CURSO ESPECIAL
  MODELAGEM DE CREDIT SCORE PARA O BRASIL

 METODOLOGIA

Os tópicos abaixo serão estudados, através de exposição teórica seguida do estudo de caso com dados de mercado e exemplos resolvidos em planilha excel. Serão seis seções em três dias com intervalo para café em cada seção. Os participantes terão acesso compartilhado a microcomputador para simulação e exercícios práticos.

 PROGRAMA


GYORGY VARGA
 

1. Fundamentos e Regulamentação
. Basiléia II e implicação sobre credit score
. Abordagem padrão versus internal rating para risco de crédito
. Natureza do risco de crédito: default, qualidade de crédito e taxa de recuperação
. Análise de cluster
. Modelos estatísticos e probabilidade de default
. Probabilidade de default (PD) e Perda dado default (LGD)
. PD versus LGD versus EAD
. Application scoring, behavioral scoring e profit scoring


2. Desenvolvimento de Modelo de PD
. Amostragem e preparo dos dados
. Analise exploratória dos dados
. Missing values e outliers
. Peso de evidencia e valor da informação
. PD e Basiléia II
. Técnicas de classificação de grupos: regressão logística, árvores de decisão e k-vizinhança
. Estudo de casos com regressão logística e exercícios
. Seleção de variáveis: filtros, stepwise regression e p-value
. Estudo de casos e exercícios


3. Implementação de um scorecard
. Erro tipo I e tipo II
. Definição do valor de corte
. Medindo performance de um scorecard: estatística KS, curva ROC e CAP
. Criando Ratings
. Teste de estresse, backtesting e validação
. Controle de qualidade
. Monitoramento e segmentação de PD
. Benchmarking interno x externo
. Manutenção de um scorecard
. Estudo de casos e exercícios


4. Spreads
. Modelagem da Loss Given Default – LGD
. Fator de desconto e efeitos econômicos
. Calculo da perda esperada
. Profit scoring e analise de sobrevivência
. Risk-based pricing
. Behavior score


ABRAHAM LAREDO SICSú
 

5. Modelos de Escoragem
. Importância de um sistema estatístico de escoragem
. Definição de bom / mau pagador (síntese das práticas adotadas)
. Identificação de variáveis potenciais
. Categorização de variáveis e geração de dummies
. Análise de uma saída de computador para cálculo da fórmula
. Determinação dos pontos de corte e faixas de escore
. Cálculos adicionais (receitas, taxas de recuperação...) e revisão dos pontos de corte


6. Validação do Modelo
. Revisão dos pontos de corte
. Validação de um modelo de escoragem
. Análise de estabilidade populacional
. Análise de desempenho de um modelo de escoragem
. Discussão de possíveis relatórios


 

 

 
         
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