TALLER Jueves 9 y Viernes 10 de Marzo de 2017 Hotel Radisson, San José, Costa Rica. Integrando el Riesgo de Crédito a la Rentabilidad por cliente.
Objetivos OBJETIVO Si se trabaja principalmente con créditos, lo primero que se nos viene a la mente es: negocio vs riesgos. La gestión integral de riesgos es un pilar fundamental para el negocio de una entidad financiera, la misma permite la toma de decisión gerencial ajustada a las posibles pérdidas que pueda tener así como las posibles ganancias. Sin embargo, una vez que se llega a identificar el riesgo de crédito de una entidad, surgen algunas preguntas como ser: qué se debería hacer para tratar de minimizar el riesgo y maximizar la rentabilidad de la entidad?, existen metodologías cuantitativas para alcanzar modelos de optimización de rentabilidad y riesgo?, Cómo se debe armar esta estructura para alcanzar estas optimizaciones?, Cómo afectaría este esquema al modelo de negocio de la entidad y al nivel de riesgo de la misma?.
Este análisis te permite conocer las ganancias o pérdidas dentro de un análisis técnico que va más allá de rencillas internas por obtener el mejor resultado para la institución, donde la misma debe ser basada en resultados de análisis cuantitativo y cualitativo considerando los criterios analizados por cada componente de un organigrama que debe realizar la búsqueda de trabajo en equipo.
Metodología El curso es eminentemente práctico el mismo posee un 70% de ejercicios prácticos y un 30% teórico, en base a presentaciones y ejercicios realizados en Excel de manera directa y con apoyo de add-ons que permitan la comprensión pedagógica de todas las metodologías a ser desarrolladas.
Dirigido DIRIGIDO a A Analistas, Gerentes, Auditores y demás personal responsable de medir Supervisar y Gestionar el Riesgo de Crédito, así como a todo profesional interesado en conocer las metodología de vanguardia utilizada en la Optimización del Portafolio Crediticio.
DIRIGIDO A Modelos cuantitativos a ser aplicados en el curso: Estadística. Econometría. Simulaciones de MonteCarlo. Inteligencia Artificial. Redes Neuronales Artificiales Algoritmos Genéticos
Módulo1 Hacia un Modelo Completo de Medición de Riesgo de Crédito. Por qué existimos? Cuánto sabemos de nuestro cliente? Necesidades vs deseos vs riesgos Cómo gestionamos a nuestro cliente y qué beneficios conlleva hacerlo? Qué es la rentabilidad ajustada a riesgos? Se la puede medir a nivel de cada operación con cada cliente? Reportes relacionados con la gestión de la rentabilidad ajustada a riesgo de crédito Toma de decisiones gerenciales Quiénes deberían participar en el Gobierno de Modelos?
Módulo 2 Modelos de Inteligencia Artificial Aplicada al Cálculo de la PD Qué son las redes neuronales artificiales? Cómo funcionan? Tipos de arquitecturas de redes neuronales artificiales (Perceptron Multicapa, Mapas Auto organizados de Kohonen, Redes Neuronales Recurrentes). Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Conjuntos de aprendizaje. Uso de modelos de inteligencia artificial para el cálculo de probabilidades de incumplimiento (Scoring).
Módulo 2 Cálculo de la probabilidad de que el cliente sea muy bueno, bueno, regular, malo y muy malo. (nuevo) Ventajas y limitantes en el uso de modelos de inteligencia artificial frente al modelo logit. Explicación de multiscorings. (nuevo) Relación entre el incumplimiento de crédito y las variables que lo determinan en un modelo de redes neuronales artificiales
Módulo 3 Pérdida dado el Incumplimiento LGD Definición de la Pérdida dado el incumplimiento Metodología WorkOut para su cálculo Tratamiento de las recuperaciones, gastos y costes de recuperación Ciclos de default Identificación de la curva de distribución en modelos de LGD. Variables empleables para la determinación de modelos de SCORE de LGD. Metodología econométrica aplicada al cálculo de la LGD. Inteligencia artificial aplicada en modelos de LGD.
Módulo 4 Exposición al momento del Incumplimiento EAD Cómo se mide la exposición al momento de incumplimiento en créditos de tipo revolving? Qué es el Credit Conversion Factor? Consideraciones en la forma de cálculo en relación al Disponible, Saldo Dispuesto y el Límite Modelos Econométricos relacionados al cálculo de la EAD
Módulo 5 VP del Margen Qué es el Valor Presente del Margen? Por qué es importante el cálculo del VP del margen por operación? Cómo puedo asignar los costos financieros a cada operación? Cómo puedo asignar los gastos administrativos a cada operación? Reportes del Valor Presente del Margen por Tipo de crédito, Sucursal, Agencia, Oficial de crédito, Sector Económico y otros.
Módulo 6 Aplicaciones de Modelos de Simulaciones de MONTE CARLO y Algoritmos Genéticos Aplicado a Riesgo de Crédito VaR de Crédito con Simulaciones de Monte Carlo. Cálculo de la pérdida esperada e inesperada por medio de simulaciones de Monte Carlo Cálculo de indicadores de rentabilidad ajustados a riesgos (RAROC, RORAC, RARORAC, VEA), conceptos y definiciones. Cálculo de indicadores de rentabilidad ajustados a riesgos a través de simulaciones de Monte Carlo. Determinación de puntos de corte óptimo mediante el uso de Risk Optimizer. Optimización de la Concentración de Cartera basada en riesgos con Risk Optimizer y @Risk combinados
Módulo 7 Modelo de Optimización de Gestión Comercial y de Riesgo Explicación del uso de los resultados de los modelos en la toma de decisión operativa comercial y gerencial. Tipos de reportes e información fundamental para determinar la toma de decisión gerencial ajustada a riesgos dentro del modelo de negocio. Metodología de optimización de condiciones del crédito (tasa de interés, plazo, monto, solicitud de garantía, etc.) para maximizar la rentabilidad y minimizando el riesgo en la aprobación de un crédito. Metodología de generación de negocios con créditos antiguos en base a modelos de toma de decisión gerencial ajustado a riesgos.
Módulo 8 Aplicación y toma de Decisión Gerencial La importancia de la gestión comercial en la gestión de riesgos y viceversa. Interpretación de los tipos de reportes de modelos internos. Toma de decisión gerencial a nivel comercial y de riesgos en función de modelos internos.
Expositor: MeBA. DANIEL ORELLANA VASQUEZ M.Sc. en Administración Electrónica de Empresas Universidad de Zaragoza (España). Premiado por Telefónica como el mejor proyecto de tesis de la maestría Lic. en Economía, Universidad Católica Boliviana (Bolivia). Distinguido con honores Especialista en Econometría, Simulaciones de Monte Carlo e Inteligencia Artificial aplicada a Economía, Finanzas y Administración de Empresas Consultor y profesor en Administración Integral de Riesgos Financieros
DIRIGIDO A Información General Fecha: 9 y 10 de Marzo del 2017 Lugar: Radisson, San José Horario: Jueves, 8:00 am a 6:30pm Viernes, 8:00 am a 5:30pm Costo: $695 por persona Incluye: Material didáctico, certificado y alimentación. Para mayor información: (506) 2552-2095//2553-6563 jpena@riskintelligent.com contacto@riskintelligent.com