SPSS, R y Excel. Modelos de Credit Scoring. Quants Group SAC. Formación Profesional. Una guía práctica y completa de modelos

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Transcripción:

Quants Group SAC Formación Profesional SPSS, R y Excel Modelos de Credit Scoring Una guía práctica y completa de modelos Curso Online en Vivo Fechas: En cualquier momento del año 2017 Duración: 30 horas, 8 sesiones

Introducción: Este curso permitirá obtener un mejor aprovechamiento del software R y SPSS para el desarrollo de modelos scoring de riesgo de crédito para una adecuada toma de decisiones, fomentando un criterio científico analizando los principales tópicos riesgos Dirigido a: Cualquier persona que participe en la construcción de modelos de riesgo de crédito, o es responsable de monitorear el comportamiento y el desempeño de los modelos de riesgo de crédito. Objetivos: Al culminar el curso, el participante estará en capacidad de: 1. Dotar a los participantes de las principales herramientas del R y SPSS para el análisis de riesgo de crédito. 2. Utilizar y manejar un software de amplio uso en banca de inversión, banca central y comercial para la construcción de modelos scoring de riesgos. 3. Estar en la capacidad de tomar decisiones cuantitativas y cualitativas asociadas al manejo de riesgo de crédito. Pre-requisitos: Antes de asistir a este curso, usted debe tener experiencia en negocios de riesgo de crédito y una comprensión básica de los métodos de clasificación estadística. La experiencia usando software SPSS, R o R Studio es útil, pero no es necesario. Perfil del instructor del curso: Economista con posgrado en Econometría y posgrado en Riesgos Financieros. Con experiencia docente en cursos de capacitación público, in house y virtuales en Análisis Estadístico y Econométrico aplicado al modelamiento de Riesgo Crediticio para prestigiosas entidades como INTER- BANK, Financiera MAF, CMAC Cusco, CMAC Arequipa, BCRP, SUNAT, MINTRA, entre otras. Cuenta con más de 10 años laborando en áreas relacionadas a Business Intelligence, CRM, Data Mining y en servicios de programación informática personalizada. Cuenta en su haber la construcción y validación de modelos econométricos aplicados a Riesgo Crediticio (Modelos de Scoring de Admisión, Scoring Comportamental, Scoring de Cobranza, Scoring de Recuperación, Modelos de Rating y Modelos de Score-Rating).

Programa: TEMA 1: Application Scoring Interfaz de R, Ayuda en R y Configuración directorio de trabajo Instalando paquetes para análisis estadístico Importación de datos (formato txt, xls, csv, spss, sas, entre otros) Funciones y gráficos en R Ventajas y desventajas de los credit scoring Tipos de variables en el Scoring Definición del default Roll Rates Analysis Definición del horizonte temporal Especificación de exclusiones Tipos de muestreo (muestra de desarrollo y validación) Descripción de datos cualitativos y ordinales Descripción de datos cuantitativos Descripción de datos cuantitativos agrupados Tratamiento de valores perdidos Detección de outliers Exploración de variables usando árboles de decisión Identificación de interacciones Trameado de variables usando Peso de Evidencia (WoEs) y Valor de Información (IV) Cálculo de la probabilidad de default y score de admisión Técnicas de inferencia de denegados Medidas de bondad de ajuste (pseudo-r2, Hosmer-Lemeshow) TEMA 2: Behavioral Scoring Definición de la muestra de desarrollo y validación Definición del default Definición del horizonte temporal Variables de comportamiento interno de pago del cliente Variables transaccionales Variables de morosidad Análisis exploratorio de variables usando SPSS y R Medidas de bondad de ajuste (pseudo-r2, Hosmer-Lemeshow) Comparación de scores Elaboración de Matriz de scores para gestión de riesgo de crédito TEMA 3: Bureau Scoring Definición de la muestra de desarrollo y validación Definición del default Definición del horizonte temporal Variables comportamiento de pago de deudor en el sistema financiero Variables de estructura y tipos de deuda del deudor en el sistema Análisis exploratorio de variables usando SPSS y R Cálculo de la probabilidad de default y score de seguimiento Medidas de bondad de ajuste (pseudo-r2, Hosmer-Lemeshow) Especificación de exclusiones TEMA 4: Collection Scoring Tipos de muestreo (muestra de desarrollo y validación) Definición de default Exploración de variables sociodemográficas Exploración de variables de riesgos Exploración de variables de gestión de cobranzas Exploración de variables usando árboles de decisión Trameado de variables usando Peso de Evidencia (WoEs) y Valor de Informacion (IV) Estimación del modelo usando regresión de Cox (modelos de supervivencia básico) Estimación del modelo usando regresión de Cox con covariables dependientes del tiempo (modelo de supervivencia avanzado) Cálculo de ratios hazard por variable Medidas de bondad de ajuste Especificación de exclusiones TEMA 5: Recovery Scoring Tipos de muestreo (muestra de desarrollo y validación) Definición de default Variables de composición y antigüedad de deuda en la entidad Variables de composición de deuda en el sistema financiero Medidas de bondad de ajuste 100% PRÁCTICO! Vacantes Limitadas!

Metodología: La modalidad del curso es virtual en vivo (online) a través de plataforma Webex, Skype, o similar. El docente hará las exposiciones necesarias de los conceptos en cada clase, complementándolo con la parte práctica respectiva de cada tema a tratar. Se hará uso de SPSS, R y Excel para el mejor entendimiento de los problemas y temas a desarrollar. Requerimientos informáticos: Para el adecuado desarrollo del evento, los participantes deberán contar con conexión a internet con velocidad necesaria y tener instalado SPSS, R y Excel. Un día antes del evento se comunicará por email mayor detalle el procedimiento de conexión. Asimismo, el día del evento (media hora antes) el coordinador del evento estará conectado para realizar las pruebas de conexión respectiva. Fecha, duración y horario: Fechas: En cualquier momento del año 2017. La duración del curso tiene la siguiente estructura: 30 horas lectivas (7 sesiones de 4 horas cada una y 1 sesión de 2 horas). El horario es: Sábados de 9:00 a 13:00 (hora de Lima-Perú) Domingos de 9:00 a 13:00 (hora de Lima-Perú)

Inversión: Tarifa: US$ 950 + IGV (IGV sólo aplica para solicitudes de factura). Consulta por nuestros descuentos. Esta inversión contempla: Material descargable (PDF, plantillas Excel, scripts en R y SPSS). Certificado a nombre de la empresa Quants Group. Datos de pago: Primera opción: Transferencia Bancaria Cuentas para transferencias desde Perú Depósito: A nombre de QUANTS GROUP S.A.C. RUC: 20565812433 BANBIF Cta. Cte. M.N. N : 007000540206 BANBIF Cta. Cte. M.N. CCI N : 038-101-107000540206-22 BCP Cta. Cte. M.N. N : 193-2363182-0-24 BCP Cta. Cte. M.N. CCI N : 002-193-002363182024-10 Cta. De Detracciones Banco de la Nación Nº: 00-074-080499 (10%) Datos para transferencias desde el Extranjero Código Swift Banco de Crédito: BCPLPEPL Consignar Tipo de Servicio Código 037 Segunda opción: Pago con Tarjeta de Crédito (VISA; Master Card; American Express) o Débito (VISA, Master Card, Discover) vía PayPal - www.paypal.com Beneficiario: QUANTS GROUP S.A.C. Cuenta: info.quantsgroup@gmail.com

Info QUANTS GROUP SAC admin@quantsgroup.biz info.quantsgroup@gmail.com www.quantsgroup.biz RPC: 00 51 991 215 886