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.
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. LGD Tahmini (Recovery Rate Tahmini)
- LGD Tahminine İlişkin Basel Kriterleri ve Asgari Şartlar
- LGD Modelleme Verisinin Hazırlanması
- LGD Tahmin Modelinin Oluşturulması
- Sınıflandırma Yöntemleri
- Regresyon Yöntemleri
- Yöntemler
- Market LGD (Piyasa LGD'si)
- Implied Market LGD (Örtük Piyasa LGD'si)
- Workout LGD (Tahsilat LGD'si)
- Implied Historical LGD (Örtük Tarihsel LGD)
- Workout-LGD Yaklaşımı Kulanılarak LGD Tahmini
- İskonto Oranlarını Belirlenmesi
- Excel Kullanılarak Örnek Uygulama
5. LGD Tahmin Modelinin Validasyonu
6. Sonuçlar ve Genel Değerlendirmeler
Diğer Eğitimler
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 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.devamını oku
- Seviyeİleri
- 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 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