Basel Düzenlemeleri Kapsamında Temerrüt Olasılığı (PD) Tahmini, Modellemesi ve Validasyonu

Bu eğitimde Basel II düzenlemesinde yer alan içsel derecelendirmeye dayalı yaklaşımlarda bankaların tahmin etmesi gereken risk bileşenlerinden biri olan temerrüt olasılığının tahminine ilişkin asgari şartlar, temerrüt olasılığının modellenmesi ve tahmin modelinin validasyonu hususları detaylı olarak incelenecektir. Eğitimde PD tahmini modellemelerinin ve validasyonunun hem teorik altyapısının anlatılması, (istenmesi halinde) hem de R veya Python dili kullanılarak basit uygulamalar yapılması planlanmaktadır.

Kimler Katılmalı

Risk Yönetimi, kredi riski modelleme ve kredi riski validasyon birimlerinde çalışanların katılması öngörülmektedir.

Eğitim İçeriği

  • 1. Temel Kavramlar ve Basel Çerçevesi
    • Basel Düzenlemelerinde İçsel Derecelendirmeye Dayalı Yaklaşımlar (IRB)
    • IRB Risk Bileşenlerinin Tanımlanması
      • Temerrüt Olasılığı (PD)
      • Temerrüt Halinde Kayıp (LGD)
      • Temerrüt Halinde Risk Tutarı (EAD)
      • Efektif Vade
    • IRB'de Risklerin Sınıflandırılması, Asgari Gereksinimler ve Risk Ağırlıklı Varlık Hesabı
      • Merkezi Yönetim (Hazine/Merkez Bankası) Kredi Risklerine İlişkin Risk Bileşenleri ve Ağırlıkları
      • Banka Risklerine İlişkin Risk Bileşenleri ve Ağırlıkları
      • Kurumsal Kredi Riski Risk Bileşenleri ve Ağırlıkları
      • Perakende Kredi Riski Risk Bileşenleri ve Ağırlıkları
      • Sermaye Yatırımlarına İlişkin Risk Bileşenleri ve Ağırlıkları
    • Basel Düzenlemelerine Uygun Tahmin Sistemlerinin Tasarımı ve Kavramları
      • Derecelendirme Boyutları
      • Derecelendirme Altyapısı
      • Derecelendirme Kriterleri
      • Değerlendirme Dönemi
      • Dokümantasyon
  • 2. Kredi Riski Modelleme Çalışmalarının Genel Aşamaları
    • Tek Faktör Analizi ve Değişken Seçim Kriterleri
    • Çoklu Faktör Analizi ve Değişken Seçim Kriterleri
      • Ekleyerek İlerleme (Forward Selection)
      • Eleyerek İlerleme (Backward Elimination)
      • İki Yönlü İlerleme (Bidirectional Selection)
    • Regresyon Yöntemleri
    • Sınıflandırma (Classification) Yöntemleri
    • Kümeleme (Clustering) Yöntemleri
    • Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction)
    • Varsayımların ve Parametrelerin Optimizasyonu
    • Machine Learning ile Kredi Riski Modelleme
  • 3. Modellemede Kullanılacak Verinin Hazırlanması
    • Kullanılacak Verilerde Tanımlamalar
      • Basel Düzenlemeleriyle Uyumlu Temerrüt Tanımı
      • Asgari Gözlem Süresi
    • Bağımlı ve Bağımsız Değişkenlerin Seçimi
    • Veri Sözlüğünün Oluşturulması
    • Veri Toplama ve Kalite Kontrol Süreci
    • Eksik Verinin, Hatalı Verinin, Uç Değerlerin vb. Ele Alınma Yöntemleri
    • Kategorik Değişkenlerin Ele Alınması
    • Verisetinin Training (Observation) ve Testing (Performance) Olarak İkiye Ayrılması
  • 4. PD Tahmini
    • Temel Kavramlar
      • Rating, Scoring ve PD Tahmini
      • Davranış Skorkartı ve Başvuru Skorkartı
      • Modele Dayalı, Uzman Görüşüne Dayalı ve Hibrit Modeller
      • Havuz Bazında ve Karşı Tarafa Özgü PD Tahmini
    • PD Tahminine İlişkin Basel Kriterleri
      • Asgari Şartlar
      • Through-the-cycle ve Point-in-time Yaklaşımları
    • PD Modelleme Verisinin Hazırlanması
    • PD Tahmin Modelinin Oluşturulması
      • Regresyon Yöntemleri
      • Sınıflandırma Yöntemleri
      • R Kullanılarak Lojistik Regresyon Tabanlı Örnek Uygulama
    • PD Tahmin Modelinin Validasyonu
      • GİNİ Katsayısı Hesabı Örnek Uygulaması
  • 5. PD Tahmin Modellerinin Validasyonu, Performans Ölçütleri ve Basel Kriterleri
    • Derecelendirme Sisteminin Validasyonu ve Performans Ölçümleri
    • Niteliksel Validasyon
      • Modelin Tasarımına İlişkin Hususlar
      • Veri Kalitesine İlişkin Hususlar
      • Kullanım Testi ve Tecrübe Testine İlişkin Hususlar
    • Niceliksel Validasyon
      • Geriye Dönük Test ve Benchmarking Kavramları
      • Ayrıştırma Gücünün Ölçülmesi
        • Cumulative Accuracy Profile (CAP), GİNİ Katsayısı ve CAP’ın özet endeksi Accuracy Ratio (AR),
        • Receiver Operating Characteristics (ROC) ve özet endeksleri ROC ölçüsü ile Pietra katsayısı,
        • Bayes’in hata oranı,
        • Conditional Entropy (Kullback-Leibler mesafesi) ve Conditional Information Entropy Ratio (CIER),
        • Information Value (divergence, stability index),
        • Kendall’s τ ve Somers’ D
        • Brier Score
      • Kalibrasyon Kalitesinin Ölçülmesi
        • Binomial Test
        • Chi-Square Test
        • Normal Test
        • Traffic Lights Approach
      • İstikrarlılığın Ölçülmesi
  • 6. Sonuçlar ve Genel Değerlendirmeler

