All About Credit Scoring & Credit Rating

Fermac Risk SLNE
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Información importante

  • Curso intensivo
  • Nivel intermedio
  • Online
  • 27 horas de dedicación
  • Duración:
    9 Días
  • Clases virtuales
Descripción

El objetivo del curso es mostrar toda la tipología de modelos de scoring y rating usados en las entidades financieras. En cuanto a portfolios de consumo se exponen modelos predictivos durante la fase del ciclo de crédito y el marketing incluyendo: propensión a la compra, admisión, seguimiento, fraude, recobro, pricing y rentabilidad. En las carteras de pequeños negocios, emprendedores y pymes se muestran diversas herramientas de scoring y rating.

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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Se abordan innovadoras técnicas para la construcción de algoritmos como árboles decisión, random forest, support vector machine, redes neuronales. Así como modelos econométricos como regresiónes, no líneales, logísticas para panel data, de cox, beta, etc. Y otras más savanzadas como el credit scoring bayesiano y el análisis multicriteria Se explica comó construir scorings de Admisión, Ingreso, Abandono, Fraude, Recobro, Rentabilidad, transaccionales, comportamentales, Customer Lifetime Value, Marketing entre otros. Empleando el uso de redes y la analítica social. Aprovechando la experiencia tanto en Europa como América de Fermac Risk, el curso expone los procedimientos, estrategias, políticas y estructura organizativa del Recobro y la admisión. Se aborda pormenorizadamente como construir modelos de credit rating y scoring para pymes. Conteniendo scoring para las recientes pymes dedicadas a la tecnología. Además de exponen modelos psicométricos aplicados en microfinanzas, a emprendedores y startups. Se han añadido modelos avanzados y recientes para construir modelos tipo scoring para estimar la LGD y EAD en las carteras de consumo y pymes. Finalmente se muestran herramientas de rating para portfolios corporativos, soberanos y de project finance. Los ejercicios están hechos en R, SAS y Excel con VBA.

· ¿A quién va dirigido?

El Curso esta dirigido a profesionistas de riesgo de crédito, directivos de entidades financieras, así como a los responsables de los departamentos de recobro y finanzas. Responsables de crédito y cobranzas de empresas con carteras de crédito al consumo, PYMES y Corporativos. Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística.

¿Qué aprendes en este curso?

Consumo
CREDIT SCORING
MODELOS PREDICTIVOS
GESTION AVANZADA DE DATOS
MODELOS DE SCORING
LGD
EAD

Profesores

Fernando Gonzalez Cervantes
Fernando Gonzalez Cervantes
Socio Director de Fermac Risk

Temario

AGENDA DEL COMPLETA DEL CURSO:

http://www.fermacrisk.com/#!all-about-credit-scoring-y-rating/c38d


CONSUMO


Módulo 1: Credit Scoring y Modelos Predictivos

  • Modelos Predictivos en el entorno actual

  • Aplicaciones del Credit Scoring

  • Diseño y Construcción de Modelos de Credit Scoring

  • Ventajas y Desventajas

  • Modelos para afrontar crisis financierias

Módulo 2: Gestión avanzada de los datos

  • Tipología de datos

  • Datos transaccionales

  • Unstructured data embebida en documentos de texto

  • Social Media Data

  • Fuentes de datos

  • Revisión del dato

  • Definición del Target

  • Horizonte temporal de la variable objetivo

  • Muestreo

    • Muestreo Aleatorio

    • Muestreo Estratificado

    • Muestreo Rebalanceado

  • Análisis Exploratorio:

    • Histogramas

    • Q-Q Plot

    • Análisis de momentos

    • Box Plot

  • Tratamiento de los valores Missing

    • Imputación

    • Borrar

    • Mantener

  • Técnicas avanzadas de detección de Outliers y tratamiento

    • Z-Score

    • Distancia de Mahalanobis

  • Estandarización de los Datos

  • Categorización de variables

    • Equal Interval Binning

    • Equal Frecuency Binning

    • Prueba Ji-Cuadrada

  • Binary Coding

  • WOE Coding

    • Definición WOE

    • Análisis Univariante con variable Target

    • Selección de variables

    • Tratamiento de Variables continuas

    • Tratamiento de Variables Categóricas

    • Fisher Score

    • Gini

    • Information Value

    • Pearson Correlation

    • Cramer Von Misses

    • Optimización de variables continuas

    • Optimización de variables categóricas

    • Àrboles de Decisión

  • Segmentación

    • Decisión Experta

    • Estadística

      • Àrboles de Decisión

      • K Means Clustering

      • Finite Mixture Model

      • Mixtura gaussiana Univariante

      • Mixtura gaussiana Bivariante

  • ​Ejercicio 1: Análisis Exploratorio en SAS

  • Ejercicio 2: Detección y tratamiento de Outliers usando Z-score

  • Ejercicio 3: Técnicas de Muestreo rebalanceado en SAS

  • Ejercicio 4: Muestreo estratificado y Aleatorio

  • Ejercicio 5: Análisis del Weight of Evidence en Excel

  • Ejercicio 6: Análisis univariante en percentiles en SAS

  • Ejercicio 7: Análisis univariante óptimo variable continua en Excel

  • Ejercicio 8: Estimación del KS, Gini e IV de cada variable en Excel

  • Ejercicio 9: Validación de variables usando Pearson correlation y Fisher Score

  • Ejercicio 10: Optimización de variables categóricas en SAS

  • Ejercicio 11: Análisis Univariante con árboles de decisión en SPSS

  • Ejercicio 12: Segmentación con árboles de decisión

  • Ejercicio 14: Segmentación usando K means Clustering en R

  • Ejercicio 15: Segmentación con Mixtura gaussiana univariante y bivariante


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