CURSO:MODELOS DE RIESGO DE CREDITO TRADUCCION:CREDIT RISK MODELS SIGLA:EPG4211 CREDITOS:05 MODULOS:02 CARACTER:OPTATIVO TIPO:CATEDRA,LABORATORIO CALIFICACION:ESTANDAR PALABRAS CLAVE:RIESGO DE CREDITO,SEGMENTACION,MODELAMIENTO,PRUEBAS DE ESTRES NIVEL FORMATIVO:MAGISTER INTEGRIDAD ACADEMICA Y CODIGO DE HONOR La Universidad tiene un compromiso con la construccion de una cultura de respeto e integridad. Quienes participen de este curso se adscriben al Codigo de Honor UC y adquieren el compromiso de aportar a la construccion de una cultura de Integridad Academica, actuando en consonancia con los valores de veracidad, confianza, respeto, justicia, responsabilidad y honestidad en todo el trabajo academico. I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO El proposito de este curso es que el estudiantado pueda cuantificar el riesgo asociado a operaciones de credito, analizando la normativa vigente para la construccion, validacion y calibracion de modelos, ademas de su implementacion computacional. Adicionalmente se presenta la metodologia para el calculo de las provisiones de las entidades financieras bajo diferentes escenarios de estres. Las principales metodologias son la de proyecto y los talleres practicos de laboratorio. Las evaluaciones seran mediante laboratorios computacionales y proyecto. II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 1.Analizar la normativa vigente nacional e internacional sobre modelos de riesgo de credito para su correcto uso. 2.Construir modelos de estimacion de la perdida esperada de las operaciones de credito. 3.Validar modelos de riesgo de credito, en cuanto a poder predictivo y estandares regulatorios, para su correcta aplicacion en escenarios reales. 4.Evaluar el comportamiento de la gestion del riesgo mediante pruebas de estres. 5.Estimar las provisiones requeridas por una entidad financiera para enfrentar perdidas futuras. 6.Implementar modelos de riesgo de credito aplicando distintos lenguajes de programacion, a partir de casos reales. III.CONTENIDOS 1.Introduccion a los modelos de riesgo de credito. 1.1.Contexto normativo nacional e internacional. 1.2.Conceptos de probabilidad de incumplimiento (PD), perdida dado el incumplimiento (LGD), exposicion dado el incumplimiento (EAD), perdida esperada y perdida inesperada. 1.3.Variables macroeconomicas involucradas. 2.Desarrollo de modelos estadisticos. 2.1.Introduccion y conceptos basicos. 2.2.Etapas en la construccion de un modelo de riesgo de credito. 2.3.Segmentacion de cartera. 2.4.Modelos de estimacion de PD: regresion logistica y arboles de clasificacion. 2.5.Modelos lineales generalizados para la estimacion de LGD y EAD. 3.Seguimiento y validacion de modelos estadisticos. 3.1.Validaciones de modelos estadisticos. Casos practicos. 3.2.Control de modelos. 3.3.Tipos de seguimiento de modelos. 3.4.Calibracion de modelos de PD, LGD y EAD. 4.Stress-testing en riesgo de credito. 4.1.Conceptos de stress-testing. 4.2.Factores y escenarios influyentes. 4.3.Relacion entre stress-testing y perdida esperada. 4.4.Simulacion de Montecarlo para el estudio de eventos improbables. 4.5.Metodo del maximo historico. IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS -Clases expositivas. -Laboratorios computacionales. -Estudio de casos. V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS -Laboratorios computacionales: 50% -Proyecto: 50% VI.BIBLIOGRAFIA Minima Witzany, J.(2017). Credit Risk Management: Pricing, Measurement, and Modeling. Springer. Bandyopadhyay, A.(2016). Managing Portfolio Credit Risk in Banks. Cambridge University Press. Complementaria Witzany, J.(2020). Derivatives: Theory and practice of trading, valuation, and risk management. Springer. Olson, D.L. y Wu, D.D.(2020). Enterprise Risk Management Models (3a.ed.). Springer. PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMATICAS / DICIEMBRE 2025