MAURILIO PATIÑO Banco Ve Por Más JAVIER MÁRQUEZ DIEZ-CANEDO Heleodoro Ruiz Grupo Financiero Banorte-IXE David Hernández Crédito Crédito Familiar GUSTAVO I. FUERTES PRMIA EDWARD I. ALTMAN New York University (NYU) JON GREGORY Solum Financial Partners LLP RiskMathics, empresa dedicada a la investigación, análisis e impartición de cursos de vanguardia en las áreas de Administración de Riesgos, Trading, Productos Derivados y Finanzas Cuantitativas, da inicio a su programa de Riesgo de Crédito, en el que participan reconocidos Practitioners de amplio reconocimiento a nivel local e internacional. Los últimos acontecimientos de bancarrota y eventos de crédito, resultado de la primera Crisis Global, han llevado a las instituciones financieras a replantearse el papel del Riesgo de Crédito y de cómo tener mejores elementos y parámetros para poder medirlo, cuantificarlo, administrarlo y la posibilidad de anticiparse a cualquiera de estos sucesos, varios de estos elementos y prácticas contenidos en el nuevo marco de Basilea III. Es por ello, que hoy más que nunca es necesario que dichas Instituciones cuenten con Capital Humano preparado y capacitado para poder controlar cualquier evento de crédito que pueda poner en riesgo el futuro de la organización. OBJETIVO Dotar a los participantes de los últimos avances y de herramientas de vanguardia a nivel mundial para medir, modelar y administrar el Riesgo de Crédito. QUIÉNES LO DEBEN DE CURSAR? Tesoreros Corporativos Administradores de Riesgos Áreas de Crédito Reguladores Académicos Financieros Quants Traders Bancos Fondos de Pensiones Aseguradoras Reaseguradoras Casas de Bolsa Sociedades de Inversión Hedge Funds Asset & Fund Managers Personal involucrado en Cámaras de Compensación y Liquidación (CCPs) Áreas de Crédito y Préstamo de Instituciones Financieras MÓDULO I. Modelos de Riesgo de Crédito de Portafolio 1. Enfoque estructural para la estimación de incumplimiento y valuación de deuda. 1.1. Estimación de incumplimiento 1.2. Valuación de deuda 1.3. Modelo Multiperiodo 2. Uso de matrices de transición 2.1. Transiciones multiperiodo 2.2. Tasas de riesgo (Hazard rate approach) 2.3. Construcción y uso de matrices generadoras 2.4. Estimación de probabilidades de incumplimiento con regresión lineal y de Poisson 3. Modelos para modelar la dependencia entre incumplimientos 3.1. Correlación, probabilidades conjuntas y enfoque de variables de estado. 3.2. Estimación de parámetros: métodos de momentos y de máxima verosimilitud. 3.3. Introducción al uso de cópulas 3.4. Backtesting 4. Modelación de pérdidas de portafolio 4.1. Distribución de pérdidas 4.2. Simulación de Montecarlo y métodos de reducción de varianza 4.3. Aproximaciones numéricas 4.4. Modelación con incertidumbre en parámetros 4.5. Extensión multiperiodo 4.6. Backtesting de modelos de portafolio 4.7. Aplicaciones 4.8. CreditRisk+ Duración: 30 Horas (10 clases) MAURILIO PATIÑO Director Global de Riesgos Banco Ve Por Más Maurilio Patiño actualmente es Director Global de Riesgos de Banco Ve por Más. Anteriormente fungió con el mismo cargo para Banco Itaú Chile y para Banco Wal-Mart. Anteriormente fungió como responsable de riesgos de Bank of America (2004 Julio 2007) y responsable de riesgos de mercado en Bank Boston México por tres años. Previamente se desempeñó como Subdirector de Administración de Riesgos en Bital durante cinco años. Adicionalmente tiene experiencia como consultor actuarial, habiendo trabajado con William M. Mercer. Su experiencia como docente ha sido desarrollada en los últimos 12 años en diversas instituciones, impartiendo cursos relacionados con valuación y cobertura de instrumentos derivados, modelación matemática y medición de riesgos. Maurilio es actuario egresado de la Universidad Anáhuac y cuenta con una Maestría en Métodos matemáticos para Finanzas por la misma Universidad.
