Modelos Internos de Capitalización y Reservas por Riesgo de Crédito
Al finalizar el curso los participantes contaran con herramientas teóricas y prácticas para el desarrollo y eventual aprobación de modelos internos de capitalización y reservas por riesgos crediticios bajo los requerimientos de los Anexos 15 y 15 Bis de la Circular Única de Bancos, así como de los estándares internacionales por el Banco de Pagos Internacionales (BIS). Dentro del curso revisaran elementos fundamentales como:
• Tipos de Modelos Internos
• Definición de Incumplimiento
• Sistemas de calificación
• Metodologías para la estimación de parámetros (PD, LGD, EAD y M)
• Metodologías para la estimación de reservas “lifetime” bajo norma IFRS9
• Pruebas de uso y cálculos paralelos
• Proceso de autorización y reautorizaciones anuales.
El curso incluirá casos prácticos de modelación con técnicas cuantitativas avanzadas (Machine Learning) en R y Python.
Horas:
10
10
Sesiones:
5
5
Fechas:
2020-09-28
2020-09-28
Horario:
Lun - Jue 18:00 a 20:00 hrs (GMT-5)
Lun - Jue 18:00 a 20:00 hrs (GMT-5)
Descripción
En marzo de 2020 la Comisión Nacional Bancaria y de Valores emitió modificaciones a las Disposiciones de carácter general aplicables a las Instituciones de Crédito (Circular Única de Bancos, CUB) mediante las cuales modificó el marco de metodologías estándar de reservas crediticias, así como los criterios mínimos de autorización para modelos internos de capitalización y reservas para riesgos crediticios (Anexo 15 y 15 Bis). Las anteriores modificaciones a la Circular Única de Bancos obedecen a la adopción de las normas internacionales de información financiera IFRS9 y se encontraran vigentes a partir de enero 2022.
Dirigido A:
El curso está dirigido a profesionales del sector financiero, reguladores, auditores y estudiantes. Curso teórico practico autocontenido requiere el uso de una computadora personal con la instalación previa de R y RStudio así como de Python bajo la distribución de Anaconda. Se sugiere contar con elementos mínimos de probabilidad, estadística, cálculo, álgebra y nociones de programación básica.
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Conoce a nuestro profesorado
Alberto Munguia Cisneros
M.S. in Data Science
Alberto Munguia Cisneros cuenta con más de 10 años de experiencia desarrollando modelos de riesgo. Actualmente es candidato a Maestro en Ciencia de Datos por el Data Science Institute de la Universidad de Columbia en Nueva York y es actuario por la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México. Dentro del rubro profesional, se desempeñó con Director General de Metodologías y Análisis de Riesgo en la Comisión Nacional Bancaria y de Valores, siendo responsable del diseño y desarrollo de metodologías de riesgo vigentes actualmente dentro de la Circular Única de Bancos, así como el desarrollo de herramientas internas de evaluación de riesgo. Adicionalmente también fue miembro del Grupo de Trabajo de Riesgo de Mercado del Comité Supervisión Bancario de Basilea (BCBS) y participó como miembro revisor y evaluador en las Programas de Evaluación de Consistencia Regulatoria de los estándares de liquidez y concentración para Brasil, Suiza y el Reino de Arabia Saudita.
