FavouritesEmail

Hitelkockázat kezelés

A bankoknak egyre szigorodó kockázatkezelési szabályoknak kell megfelelniük, és a Basel II-III rendszer minimum tőkekövetelmény számítások jelentős részéhez elengedhetetlen komplex matematikai-statisztikai módszerek használata.

Szakértőink több különböző pénzintézetnél támogatták a kockázatkezelési modellek kialakítását és bevezetését, valamint az ott dolgozó szakértők képzését. Sok éves gyakorlattal és üzleti-elemzői tapasztalattal rendelkező oktatóink tartják tudásorientált, interaktív gyakorlati kurzusainkat, melynek során minden résztvevő a saját számítógépe előtt ülve önállóan dolgozik. Az oktatáson az IBM SPSS Modelerrel, a legmodernebb adatelemző eszközzel elemzünk, amelyet számos magyarországi bankban használnak adatelemzésre és modellezésre.

Kiknek szól

Olyan banki szakértőknek, akiknek a feladatköréhez hozzátartozik a kockázatkezelési modellek készítése, de úgy ítélik meg, hogy nem rendelkeznek elég tapasztalattal.

A kurzus tematikája

1. Kockázatkezelési alapok, bevezetés az IBM SPSS Modeler használatába
2. Kockázatkezelési rendszerekben használatos adatok előkészítése, modellezés
3. Kiértékelés, automatizálás, jogszabályok áttekintése

A tanfolyam során tárgyaljuk a scorecardok két fő típusát:

  • Igénylési score: új hiteligényléskor felmérjük az ügyfélben, ügyletben rejlő kockázatokat, minősítjük az ügyfelet, majd döntünk a kérelem elfogadásáról, illetve annak feltételeiről.
  • Viselkedési score: a futamidő során folyamatosan monitorozzuk az ügyfelek viselkedési szokásait (pl. fizetési késedelem) és meghatározzuk az ügyletek kockázatait. A kockázatokból számítható a várható veszteség, amely meghatározó tényező a céltartalék képzés során.


Áttekintjük az elemzés fő lépéseit:

  • Adatminőség felmérése
  • Hiányzó és kiugró adatok kezelése
  • Adattranszformációk
  • Tesztkörnyezet kialakítás
  • Modellezési technika kiválasztása, modellek építése
  • Modellek összehasonlítása, kiértékelés


Algoritmusok
Bemutatjuk az elemzői gyakorlatban és a szakirodalomban leggyakrabban előforduló modellező algoritmusokat, a banki környezetben széles körben elterjedt regressziós típusú modellektől kezdve a döntési fákon át egészen a neurális hálózatokig.

Kiértékelés
A kockázatkezelői modellezés talán leginkább specifikus területe a modellek értékelése. A modellek kiértékelésére olyan performancia mutatókat használunk, amelyek nem csak az egyes scorecardok differenciáló képességét mutatják meg, de a különböző scorecardok közötti összehasonlítást is lehetővé teszik. A tanfolyam során megválaszoljuk a következő típusú kérdéseket: Hogyan mérjük a modellek teljesítményét? Hogyan monitorozható a hosszú távú performancia?

Automatizálás
Végezetül kiemelt hangsúlyt fektetünk egy általában méltatlanul elhanyagolt területre: az elkészített megoldásnak a mindennapi üzleti folyamatokba való integrálására és automatizálására, kezdve az adattranszformációktól egészen az automatizált riportolásig és ügyfélbesorolásig.

Jogszabályi követelmények
Mivel a kockázatkezelési típusú adatok köre kifejezetten érzékeny az adatvédelmi elvekre, valamint a pénzintézetek működését, kockázatkezelési rendszereit szigorú előírások szabályozzák, ezért áttekintjük a legfontosabb vonatkozó aktuális jogszabályokat, kormányrendeleteket, MNB ajánlásokat is.

A kurzus végén Ön képes lesz:

  • átlátni a scorecard fejlesztés részfeladatait, azok helyes sorrendjét és funkcióit,
  • megfelelően előkészíteni az adatokat, felmérni és kezelni a hiányzó és extrém értékeket,
  • különböző típusú klasszifikációs modelleket építeni,
  • a modellek futtatását automatizálni, monitorozni,
  • automatizált kockázatkezelési riportokat generálni,
  • a kockázatkezelési folyamatot a törvényi szabályozásnak megfelelően kialakítani,
  • az IBM SPSS Modelert önállóan használni.

Időtartam: 3 nap

Dates

Course:
Level:
Code Course Title Start Date Finish date Location Price*
Hitelkockázat kezelés  New nov. 27, 2017 nov. 29, 2017 Clementine 210000,00 HUF
*VAT excl.