Libro - Modelización avanzada del Riesgo de Crédito con Python

Lo que vas a aprender

Contenido:

Capítulo 1: Introducción a Python

Capítulo 2: Procesamiento de datos y validación

Capítulo 3: Modelos para estimar la PD, flujo de pago, LGD y EAD

Capítulo 4: Machine learning para PD y LGD 

Capítulo 5: Introducción a modelos lifetime, IFRS 9 y portafolio de créditos

Capítulo 6: Mirada hacia el futuro - La próxima frontera en el riesgo de crédito

Requisitos


Ganas de aprender.

Descripción


MATERIAL BIBLIOGRÁFICO 

AUTOR: OMAR BRICEÑO CRUZADO

Modelización avanzada del Riesgo de Crédito con Python - Diviérte, codifica y forma parte de la próxima generación usando las técnicas y mejores prácticas en analítica avanzada. 

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Profesor

OMAR BRICEÑO CRUZADO

Profesional en Ciencias Administrativas con Maestría en Economía y Finanzas. MBA por la Universidad del Pacífico. Especialización en Econometría Aplicada y Gestión de Riesgos por la Universidad de Alcalá (España). 

Se ha especializado en la implementación de la gestión de riesgo de operacional, metodologías cuantitativas para herramientas de autoevaluación de riesgos y controles, diseño de indicadores de riesgos, metodologías de recolección de eventos de pérdida, estimación de pérdida esperada y no esperada, incluyendo estimaciones de escenarios de estrés. Fue Presidente de la Comisión de Eventos de Pérdida por Riesgo Operacional de ASBANC, emitiendo el primer documento de estandarización de criterios para la recolección de eventos de pérdida en el sistema bancario.

En gestión de riesgo de crédito, ha diseñado, modelado, implementado y testeado modelos de probabilidad de default (PD) con ciclo económico (Point in Time y Throught the Cycle), loss given default (LGD), niveles de exposición (incluyendo el factor de conversión crediticio), stress testing, pricing, validaciones cuantitativas de los parámetros de riesgo de crédito basados en Basilea y las mejores prácticas de la gestión de riesgos de modelo, utilizando para ello la analítica como principal herramienta de modelado. 

Ponente nacional e internacional en foros y congresos relacionados a la gestión integral de riesgos. Ha escrito papers sobre gestión de riesgo de crédito y riesgo operacional. Autor del libro RIESGO DE CRÉDITO - Validación de modelos: técnicas de medición, aplicaciones y ejemplos y del libro GESTIÓN DE RIESGO OPERACIONAL: aplicación práctica para estimar el capital regulatorio.

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