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

Finans Kuruluşlarında Finansal Risk Yönetimine Giriş

Bu eğitimin amacı finansal kurumlarda çalışan kişilerin ve yöneticilerin kurumlarındaki maruz kaldıkları Finansal Riskleri tanıması, bu risklerin nasıl yönetilmesi gerektiği ile ilgili Türkiye ve dünya uygulamalarını bilmesi ve bu riskler için bugün halen geçerli olan regulasyonların ve bu regulasyonların kurumlara etkilerini anlamasını sağlamaktır. Finansal risklerin türleri, ölçüm modelleri, korunma uygulamaları konusunda temel bilgiler kazandırmak ve "Ekonomik sermaye, RAROC, EVA" gibi popüler kavramlar ile de tanışmalarını sağlamaktır. Ayrıca eğitimde temel finansal risklerin türev ürünler ile nasıl risk azaltım için kullanacakları anlatılacaktır. Risk ölçümünde ve hedging anlatım sırasında yapılacak örneklerle hedging (korunma) işleminin şekilleri ve yapılış tarzı ayrıca uygulamalı olarak gösterilecektir.devamını oku

  • SeviyeTemel
  • Süre2 gün

İSEDES Raporuna İlişkin Rehber

Basel Düzenlemelerinin 2. Yapısal Blok kapsamındaki en önemli konusu İSEDES (İçsel Sermaye Yeterliliği Değerlendirme Süreci) çalışmalarıdır. Önümüzdeki dönemde 2. Yapısal Blok konularının daha yoğun ve etkin uygulamaya konması beklenmektedir. İSEDES ile bankaların maruz kaldıkları risklerin sermaye yapılarına olası etkilerinin incelenmesine ve irdelenmesine yeni bir bakış açısı getirilmesi amaçlanmaktadır. İSEDES kapsamında; risklerin anlaşılması, ölçülmesi, stres testi ve senaryoların tanımlanması, risk iştahı ve tolerans seviyelerinin belirlenmesi, sermaye planlaması ve sermaye yönetimi konuları ele alınacaktır. İSEDES Raporunun mevzuata uyumu, data validasyonu, model validasyonu, Rehberlere uyum ve dokümantasyonun denetimi konularında detay bilgiler verilecektir.devamını oku

  • SeviyeTemel
  • 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

Yoğunlaşma Riskinin Yönetimine İlişkin Rehber

aşanan 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 ve bankalar açısından önemli bir risk oluşturan yoğunlaşma riskinin tanımlanması, ölçülmesi ve yönetilmesi aktarılmaktadır.devamını oku

  • SeviyeTemel
  • Süre1 gün