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.
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. EAD Tahmini (CCF Tahmini)
- EAD Tahminine İlişkin Basel Kriterleri ve Asgari Şartlar
- EAD Modelleme Verisinin Hazırlanması
- EAD Tahmin Modelinin Oluşturulması
- Sabit Zaman Aralığı Metodu
- Değişken Zaman Aralığı Metodu
- Cohort Metodu.
- Sınıflandırma Yöntemleri
- Regresyon Yöntemleri
- Havuz Yaklaşımı Kullanılarak EAD Tahmini
- Excel Kullanılarak Örnek Uygulama
5. EAD Tahmin Modelinin Validasyonu
6. Sonuçlar ve Genel Değerlendirmeler
Diğer Eğitimler
Basel Kapsamında Kredi Riskine İlişkin Sermaye Yükümlülüğünün Temel İDD Yaklaşımıyla Hesabı
Basel II düzenlemelerine göre bankalar, maruz kaldıkları kredi risklerine ilişkin sermaye yükümlülüğünü, BDDK'dan izin almaları kaydıyla, Temel İçsel Derecelendirmeye Dayalı Yaklaşım ile hesaplayabilmektedirler. Temel İDD Yaklaşımında bankalar temerrüt olasılığını kendileri içsel olarak tahmin edebilirlerken, temerrüt halinde kayıp yüzdesi ve temerrüt tutarı (yani krediye dönüştürme oranını) olarak Basel II dokümanında yer alan değerleri kullanmalıdırlar. Bu eğitimde Temel İDD yaklaşımının uygulanması, bankanın içsel temerrüt olasılığı tahminine yönelik dikkat etmesi gereken asgari hususlar ve Basel II dokümanında yer alan temerrüt halinde kayıp yüzdesi ve krediye dönüştürme oranlarının hesaplamalarda nasıl dikkate alınacağı hususlarına yer verilecektir.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
Basel Kapsamında Piyasa Riski RMD (VaR) Modelleme ve Validasyon Uygulamaları
Piyasa Riski Birimlerinin günlük faaliyetlerde yaptıkları hesaplamaların ve prosedür/dokümantasyonların validasyonu ve denetimini sağlamak
- Seviyeİleri
- Süre3 gün
Piyasa Riski Yönetiminin Denetimi
Piyasa Riski Birimlerinin günlük faaliyetlerde yaptıkları hesaplamaların ve prosedür/dokümantasyonların denetimini sağlamak
- Seviyeİleri
- Süre2 gün