Credit Scoring Ii 2019

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Credit Scoring Advanced Aplicaciones avanzadas en la gestión de riesgo crediticio

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¿Quiénes son los clientes con mayor probabilidad de entrar en default? ¿Cómo identificar, a futuro, a los clientes que mantienen un buen perfil crediticio? ¿Qué características cumplen aquellos clientes que salen más rápido de la etapa de cobranzas? ¿Cuánto tiempo tarda en salir un cliente de la etapa de cobranzas? ¿Cuál es el monto de pérdida que genera un cliente con mal perfil crediticio? Estas son algunas de las preguntas que se responden en el curso de Credit Scoring Advanced. El objetivo del curso es entender las principales técnicas de clasificación y medición como los modelos de supervivencia y la regresión logística para el desarrollo de modelos de credit scoring, así como modelos avanzados como regresión logística fraccional y regresión beta para la estimación de los componentes de la pérdida esperada.

Dirigido a: 99Especialistas, analistas, jefes de proyecto, personal de instituciones involucradas en la evaluación crediticia, diseño de scoring y modelación del comportamiento crediticio de clientes. 99Personal de bancos, financieras, cajas municipales, edpymes, cajas rurales, cooperativas, reguladores, etc. 99Auditores y consultores. 99Administradores de riesgos y especialistas en modelos.

Requisitos:

Conocimientos previos de estadística básica, data mining y modelos predictivos credit scoring. Manejo de la herramienta R.

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Objetivos tación Presen os objetiv ios

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99 Conocer los diferentes tipos de scoring en las etapas del ciclo de crédito. 99 Entender la composición de la pérdida esperada como medida de riesgo. 99 Calcular la volatilidad de la pérdida esperada y entender su relación con la gestión de riesgos y cobranzas. 99 Conocer los principales aspectos para la construcción de un scoring de riesgos. 99 Desarrollar un modelo scoring de comportamiento para gestionar el riesgo del portafolio de créditos. Conocer diversos métodos para validar un modelo credit scoring. 99 Conocer los principales aspectos para la construcción de un scoring de cobranzas. 99 Conocer las diferencias entre el modelo de regresión logística y los modelos de supervivencia. Conocer el uso de modelos de supervivencia para la determinación de la probabilidad de salir del default. 99 Desarrollar un modelo scoring de cobranzas para implementar estrategias de cobranzas asociadas al nivel de riesgo de los clientes. 99 Conocer los principales aspectos para el modelamiento de la EAD. 99 Desarrollar un modelo para determinar el FCC y la EAD de los clientes. 99 Conocer los principales aspectos para el modelamiento de la LGD. 99 Desarrollar un modelo para determinar la tasa de recupero y la LGD de los clientes

Metodología Nuestra metodología es Learning by Doing. El aprendizaje que proponemos se basa en la práctica y el desarrollo de casos reales. El analítico aprende mejor en la práctica y solucionando casos, los cuales son tomados de las experiencias del medio local e internacional. Para eso, se dispone de lo siguientes herramientas: 99Base de datos de prueba para aplicar lo aprendido. 99Casos de aplicación, situaciones reales con aplicación en el mercado peruano e internacional. 99Material didáctico con el desarrollo del curso. 99Una PC por participante.

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Beneficios tación Presen os objetiv ios

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99 Certificado de especialización. 99 Pertenecer a la comunidad más grande de profesionales de business analytics. 99 Plana docente compuesta por líderes del sector, especializados en herramientas y temas a desarrollar. 99 Descuentos en programas complementarios. 99 Laboratorios de cómputo. 99 Material didáctico con el desarrollo del curso. 99 Acceso a bibliografía especializada. 99 Acceso a la bolsa de trabajo especializada de DMC.

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Las empresas actuales están buscando profesionales que se diferencien en la gestión. Las ventajas competitivas que obtienes al estar en constante capacitación son muchas, entre las que destacamos: • Rentabilidad única en el mercado laboral. • Desarrollo de pensamiento crítico y analítico. • Serás un profesional muy valorado en la actualidad.