MÓDULO II. Implementación del Modelo CyRCE y Comparación de Resultados con otros Modelos Similares Duración: 6 Horas (2 clases) JAVIER MÁRQUEZ DIEZ-CANEDO Director Global de Riesgos 1. CyRCE: Fundamentos y Resultados Básicos 1.1. El problema de concentración 1.2. Suficiencia de capital, monto en riesgo, concentración y límites: La idea básica 1.3. Una primera generalización: Análisis de una cartera que contiene créditos de diferentes tamaños 1.4. Análisis de las desigualdades de suficiencia de capital 1.5. El índice de concentración de una cartera y sus implicaciones sobre la distribución de los créditos 1.6. Un ejemplo numérico 1.7. Incluyendo tasas de recuperación 1.8. Algunos comentarios sobre el supuesto de normalidad 1.9. Comentarios y conclusiones 2. CyRCE: El Modelo General 2.1. Introducción 2.2. El impacto de la correlación: Concentración de riesgo VS Concentración en números 2.3. La determinación de límites individuales sobre los créditos y suficiencia de capital 2.4. Segmentación de la cartera: Concentración, límites individuales por segmento y requisitos de capital 2.5. Pérdida dado incumplimiento: La tasa de recuperación 2.6. Comparación de Resultados entre el Modelo CyRCE y otros modelos (Credit Risk +) 2.7. Práctica: Implementación de CyRCE 2.8. Comentarios y conclusiones Hasta febrero de 2013 Javier Márquez Diez-Canedo fungía como Director Global de Administración de Riesgos Banorte Grupo Financiero. Anterior a este cargo dirigía la Gerencia de Análisis de Riesgos y Proyectos Especiales del Banco de México. Entre sus principales responsabilidades incluían estudios especiales en riesgo relacionados con el sistema financiero mexicano, incluyendo temas concretos de regulación bancaria. Tiene una amplia experiencia tanto en el Banco de México como en la banca privada y comercial, en materia de análisis financiero e investigación y manejo de riesgos. El Doctor Márquez tiene el grado de Ingeniero Mecánico Administrador (IMA) en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM, 1965), una Maestría en Investigación de Operaciones de la London School of Economics and Political Science (LSE, 1967) y un Doctorado (Ph.D.) en Ciencias Matemáticas con área menor en Economía en The John Hopkins University (JHU, 1974). Es miembro de la Academia Mexicana de Ingeniería y del Instituto Mexicano de Ejecutivos de Finanzas (IMEF). Ha escrito tres libros, el último titulado... Una Nueva Visión del Riesgo de Crédito y de igual manera ha publicado innumerables artículos en revistas profesionales y académicas; tanto en México como en el extranjero. El Dr. Javier Márquez Diez-Canedo es ampliamente reconocido en México y a nivel mundial por sus contribuciones en el campo de Riesgo de Crédito. MÓDULO III. Riesgo de Crédito Individual 1. Riesgo, riesgo de crédito y administración de riesgos 1.1. Tipos de riesgo 1.2. Elementos para enfrentar el riesgo de crédito 2. Crédito comercial (Empresas) 2.1. Determinación del nivel de riesgo del deudor 2.2. Determinación del nivel de riesgo de los créditos 2.3. Validación y calibración de un Rating de riesgo de crédito 3. Crédito al consumo 3.1. Modelos de puntaje (Credit Scoring) 3.2. Modelos expertos en base a datos sociodemográficos 3.3. Modelos estadísticos 3.4. Validación y calibración de modelos 3.5. Roll Rates, vintages, portfolio mix 4. Medición del riesgo de crédito individual 4.1. EAD, Exposición al Incumplimiento 4.2. PD, Probabilidad de Incumplimiento 4.3. LGD, Severidad de la Pérdida 4.4. EL, Pérdida Esperada individual Duración: 12 Horas (4 clases) Heleodoro Ruiz Director Adjunto de Riesgos Grupo Financiero Banorte-IXE Heleodoro Ruiz tiene más de 20 años de experiencia en el Sector Bancarios, principalmente en crédito y administración de riesgos, incluyendo riesgo de contraparte, crédito comercial, crédito hipotecario y crédito al consumo. Cuenta con amplia experiencia en planeación estratégica y en la gestión de portafolios de crédito, creando y aplicando metodologías y modelos avanzados de calificación de riesgo para crédito comercial, así como modelos estadísticos y modelos expertos para otorgamiento de crédito al consumo, desarrollando y validando modelos de comportamiento y cobranza para negocios de crédito masivo, también ha sido responsable de poner en práctica y supervisar estas metodologías y modelos en amplias redes bancarias internacionales. Ha sido asesor de algunos Bancos en Latinoamérica y como catedrático y conferencista ha impartido cursos y conferencias en diversas Universidades y asociaciones financieras sobre Banca y Finanzas en varios países de América, Europa y Asia (Austria, Brasil, Canadá, Colombia, Costa Rica, Japón, Corea del Sur, España, EUA, México, Perú y Venezuela). Estudió la Maestría en Finanzas en el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey y un MBA en el Instituto Panamericano de Alta Dirección de Empresas, Ingeniero en Sistemas Computacionales, egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México. Profesor del Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey en el Seminario Internacional de Administración de Riesgo Financiero, ha escrito y publicado varios artículos sobre Banca y Finanzas. Heleodoro Ruiz desde 1997 es Director Ejecutivo de Administración de Riesgos en Grupo Financiero Banorte, y a partir de 2005 coordina y representa a la Asociación de Bancos de México para la implementación de Basilea II.