Eğitmenler

Dr. Özge Yürükoğlu

Risk Yönetimi ve Basel Eğitimleri Lideri

Kuruma Özel Eğitimler

Kurumunuzun ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş eğitim oluşturmamızı ister misiniz?

Diğer Eğitimler

Yapısal Faiz Oranı Riskinin Yönetimine İlişkin Rehber

Yaşanan finansal krizler risk yönetim ve ölçüm sistemlerinin zayıflıklarının ortaya çıkmasına neden olurken, BDDK İçsel Sermeye Yeterliliği Değerleme Süreci (İSEDES) ve İyi Uygulamalar Rehberleri ile bankaların maruz kaldıkları risklerin sermaye yapılarına olası etkilerin incelenmesine ve irdelenmesine yeni bir bakış açısı getirmeyi amaçlamıştır. Bu eğitim ile katılımcılara, İSEDES İyi Uygulamlar Rehberleri kapsamında ikinci yapısal blok riskleri arasında yer alan yapısal faiz oranı riskinin tanımlanması, ölçülmesi ve yönetilmesi aktarılmaktadır.devamını oku

  • SeviyeTemel
  • Süre1 gün

Bankalarda Risk Yönetiminin Denetimi ve Validasyonu

Bu eğitim ile katılımcılara risk ölçüm sistemlerinin denetlenmesinde kritik olan temel istatistik kavramları, ekonometrik modeller, piyasa riski, kredi riski, operasyonel risk ölçümü, kullanılan veri kalitesinin, modellerin ve sistemlerin denetimi ile ilgili pratik ve özet bilgiler aktarılmaktadır. İçsel ve dışsal modellerin yapısı, denetim gözetim otoritesine yapılan raporlamaların temel özelliklerinin incelenmesi anlatılmaktadır. Prosedür ve politikaların incelenmesi, yönetmeliklerin ve BASEL kriterlerine uyumun denetimi detaylı olarak incelenmektedir.devamını oku

  • SeviyeTemel
  • Süre2 gün

SPK Düzenlemelerine Göre Piyasa Riski Yönetimi

Eğitimde, menkul kıymet şirketlerinin ve portföy yönetim şirketlerinin taşıdıkları piyasa risklerinin ölçülmesi ve yönetilmesi için gerekli olan bilgilerin verilmesi hedeflenmektedir. Katılımcılara SPK düzenlemeleri, kullanılan piyasa riski ölçüm modelleri, stres testleri ve senaryo analizleri anlatılmaktadır. İlgili düzenlemeler içerisinde yer alan ileri riske maruz değer uygulamaları ve geriye dönük test gibi konular tüm yönleri ile ele alınmaktadır.devamını oku

  • SeviyeOrta
  • Süre2 gün

Basel Düzenlemeleri Kapsamında Temerrüt Halinde Kayıp (LGD) Tahmini, Modellemesi ve Validasyonu

Bu eğitimde Basel II düzenlemesinde yer alan içsel derecelendirmeye dayalı yaklaşımlarda bankaların tahmin etmesi gereken risk bileşenlerinden biri olan temerrüt halinde kayıp yüzdesinin tahminine ilişkin asgari şartlar, temerrüt halinde kayıbın modellenmesi ve tahmin modelinin validasyonu hususları detaylı olarak incelenecektir. Eğitimde LGD tahmini modellemelerinin ve validasyonunun hem teorik altyapısının anlatılması, (istenmesi halinde) hem de R veya Python dili kullanılarak basit uygulamalar yapılması planlanmaktadır.devamını oku

  • Seviyeİleri
  • Süre1 gün