Modulo I: Fundamentos de Gestión de Riesgo de Crédito

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Fundamentos de riesgo de crédito
- Aspectos regulatorios
- Diferencias entre scoring y rating
- Evolución del proceso de modelamiento
- Modelamiento en el ciclo de crédito (scores admisión, seguimiento, cobranzas y recupero)
- Pérdida Esperada y sus componentes (enfoque econométrico y enfoque IFRS9)
Herramienta para el modelamiento
- Introducción a R y RStudio
- Librerías principales para data science en R
- Principios de programación en R
Tipos de modelos y metodologías para riesgo de crédito
- Matrices de Transición
- Modelos Estadísticos y Econométricos
- Modelos Machine Learning y Deep Learning
- Modelos de Supervivencia (tradicionales, eventos recurrentes, riesgos competitivos, usando ML, otros)
Gestión del riesgo de modelo
Aspectos a considerar
Elementos y Áreas Claves (Model Inventory, Model Tiering, Model Documentation, Model Follow-up)