MÓDULO IV-A. Credit Scoring para Crédito Individual David Hernández Director de Administración de Riesgo de Crédito Familiar Duración: 18 Horas (6 clases) Objetivo del módulo Enseñar a los participantes los Fundamentos Teóricos y Prácticos de Credit Scoring, y con ello brindar herramientas de mejora a los sistemas, modelos y procesos que utilizan las Instituciones de Crédito (Bancos, SOFOLES, SOFOMES, crédito individual, etc.), así como la implementación de estrategias para obtener el máximo beneficio de estos modelos en la originación, cobranza y administración del portafolio considerando los ciclos económicos buenos, malos y épocas de recesión. A quiénes se encuentra dirigido? Personal que se encuentra involucrado con el proceso de Crédito de Bancos, SOFOLES, SOFOMES, y cualquier Institución de Crédito que requiera crear modelos de Crédito Individual Quants encargados de elaboración, supervisión y mantenimiento del Modelo de Scoring empleado por la institución Administradores de Riesgos y Crédito Reguladores 1. Historia y Filosofía de Credit Scoring 1.1. Historia del Crédito 1.2. Historia de Credit Scoring 1.3. Relación del Credit Scoring con minería de datos 1.4. Historia del Buró de Crédito 2. Mecánicas de Credit Scoring 2.1. Qué es un scorecard? 2.2. Definición de métricas utilizadas 2.3. Afectaciones a los scorecards 3. Métodos estadísticos y matemáticos para el desarrollo de Scores 3.1. Métodos paramétricos (derivados de análisis estadísticos): 3.2. Regresión Lineal Multivariada 3.3. Regresión Logística 3.4. Análisis Discriminante 3.5. Métodos 3.6. Programación Lineal 3.7. Redes Neuronales 4. Métricas de Evaluación de Scores 4.1. Medidas de Separación, divergencia y ordenamiento (KS, Gini, Accuracy Ratio, Rank order) 4.2. Asociación lineal de las variables con los momios (WOE, IV) 4.3. Métricas de Predictabilidad 4.4. Reportes generales de medición 5. Credit Scoring a lo largo del ciclo de Crédito 5.1. Modelos de Originación 5.2. Modelos de Comportamiento 5.3. Modelos de Cobranza (Front End / Payment Projection) 5.4. Modelos de Fraude 5.5. Modelos Anti-attrition 6. Desarrollo de un Scorecard 6.1. Personas y procesos involucrados 6.2. Creación de un Business Plan 6.3. Recursos disponibles (Gente, Software, Información) 6.4. Análisis de Información 6.5. Segmentación y Técnicas disponibles 6.6. Muestreo 6.7. Análisis univariado y bivariado de características 6.8. Inferencia de Rechazos a. Calibración de modelos b. Validación 7. Implementación y Monitoreo 7.1. Implementación en sistemas 7.2. Métricas y Técnicas de Monitoreo 7.3. Análisis de Características 7.4. Desempeño por Cosecha y Portafolio 8. Ambiente Regulatorio 8.1. Metodología aplicada para Cálculo de Reservas 8.2. Mejores prácticas en relación a Basilea II PI (Metodología Pérdida Esperada) 9. Tendencias de Credit Scoring en la industria 10. Desarrollo, implementación y Backtesting de un modelo integral de Credit Scoring Expositor David Hernández actualmente es el Director de Administración de Riesgo de Crédito en Crédito Familiar, en la que sus principales responsabilidades se encuentran la administración, mantenimiento y seguimiento del portafolio de Préstamos Personales de Crédito Familiar, desde la originación, mantenimiento del portafolio, hasta las estrategias de cobranza. Anteriormente dirigía la subdirección de Scoring y Analytics en Scotiabank Inverlat, en la cual era el responsable del mantenimiento y seguimiento de todos los modelos de Score a lo largo del ciclo de crédito referente a crédito menudeo, así como las estrategias de riesgo para la originación de cada producto dentro del banco. También del desarrollo de una serie de modelos de originación para los productos Automotriz, Hipotecario y Tarjeta de Crédito que muestran excelente capacidad predictiva de acuerdo a estándares de la industria. David Hernández es Licenciado en Economía por el ITAM.
