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
- Kullanılacak Verilerde Tanımlamalar
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
- Temel Kavramlar
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
Diğer Eğitimler
Piyasa Riski Stres Testlerinin Oluşturulması ve Uygulanması
Piyasa Riski Birimlerinin uyguladıkları stres testi ve senaryo analizlerinin metodolojilerinin anlaşılmasını sağlamak ve senaryo/stres periyotlarının seçiminde dikkate alınan kriterlerin belirlenmesini sağlamak.devamını oku
- Seviyeİleri
- Süre2 gün
Basel Kapsamında Kredi Riskine İlişkin Sermaye Yükümlülüğünün Gelişmiş İDD Yaklaşımıyla Hesabı
Basel II düzenlemelerine göre bankalar, maruz kaldıkları kredi risklerine ilişkin sermaye yükümlülüğünü, BDDK'dan izin almaları kaydıyla, Gelişmiş İçsel Derecelendirmeye Dayalı Yaklaşım ile hesaplayabilmektedirler. Gelişmiş İDD Yaklaşımında bankalar temerrüt olasılığını, temerrüt halinde kayıp yüzdesini ve temerrüt tutarını (yani krediye dönüştürme oranını) kendileri içsel olarak tahmin edebilmektedir. Bu eğitimde Gelişmiş İDD yaklaşımının uygulanması, bankanın içsel temerrüt olasılığı, temerrüt halinde kayıp yüzdesi ve krediye dönüştürme oranlarının tahminine yönelik dikkat etmesi gereken asgari hususlara yer verilecektir.devamını oku
- SeviyeOrta
- Süre2 gün
Basel Düzenlemelerinin Reel Sektör Firmalarına Etkileri
Bu eğitimin amacı finansal sektöre gelen regulasyonlar nedeniyle zorunlu olarak finansal sektörün geçireceği dönüşüm ve değişimlerin reel sektör firmalarına etkilerinin anlaşılmasını sağlamaktır. Basel II düzenlemeleri ağırlıklı Piyasa, Kredi ve Operasyonel risk kaynaklı risklerin sermaye maliyetinin hesaplamalara dahil edilmesi ile ilgiliyken 2008 krizinde Basel III ile birlikte Likidite Riski ve Karşı Taraf Kredi Riski önem kazandı. Basel IV ve MIFID kriterleri geleceği bilinmektedir. Tüm bu düzenlemelerin Bankacılık sektöründe oluşturacağı etki ve bunun yansıması olarak reel sektörü nasıl etkileyeceği anlatılmaktadır.devamını oku
- SeviyeTemel
- Süre1 gün
Basel Düzenlemeleri Kapsamında Temerrüt Tutarı (EaD) Tahmini, Modellemesi ve Validasyonu
Bu eğitimde Basel II düzenlemesinde yer alan içsel derecelendirmeye dayalı yaklaşımlarda bankaların tahmin etmesi gereken risk bileşenlerinden biri olan temerrüt tutarının tahminine ilişkin asgari şartlar, temerrüt tutarının modellenmesi ve tahmin modelinin validasyonu hususları detaylı olarak incelenecektir. Eğitimde EaD 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