Quantitative Risk Toolkit

Temario

Qué vas a dominar.

Dotar al participante de las herramientas cuantitativas esenciales para medir riesgo con rigor: distribuciones de pérdida, VaR, CVaR/Expected Shortfall, simulación Monte Carlo, volatilidad (GARCH), parámetros PD/LGD/EAD, backtesting y fundamentos de gobernanza de modelos.

Contenidos

01Estadística aplicada: distribuciones de P&L (normal, lognormal, heavy-tail), momentos, correlación y cópulas.
02VaR y métricas: varianza-covarianza, histórico, Monte Carlo; CVaR/Expected Shortfall.
03Volatilidad: ARCH/GARCH, EWMA; Greeks básicos (Delta, Gamma, Vega).
04Toolkit de crédito: PD, LGD, EAD, CCF, Expected vs Unexpected Loss, Credit VaR (Vasicek).
05Integración: Excel avanzado e introducción a Python/R.
06Backtesting (Kupiec) y validación de modelos internos.
07Fundamentos de gobernanza de modelos: XAI, fairness & bias, drift detection.

Capstone del módulo

“Mini-Model Build & Challenge”

un modelo funcional (VaR de un portafolio o scoring PD) documentado, y un reporte de validación que lo rete. Dinámica paso a paso: 1) (Organizacional) Equipos rotados; a cada uno se le asigna un dataset. 2) (Técnico) Construyen y documentan el modelo en Excel/Python (supuestos, límites). 3) (Integración) Intercambian con un equipo validador que hace backtesting y rompe supuestos. 4) (Defensa) Ambos equipos exponen ante faculty; se premia el mejor challenge, no sólo el mejor modelo.

¿Para quién?

Analistas y gerentes de riesgo cuantitativo y de mercado/crédito.
Model validators y model developers.
CROs y Heads que deben retar (challenge) los modelos, no sólo aprobarlos.
Quants de banca, seguros y fintech.
Reguladores y validadores del supervisor.

Por qué importaEl CRO no calcula todos los modelos, pero debe retarlos. Sin el toolkit cuantitativo no puede distinguir un número sólido de uno frágil, ni defenderlo ante el regulador o el Consejo. Es la gramática técnica sobre la que se apoyan mercado, crédito, liquidez y stress testing.

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