MÓDULO IV-B. Credit Portfolio Management 1. Teoría Moderna del Portafolio 1.1. El binomio Riesgo / rendimiento 1.2. Fronteras eficientes 2. Requerimientos de datos y fuentes de información para la Administración de Portafolios de Crédito 2.1. Probabilidades de incumplimiento inferidas por distintos modelos 3. Herramientas para Administrar Portafolios de Crédito 3.1. Capital Regulatorio y Capital Económico 3.2. Risk Adjusted Performance 3.3. Stress Testing 3.4. Análisis de Concentración y Diversificación 3.5. Riesgo Industria 3.6. Ventas de Cartera 3.7. Derivados de Crédito 3.8. Bursatilización de Activos 3.9. Créditos Sindicados 3.10. Risk Appetite & Limit Setting 3.11. Reporting Interno y Externo Duración: 15 Horas (5 clases) GUSTAVO I. FUERTES SÁNCHEZ PRMIA México Doctor en Ciencias de la Administración (titulado con Mención Honorífica) con Especialidad en Finanzas por la FCA UNAM. Sus líneas de investigación están relacionadas fundamentalmente con la Administración de Riesgos Financieros, Regulación Financiera y Modelos de Riesgo. Maestro en Administración de Riesgos Financieros (Universidad de Reading, Inglaterra), Licenciado en Administración (Universidad La Salle) y Licenciado en Economía (Universidad Autónoma Metropolitana). Su experiencia profesional se centra en temas relacionados con los Riesgos Financieros, actualmente es Director de Risk Analytics & Portfolio Management de GE Capital Américas (brazo financiero de General Electric Co.); anteriormente fue Director de Capital Markets en Deloitte México, donde tenía como responsabilidad la gestión de la práctica de Riesgo Financiero así como la implementación de estrategias de cobertura con Productos Financieros Derivados. Previo a esta asignación, trabajó durante 8 años en HSBC México. Dentro de esta Institución Financiera, su última asignación fue la de responsable de la Estrategia de Riesgos del banco y las subsidiarias así como de la implementación de los proyectos de Capital Económico y Pruebas de Estrés dentro de la misma institución. También fue responsable de la Administración de los portafolios de crédito, la ejecución de los estudios de Riesgo Sectorial, la valuación de los portafolios de la Tesorería y la implementación de la estrategia de Control Financiero de la Ley Sarbanes-Oxley. MÓDULO V. Riesgo Contraparte y CVA 1. Introducción 1.1. Historia del riesgo de contraparte y CVA 1.2. El mercado OTC de derivados 1.3. Ajuste de Valoración del Crédito (CVA) 1.4. Regulación 2. Exposición Crediticia 2.1. Límites de Crédito 2.2. Definiendo la exposición crediticia 2.3. Exposición Esperada (EE), Exposición Potencial Futura (PFE) y Exposición Positiva Esperada (EPE) 2.4. Perfiles de exposición típicos 2.5. Mitigando la exposición crediticia Ejemplos: EE, PFE, EPE y el impacto de compensación y colateralización 3. Metodología para simular la exposición Duración: 14 Horas (2 FULL-DAYs) 3.1. Enfoques simples 3.2. Visión general de la metodología de simulación 3.3. Agregación y el impacto de compensación 3.4. Exposición incremental 3.5. Exposición marginal 3.6. El impacto de la colateralización Ejemplo: Cuantificando el impacto de la compensación en la exposición crediticia JON GREGORY Solum Financial Partners LLP 4. Incumplimiento y credit spreads 4.1. Definiendo la probabilidad de incumplimiento 4.2. Datos Históricos 4.3. Probabilidades de incumplimiento implícitas en el mercado 4.4. Métodos de registro 4.5. Diferenciales de crédito 4.6. Tasas de recuperación Ejemplo: calculando la probabilidad de