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Syllabus ción resenta

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I. Credit scoring y pérdida esperada: • Tipos de modelos credit scoring de riesgos: admisión, seguimiento, cobranzas, recupero (cartera castigada). • Componentes de la pérdida esperada: probability of default (PD), exposure at default (EAD), loss given default (LGD). • Pérdida inesperada. Valor en riesgo de crédito (credit VaR). Implicancias en la gestión de riesgos y cobranzas. II. Modelos credit scoring para la gestión de riesgos: • Definición de default y horizonte temporal. Determinación del tamaño muestral. Tratamiento de problemas de valores perdidos. Detección y tratamiento de outliers. Análisis exploratorio de variables de comportamiento de pago. Análisis exploratorio de variables de riesgo. • Diferencias entre un score de comportamiento interno y externo. Construcción de un scoring de comportamiento • Validación out-of-sample y out-the-time para modelos scoring: cross-validation, matrices de confusión, determinación del costo de error de clasificación, test estadísticos no paramétricos (Rank Test, KS Distance, ROC, otros). • Estimación e interpretación de probabilidad de default, determinando el punto de corte (curva de estrategia, tasa marginal de buenos-malos). Cálculo del scorecard. Implicancias para la gestión

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de riesgos. III. Modelos credit scoring para la gestión de cobranzas: • Especificación de exclusiones. Tipos de muestreo (muestra de desarrollo y validación). Definición de default (o supervivencia). • Exploración de variables sociodemográficas, variables de riesgos, variables de gestión de cobranzas, variables usando árboles de decisión. Trameado de variables usando peso de evidencia (WoE) y valor de inf. (IV) • Estimación del modelo usando regresión logística. 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. Test de proporcionalidad. Medidas de bondad de ajuste y de de capacidad discriminante (KS, ROC, otros). IV. Estimación de la exposure at default (EAD): • EAD y el nuevo Acuerdo de Capital de Basilea. Modelamiento de la EAD. Tipos de comportamiento hacia el default en relación a la EAD. Riesgo directo y riesgo indirecto. Desarrollo de base de datos (factor de conversión crediticia/tasa de utilización). • Relación entre la EAD y el factor de conversión crediticia (FCC). Ejercicios prácticos. Enfoques para

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calcular los FCCs realizadas: horizonte de tiempo fijo, horizonte de tiempo variable y cohorts. Estimación econométrica de EAD/FCC usando regresión fraccional. Calibración y backtesting de EAD.

V. Estimación de la loss given default (LGD): • Definición y modelamiento de LGD, criterios y parámetros para el cálculo de la LGD. • Métodos de cálculo de recupero y estimación de LGD: o Métodos Workout: técnicas para determinar la tasa de descuento, tratamiento de las recuperaciones, gastos y costes de recuperación, ciclos de default, gastos de recuperación. o Métodos actuariales. • Downturn LGD en carteras de consumo. • Desarrollo de la base de recupero: determinación del periodo de análisis, hechos estilizados sobre el recupero (varios papers). • Clasificación de modelos para estimación de LGD. • Estimación econométrica directa de la LGD: regresión MCO, regresión fraccional, regresión beta. • Estimación econométrica indirecta de la LGD (transformación binaria). Métricas de performance: raíz de error cuadrático medio, error absoluto medio. • Calibración y backtesting de tasas de recupero y LGD.

Instructor Mg. Gerson Bravo:

Profesional de Ingeniería Económica de la UNI, Con estudios de Econometría Aplicada en la PUCP, Gestión de Riesgo de Crédito (ALIDE), y Modelamiento de Riesgos (Afi España). Experiencia en docencia en cursos de capacitación de Análisis Econométrico Aplicado a riesgo de crédito y modelamiento de riesgos financieros para prestigiosas entidades como Interbank, Financiera MAF, CMAC Cusco, CMAC Arequipa, BCRP, SUNAT, MINTRA, COFIDE, entre otras.

Nota: Todos los profesores mencionados están relacionados al curso especializado. No necesariamente podrían desarrollar una clase.

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Medios de Pago 1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP:

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N° Cuenta de Ahorros:

N° Cuenta de Corriente: 193-2251181-0-01

Razón Social

J&J Data Mining Consulting S.A.C

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2. Pago online:

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3. Oficina DMC: Pagos en efectivo o con cualquier tipo de tarjeta vía: Dirección: Calle Río de la Plata 167, Of. 203, San Isidro. Lima - Perú. Horario de atención: de lunes a viernes de 9:00 a.m. a 8:00 p.m. y sábados de 9:00 a.m. a 6:00 p.m.

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Certificación otorgada a nombre de DMC Perú Empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú.

99Certificado de especialización ¿Cómo obtengo mi certificado de especialización? Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo:

99La nota mínima requerida es (14) catorce. 99Asistencia mínima del 80% en todo el curso.

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DMC es una empresa pionera dedicada a la extracción de conocimiento desde grandes bases de datos, con más de 10 años experiencia en la capacitación de temas de Minería de Datos, Scoring de Riesgo Crediticio, Business Intelligence, Técnicas de segmentación, Business Analytics y Big Data. DMC es la única empresa peruana reconocida como uno de los referentes de capacitación en temas de Big Data.

Algunas empresas que confiaron en nosotros:

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Contacto tación Presen os objetiv ios

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