Descriere
În credit, diferența dintre „pare ok” și „e ok” se vede în cifre: PD, LGD, EAD, Expected Loss și Unexpected Loss. Cursul Riscul de credit și instrumente AI – Măsurare intră exact acolo unde se iau deciziile serioase: cum cuantifici riscul, cum îl legi de provizionare și capital și cum îl traduci în preț, limite și strategie de portofoliu.
Parcurgi pas cu pas trusa cantitativă a riscului de credit — de la datele care contează și calibrări, la volatilitate, corelații și capital economic/reglementat. Totul cu logică practică și exemple aplicate, astfel încât să înțelegi nu doar „formula”, ci și ce înseamnă în decizie.
Ce vei învăța la cursul Riscul de credit și instrumente AI – Măsurare:
- Să pui baza corect: ce înseamnă măsurarea riscului de credit și cum se leagă probabilitatea de default de pierderea potențială;
- Să lucrezi cu „cei 3 piloni” ai riscului: PD, LGD, EAD — estimare, calibrare, segmente și actualizare în timp;
- Să calculezi și să interpretezi Expected Loss (EL) și să înțelegi impactul în provizionare și IFRS 9;
- Să înțelegi Unexpected Loss (UL): distribuția pierderilor, volatilitate, corelații, diversificare și legătura cu capitalul;
- Să aplici tehnici de mitigare/transfer de risc (garanții, colaterale, securitizări) și să evaluezi eficiența reală (haircuts, ajustări LGD);
- Să optimizezi portofoliul: concentrare vs. diversificare, alocare de capital și decizii „capital-aware”;
- Să traduci măsurarea în business: risk-based pricing, limite, strategii și management de portofoliu;
- Să vezi cum măsurarea susține stres testing, planificare și evaluarea performanței modelelor interne.
Curriculum (secțiuni și lecții)
Sectiunea 1: Baza riscului de credit: ce măsurăm și cum gândim corect
Pui baza: ce înseamnă riscul de credit și cum îl măsoară o instituție financiară, pe bune
- 1. Risc de credit, pe scurt: ce măsurăm și de ce contează
- 2. Cantitativ vs. calitativ: modele, expert judgment și abordări hibride
- 3. Datele care fac diferența: calitate, istoric și “sanity checks” pentru modelare
Sectiunea 2: Trusa de parametri: PD, LGD, EAD pe înțelesul practicii
Trusa de bază: cei 3 parametri care stau în spatele pierderilor și deciziilor
- 1. PD: cum estimezi, calibrezi și actualizezi probabilitatea de default
- 2. LGD: ce determină pierderea reală (recuperări, segmente, colaterale)
- 3. EAD: expunerea “la momentul adevărului” (inclusiv revolving și linii)
Sectiunea 3: Expected Loss: de la formulă la provizionare și pricing
Treci de la teorie la bani: provizionare, pricing și impactul parametrilor
- 1. EL = PD × LGD × EAD: formula simplă care guvernează deciziile
- 2. EL în practică: provizionare și IFRS 9 (modele vs. contabilitate)
- 3. Sensibilitate: ce se întâmplă când PD/LGD/EAD se schimbă
Sectiunea 4: Unexpected Loss: volatilitate, corelații și capital
Înțelegi “coada” riscului: volatilitate, corelații și capital
- 1. EL vs. UL: distribuția pierderilor și de ce media nu e suficientă
- 2. Corelații & diversificare: când portofoliul te protejează (și când nu)
- 3. UL și capitalul: legătura cu Economic & Regulatory Capital
Sectiunea 5: Mitigare & optimizare: transfer de risc și portofoliu mai sănătos
Cum reduci riscul inteligent și cum eliberezi capital fără să “strici” businessul
- 1. Mitigare & transfer: garanții, colaterale, securitizări – ce funcționează
- 2. Eficiența mitigării: haircuts, ajustări LGD și impact real
- 3. Diversificare vs. concentrare: cum optimizezi portofoliul și capitalul
Sectiunea 6: Din model în decizie: preț, limite, strategie și stres
Conectarea rezultatelor de măsurare cu procesele decizionale de credit, preț și strategie.
- 1. Risk-based pricing: cum traduci riscul în prețul creditului
- 2. Metrici de risc în portofoliu: limite, targete și control
- 3. De la modele la strategie: planificare, stres testing și performanță
Certificare: CorpQuants Training Center
