Capacita V2
Cursos disponibles
El curso “Métodos Cuantitativos para la Medición de Riesgo Financiero” ofrece una visión integral sobre la gestión del riesgo operacional y crediticio. Aborda tanto la normativa aplicable en El Salvador (NPB4-49 y NCF-01) como las metodologías de Basilea III para el cálculo de requerimientos de capital. Se incluyen técnicas de estimación de pérdidas esperadas en inversiones y préstamos, considerando factores clave de riesgo. Además, el curso utiliza herramientas como Python y Excel para modelar, simular y validar resultados, y enseña a definir límites de concentración crediticia para mitigar riesgos.
El taller tiene como objetivo capacitar a los participantes en la cuantificación del riesgo operacional y su backtesting. Dado que el riesgo operacional puede tener efectos devastadores a largo plazo, llevando incluso a la quiebra de bancos, es esencial medirlo para calcular un requerimiento de capital que funcione como un buffer de conservación de capital contra posibles pérdidas.
Esto se logrará mediante
algunas recomendaciones de Basilea, la aplicación de
métodos avanzados de medición y el uso de herramientas
estadísticas y tecnológicas, con el fin de mejorar la gestión y
control del riesgo operacional en la industria bancaria.
Durante el taller, los participantes analizarán las normativas
locales de El Salvador y recomendaciones internacionales
relacionadas con la medición del riesgo operacional,
incluyendo métricas como Expected Shortfall (ES), entre
otras. Este análisis asegurará el cumplimiento y la alineación
con los estándares globales. Además, se estudiarán los
fundamentos estadísticos sobre inferencia estadística y
simulación Montecarlo, proporcionando una base sólida para
la cuantificación del riesgo operacional.
El curso ofrece una visión práctica sobre las reformas de Basilea III y NIIF 9, enfocándose en la gestión del riesgo bancario y su impacto en la resiliencia financiera. Se abordan normativas locales (NCF-01 y NIIF 9), clasificación y valoración de activos financieros, y métodos para medir riesgos operacionales y crediticios, como SARO, AMA y SMA. Además, se analiza la pérdida esperada (PE), probabilidad de incumplimiento (PD) y el uso del método Scorecard. Los participantes aplicarán estos conocimientos a través de casos reales y herramientas como Python y Excel.
Este curso está diseñado para proporcionar a los participantes habilidades avanzadas en pronósticos financieros y macroeconómicos, así como en la gestión de límites de concentración crediticia y suficiencia de capital. Los
participantes aprenderán a aplicar métodos estadísticos, desestacionalizar indicadores financieros, y utilizar el análisis espectral para detectar periodicidad. Además, se enseñará el uso de Python y Jupyter Notebook para
implementar modelos ARIMA y SARIMA.
Se abordará el tema de modelos de nociones de scoring y creditmetrics para estimar el valor en riesgo VaR por riesgo de crédito utilizando métodos como: regresión logistica, binomial, simulación de Montecarlo y VaR diversificado. Se utilizarán herramientas como: software R, @Risk y Risk Simulator para la aplicación de los métodos estudiados. Además, se estudiará el tema de pruebas retrospectivas Backtesting por riesgo crediticio, en donde se llevará a cabo la metodologia de aplicación como: construcción de base de datos, definición de componentes retrospectivos, cálculo de componentes retrospectivos como: Factor de Amortización FA, Tasa de Default Histórica TDH y Tasa Costo Oportunidad TCO. Esto mediante los resultados obtenidos de las herramientas de simulación y excel. Se dotará al participante con criterios a utilizarse como un insumo adicional en el proceso de toma de decisiones en la gestión del riesgo crediticio. Los criterios para desarrollar esta metodología podrán extenderse a cualquier otra plataforma informática.
Se abordará el tema de estimación de la volatilidad y Valor en Riesgo VaR mediante métodos matemáticos avanzados, así como también, la realización de una prueba de Backtesting utilizando la metodología Riskmetrics, modelos GARCH y la prueba de Kupiec. Esto para validar la estimación del VAR por riesgo de liquidez para cualquier instrumento financiero.