CURSO ESPECIAL
  MODELAGEM DE CREDIT SCORE PARA O BRASIL

 DATA E LOCAL

São Paulo, 11, 12 e 13 de julho de 2017 | --

 OBJETIVO

Fornecer técnicas modernas para avaliação de risco de crédito, previsão de falência, cálculos relacionados ao credit score, criação de scorecard e definição do spred. Apresentaremos aplicações ao mercado brasileiro com material didático em português e problemas resolvidos em planilha excel. Uma grande oportunidade de conhecer os últimos avanços em modelos de Credit Score com exercícios práticos e aplicações ao mercado brasileiro.

 PÚBLICO-ALVO

Responsáveis por concessão de crédito, investimentos, financeiras, fundos, carteira própria, análise de crédito, contabilidade, compliance, auditoria, gerência de risco, trading, produtos, fundos de pensão, corretoras, bancos e grandes empresas. Empresários, em geral, que estejam preocupados com a correta avaliação de custos bancários e score de crédito.

 TÓPICOS DO PROGRAMA

. Abordagem padrão versus internal rating
. Análise de cluster
. Analise exploratória dos dados
. Application scoring, behavioral scoring e profit scoring
. Basiléia II e implicação sobre credit score
. Behavior score
. Benchmarking interno x externo
. Calculo da perda esperada
. Cálculo do spread
. Controle de qualidade
. Definição do valor de corte
. Desenvolvimento de modelo de PD
. Erro tipo I e tipo II
. Estatística KS, curva ROC e CAP
. Fator de desconto e efeitos econômicos sobre a LGD
. Implementação e manutenção de um scorecard
. Importância de um sistema estatístico de escoragem
. Definição de bom / mau pagador
. Identificação de variáveis potenciais
. Categorização de variáveis
. Determinação dos pontos de corte e faixas de escore
. Receitas, taxas de recuperação e pontos de corte
. 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
. Loss Given Default – LGD
. Missing values e outliers
. Monitoramento e segmentação de PD
. Natureza do risco de crédito
. PD x LGD x EAD
. Peso de evidencia e valor da informação
. Profit scoring e analise de sobrevivência
. Regressão logística, árvores de decisão e k-vizinhança
. Risk-based pricing
. Seleção de variáveis: filtros, stepwise regression e p-value
. Teste de estresse, backtesting e validação

 
         
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