Riesgo de modelo: gestionando los peligros de la analítica de modelos.

Lo que vas a aprender

DETALLE DEL CURSO​

Módulo 1: Introducción a riesgo de modelo.

  • ¿Qué es riesgo de modelo?
  • Tipos y fuentes de riesgos de modelo
  • Casos prácticos.  

Módulo 2: Resumen del modelado de datos

  • Sesgo de datos.
  • Perímetro de datos.
  • Calidad de datos.
  • Falta de poder predictivo.
  • Dependencias de datos externos y Falta de datos.
  • Etiquetas incompletas.

Módulo 3: Riesgo de especificación

  • Definición incorrecta del objetivo.
  • Funciones de pérdida mejoradas.
  • Multicolinealidad.

Módulo 4: Riesgo de desarrollo

  • La paradoja del conocimiento.
  • El riesgo del científico de datos.
  • Dependencia de un proveedor.
  • Código abierto versus software comercial.

Módulo 5: Riesgo de validación.

  • Errores en el set de pruebas.
  • Validación cruzada incorrecta.
  • Métricas de evaluación incorrectas.
  • Uso incorrecto de la reutilización.
  • Validación de modelos no supervisados. 
  • Evaluación comparativa de modelos.
  • Calibración y auditoría de modelos.

Requisitos


No requiere conocimientos previos

Descripción


Inicio de clases: 02 de julio de 2024

Los participantes se familiarizarán con las prácticas recomendadas y los errores más comunes en el ciclo de vida del modelo, a través de la exposición y debate de casos prácticos, experiencias e investigación proporcionada por el profesor.

S/1200.00

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Este curso incluye:

► Acceso por tiempo limitado al material grabado.
► Material digital de las presentaciones y los casos.
► Certificado de aprobación e insignia de reconocimiento como parte de la ruta de aprendizaje. 


Duración: 24 horas 

Inicio de clases: 02 de julio de 2024

Frecuencia y horario: Martes y jueves - 7.00 p.m a 10.00 p.m. 

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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