incumplimiento de las cotizaciones CDS 5. CVA - Credit Value Adjustment 5.1. El papel del CVA 5.2. Ejemplo - el CVA de un swap 5.3. Fórmulas CVA 5.4. CVA y neutralidad del riesgo 5.5. Ejemplos 5.6. CVA incremental y marginal Ejemplo: calculando el CVA usando métodos aproximados y más precisos 5.7. Calculando el CVA incremental 6. Requerimientos de capital por riesgo de contraparte 6.1. Impacto del riesgo de contraparte a nivel del portafolio 6.2. El factor alfa y EEPE 6.3. Modificaciones a Basilea II 6.4. Basilea III y CVA VaR 6.5. Ejemplo Práctico de CVA VaR 6.6. Las contrapartes centrales Ejemplo: calculando el factor alfa para varios portafolios crediticios con diferencias
7. Riesgo wrong-way 7.1. Ejemplos y evidencia empírica 7.2. Portafolio de riesgo wrong-way 7.3. Riesgo wrong-way a nivel de operación 7.4. El impacto de colateralización Ejemplo: modelo simple de riesgo wrong-way y cálculo simple de riesgo de contraparte CDS 8. Debt Value Adjustment (DVA) Ajuste de Valoración de la Deuda 8.1. CVA para posiciones colateralizadas 8.2. CVA y DVA bilateral 8.3. Cómo monetizar DVA 8.4. Supuestos de correlación y liquidación 8.5. Ajuste de Valoración del Financiamiento Ejemplo: calculando el CVA en presencia de compensación y colateralización y calculando DVA 9. Financiamiento y valuación 9.1. Fundamentación 9.2. OIS descontado 9.3. Ajuste de Valoración del Financiamiento (FVA) 9.4. Optimización de CVA, DVA, financiamiento y capital regulatorio Ejemplo: cálculo del FVA (LVA) 10. Administrando el CVA 10.1. Analizando el papel de la mesa CVA 10.2. Cobertura dinámica y Griegas CVA 10.3. Cross gamma 10.4. Cobertura y DVA 10.5. Cobertura en la práctica 11. Contrapartes centrales Expositor 11.1. Neteo multilateral 11.2. Los mecanismos de trading a través de una CCP 11.3. Marginación 11.4. Preguntas importantes a una CCP 11.5. Cargos de capital de una CCP Dr. Jon Gregory es socio en Solum Financial Partners LLP y se especializa en proyectos de consultoría y asesoría relacionados con riesgo de contraparte y CVA. Ha trabajado en varios aspectos de riesgo de crédito en su carrera; anteriormente estuvo en Barclays Capital, BNP Paribas y Citigroup. Es autor del libro Counterparty Credit Risk: The new challenge for global financial markets, ahora en su segunda edición. Dr. Jon Gregory es consultor especializado en el área de riesgo de contraparte. Empezó su carrera en Salomon Brothers (ahora Citigroup). De 1997 a 2005, trabajó en BNP Paribas, inicialmente desarrollando el marco institucional para el pricing y administración de riesgo de contraparte para la división de Fixed Income y posteriormente fue parte del rápido crecimiento del negocio de derivados de crédito. De 2005 a 2008, fue Global Head of Credit Analytics en Barclays Capital con base en Londres. Ha publicado muchos artículos en el área de riesgo de crédito, recientemente buscando algunos temas complejos de riesgo de contraparte en relación a la crisis de crédito. En 2001, fue coautor del libro Credit: The Complete Guide to Pricing, Hedging and Risk Management, el cual fue preseleccionado para el Kulp-Wright Book Award por ser el texto más significativo en el campo de administración de riesgos y seguros. Jon tiene un Doctorado de Cambridge University. MÓDULO VI. Current Conditions and Outlook for Global Corporate and Sovereign Credit Markets 1. Current conditions in credit markets and the outlook for corporate defaults 2. A tale of three periods for credit markets 3. The credit crisis- How long will the recession