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
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
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
Yatırım ve Emeklilik Fonlarının Performanslarının Değerlendirilmesi ve Fon Performans Rating Sisteminin Yatırım Kararlarında Kullanılması
Yatırım ve Emeklilik fonlarının performans karşılaştırmalarında kullanılan 150’nin üzerinde fon performans ölçtünün hesaplanması, fon karşılaştırmalarında kullanılması ve bu ölçütlerin ne işe yaradığının öğretilmesi hedeflenmektedir. Bireysel ve Kurumsal yatırımcılar ile fon yöneticilerinin çok seçenekli fon piyasasında yatırım tercihlerine ve risk iştahlarına uygun fonların seçilme kriterleri belirlenecektir. Bu eğitimde ayrıca katılımcılara dünyada yatırım fonu endüstrisindeki son gelişmeler anlatılarak, ülkemizdeki yatırım fonlarının mevcut durumu ile önümüzdeki dönemde fon endüstrisinde olabilecek fırsatlar yurtdışındaki trendler de incelenecektir. Ülkemizde özellikle Bireysel Emeklilik Fonları'nın artan hacmi ile daha da önem kazanan yatırım fonu performansı ve sunum standartları analiz edilerek, fon performans ölçümünde kullanılan analitik yöntemler uygulamalı olarak ele alınacaktır. Eğitim sonunda katılımcılar yatırım fonlarının işleyiş süreci, fon performanslarının karşılaştırmalı analizi ve fonların derecelendirilmesi konusunda teorik ve uygulamalı bilgi sahibi olacaklardır.devamını oku
- Seviyeİleri
- Süre2 gün
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