Curso modelos de riesgo crédito con aplicaciones en R y Python

Curso modelos de riesgo crédito con aplicaciones en R y Python

Destacado
Inicio
Octubre 2020
Sede Errázuriz
Rolando de la Cruz
Rolando de la Cruz
Director Académico
Bienvenida

A través de ejemplos aplicados, el Curso Modelos de riesgo crédito con aplicaciones en R y Python, ilustrará la metodología que permite identificar, medir y gestionar el riesgo crédito. Además, se presentarán técnicas modernas para la estimación,  calibración y validación de modelos con herramientas desarrolladas en los lenguajes de programación R y Python.

¿A quién va dirigido?

El Curso Modelos de riesgo crédito con aplicaciones en R y Python está orientado a profesionales y ejecutivos comerciales que deseen especializarse o actualizar sus conocimientos y metodologías cuantitativas para la gestión de riesgo financiero.

¿En qué consiste este programa?

El Curso Modelos de riesgo crédito con aplicaciones en R y Python tiene una metodología práctica y a través de él, sus estudiantes podrán:

  • Conocer técnicas modernas para la estimación, calibración y validación de modelos de riesgo. Por ejemplo, modelos PD, LGD y EAD.
  • Desarrollar modelos de capital económico, correlación de activos y stress testing de riesgo crédito.
  • Implementar técnicas de Machine Learning para el desarrollo de modelos de credit scoring y score de comportamiento.
  • Manejar metodologías de validación de modelos.
  • Introducir los lenguajes de programación R y Python. Usar librerías para el modelamiento de riesgo crédito.
Información General
Precio Precio

$590.000

Fechas y horarios Fechas y horarios
  • Octubre 2020
Lugar Lugar

Sede Errázuriz.

Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes.

Información e inscripciones Información e inscripciones

Miguel Tapia

Formas de pago y beneficios Formas de pago y beneficios
  • Contado y cuotas

Descuentos

  • 15% para ex alumnos y exalumnas de pregrado y postgrado UAI.
  • 15% para dos o más ejecutivos o ejecutivas de la misma empresa.

* Los descuentos no son acumulables.

*La realización del presente curso exige un número mínimo de estudiantes matriculados.

Nuestros profesores
Rolando de la Cruz
Rolando de la Cruz
Doctor en Estadística
Eric Duarte
Eric Duarte
Partner Financial Advisory, Deloitte-Chile
Jorge Pinto
Jorge Pinto
Senior Manager Financial Services and Modelling, Deloitte – Chile
Contenidos
Introducción al lenguaje de programación Python
Introducción al lenguaje de programación R
Taller aplicado con R y Python
Segmentación y Clúster. Análisis de Componentes Principales
Regresión Logística. Técnicas de Regularización: Lasso, Rigde, Elastic Net
Algoritmos de Clasificación: Árboles de Clasificación, Random Forest, Support Vector Machine y Neural Networks
Ensemble Learning
Desarrollo de Scorecards
Validación de Modelos
Behaviour y applicant Score
Probabilidad de Default (PD) (I)
Probabilidad de Default (PD) Lifetime (II)
Loss Given Default (LGD)
Exposure at Default (EAD) y Credit Conversion Factor (CCF)
Validación de PD, LGD y EAD
Modelos de Pérdidas esperadas para riesgo crédito: normal local, BIS e IFRS9 (PIT, TTC, Forward Looking)
Modelo pérdidas inesperadas Capital económico y regulatorio por Riesgo Crédito
Stresstest de Riesgo Crédito
Información e Inscripciones
Miguel Tapia (56-2) 2331 1028 miguel.tapia@uai.cl
Inscribete en este programa
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