last? 4. Predicting defaults and recoveries using mortality rate and market based models 5. The distressed debt market 6. Predicting corporate distress using a fundamental credit risk model 7. Converting a credit risk model into estimates for the probability of default and loss given default 8. Applications in Emerging Markets Duración: 8 Horas (2 clases) EDWARD I. ALTMAN Stern School of Business, New York University (NYU) Edward I. Altman es el Director de Investigación de Mercados de Crédito y Deuda en el Centro Salomón de la Universidad de Nueva York para el Estudio de Instituciones Financieras. Anterior a este cargo, el Profesor Altman encabezó el Programa MBA de la Stern School por 12 años. El Dr. Altman ha diseñado modelos predictivos de corporate distress y procedimientos para el saneamiento de empresas financieras. Actualmente es consejero del Centrale dei Bilanci en Italia y de varios bancos centrales extranjeros. Ha sido asesor de varias agencias gubernamentales, grandes instituciones financieras y contables y compañías industriales. Ha testificado frente al Congreso de E.U., el Senado del Estado de Nueva York y ante varios gobiernos y organizaciones regulatorias y es Director y Miembro del Consejo Consultivo de un gran número de instituciones corporativas, editoriales, académicas y financieras. El profesor Altman recibió su MBA y Ph.D. en Finanzas en la Universidad de California. Fue ingresado dentro del Salón de la Fama del Fixed Income Analysts Society en 2001, fue nombrado Presidente de la Financial Management Association (2003). En 2005, el Profesor Altman fue nombrado uno de las 100 Personas Más Influyentes en Finanzas por la revista Treasury & Risk Management. Es Editor Ejecutivo de la publicación internacional Journal of Banking and Finance y Editor Consultivo de la serie John Wiley Frontiers in Finance Series. Ha publicado o editado 20 libros y alrededor de 150 artículos en revistas académicas de finanzas, contabilidad y economía. Fue el editor del Handbook of Corporate Finance y del Handbook of Financial Markets and Institutions y es autor de los libros: Bankruptcy, Credit Risk and High Yield Junk Bonds (2002), Recovery Risk (2005), Corporate Financial Distress & Bankruptcy (3ra ed.,).
CALENDARIO 2014 REQUERIMIENTOS Contar con un nivel medio y/o superior de inglés (No se contará con traducción simultánea) Provenir de carreras económico - administrativas De preferencia trabajar en Instituciones Financieras Contar con LapTop y Excel Cupo Limitado COSTO: $70,000 M.N. + IVA SEDE: Módulos 1 al 4-B. Club Piso 51,Torre Mayor, Reforma 505, Col. Cuauhtémoc C.P. 03100 México D.F SEDE: Módulos 5 y 6. Sheraton María Isabel Hotel and Towers. Av. Paseo de la Reforma 325 Col. Cuauhtémoc; Ciudad de México, D.F. 06500 Duración: 106 horas (31 Clases) REGISTRO E INSCRIPCIONES E-mail: derivatives@riskmathics.com OPCIONES DE PAGO: 1. Transferencia y/o Depósito Bancario (RESIDENTES E INSTITUCIONES ESTABLECIDAS EN MÉXICO) NOMBRE: RiskMathics Financial Innovation, S.C. BANCO: BBVA Bancomer, S.A. CLABE: 012180001649665030 CUENTA: 0164966503 2. Transferencia Bancaria en Dólares (RESIDENTES E INSTITUCIONES ESTABLECIDAS EN EL EXTRANJERO) BANCO: BBVA Bancomer, S.A. SUCURSAL: 0956 SWIFT: BCMRMXMM BENEFICIARIO: RiskMathics Financial Innovation, S.C. CUENTA: 012180001649665629 3. Pago vía telefónica con Tarjeta de crédito VISA, MASTERCARD o AMERICAN EXPRESS NOTA IMPORTANTE: No existen reembolsos ni devoluciones
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