEDICE).

10 Sistemas de Alerta Temprana (EWS) en el Contexto de Basilea II Un enfoque para Instituciones Financieras y Organismos de Supervisión Bancaria Información de Contacto

11 Correos electrónicos Atención personal e inmediata a través de los números: +58 (424) (424) contacto@camelsr.com lpina@camelsr.com cparedes@camelsr.com lbuniak@camelsr.com Visitenos hoy mismo en CAMELS R Newsletter Entérese de lo mas reciente en materia de cursos y seminarios internacionales, noticias y artículos de opinión, y nuevos productos y servicios. Visite suscríbase a nuestros boletines Redes Sociales Visite síganos en las redes sociales