Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Ryzyko kredytowe - ujęcie modelowe

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW855
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Ryzyko kredytowe - ujęcie modelowe
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia FR - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia FR - grupa 3 (4*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich FIR
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

nieobowiązkowe

Założenia (opisowo):

Studenci dobierani są do zajęć na podstawie ocen z wybranych przedmiotów:


a) studenci III roku studiów licencjackich: Rachunek Prawdopodobieństwa, Statystyka Matematyczna, Ekonometria


b) studenci I roku studiów magisterskich: ocena z dyplomu studiów licencjackich;


c) Studenci II roku studiów magisterskich: Ekonometria Zaawansowana I, Programowanie narzędzi analitycznych.


Skrócony opis:

Tematyka warsztatów koncentruje się na modelach stosowanych w bankach komercyjnych w ramach podejścia IRB (Internal Rating-Based).

Konstrukcja sylabusu odpowiada aktualnym zapotrzebowaniem na rynku pracy.

Pogłębianie wiedzy studentów z zakresu praktycznego podejścia do ryzyka kredytowego oraz zachęcenie do dalszego rozwoju w tym obszarze.

Zajęcia mają formę warsztatów czyli połączenia teoretycznych wykładów z elementami programowania i modelowania w Pythonie.

Pełny opis:

1. Wprowadzenie. Zasady zaliczenia.

2. Ogólne pojęcia Ryzyka Kredytowego oraz podstawowe miary ryzyka. Regulacje związane z Ryzykiem Kredytowym. Różnice w definicjach defaultu. Case Studies.

3. Rozwinięcie tematyki podstawowych miar ryzyka: PD, LGD, EAD. Stress testy – wymagania. Case Studies.

4. Modele IRB oraz IFRS9: schemat budowy modeli i różnice między nimi. Pojęcie „Margines Konserwatyzmu” (MoC, ang. Margin of Conservatism). Case Studies.

5. Wprowadzenie do Pythona (NumPy, Pandas itd.). Case Studies.

6. Modele PD: różnice PIT vs TTC, kartą scoringową a IRB. Masterscala. Case Studies.

7. Analiza danych pod modelowanie, przygotowanie danych. Podział próby na train sample, test sample. Pojęcie out-of-time. Case Studies.

8. Modele PD: konstrukcja modelu (modele logitowe). Case Studies.

9. Modele PD: konstrukcja modelu (techniki Machine Learning: bagging and boosting). Case Studies.

10. Modele PD: kalibracja, Long-Run Average PD, aplikowanie MoC oraz kalibracja do masterscali. Case Studies.

11. Monitoring Modeli (przykładowe testy, macierze migracji, traffic light). Case Studies.

12. Modele LGD. Stopa odzysku. Haircuty na zabezpieczenia. Credit conversion factor (CCF).

13. Zastosowanie: RWA, Provisions. Szoki egzo i endogeniczne. Stress testy. Case Studies

14. Egzamin

Literatura:

- EBA (2017), Guidelines on PD estimation, LGD estimation and the treatment of defaulted exposures (EBA/GL/2017/16)

-BCBS (2005), An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions, BIS

- ONB, Guidelines on Credit Risk Management Rating Models and Validation, Rating Models and Validation

- Siddiqi N. (2005), Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring

- Chorafas D.M. (2007), Stress testing for risk control under Basel II, Elsevier

- Izzi L., Oricchio G., Vitale L. (2012), Basel III. Credit Rating System, Palgrave.

- Engelmann B., Rauhmeier R. (2011), The Basel II. Risk Parameters, Springer

- Matuszyk A. (2012), Zastosowanie analizy przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych, Cedewu, Warszawa.

Efekty uczenia się:

Wiedza:

- Student rozumie naturę ryzyka kredytowego,

- Student zna podstawowe parametry ryzyka modelowane przez instytucje finansowe,

- Student zna zasady i praktyki w zakresie ryzyka kredytowego, które mogą być przyjęte przez organizacje w celu zarządzania ich ekspozycjami,

- Student zna metody przygotowania danych do modelowania ryzyka kredytowego,

- Student zna podstawy i sposoby modelowania ryzyka kredytowego,

- Student zna ograniczenia i słabości metod modelowania ryzyka kredytowego.

Umiejętności:

- Student umie zidentyfikować, określić ilościowo, monitorować ryzyko kredytowe.

- Student umie wymodelować ryzyko kredytowe za pomocą technik statystycznych w środowisku Python.

-Student umie dokonać statystycznej interpretacji wyników zastosowania modeli ryzyka kredytowego,

- Student potrafi dokonać ekonomicznej interpretacji wyników estymacji modeli ryzyka kredytowego

- Student potrafi dokonać oceny prognostycznej przydatności modeli,

- Student potrafi przełożyć wyniki szacunków parametrów ryzyka z modeli na obciążenia kapitałowe banków komercyjnych i adekwatność kapitałową.

- Student potrafi przeprowadzić ocenę ryzyka kredytowego portfela.

Kompetencje społeczne:

- Student rozumie znaczenie modeli ryzyka kredytowego dla funkcjonowania banku komercyjnego.

- Student potrafi samodzielnie oprogramować i wytłumaczyć zasady działania podstawowych procedur obliczeniowych w środowisku Python

- Student rozumie znaczenie aparatu ilościowego w procesie wnioskowania na temat zjawisk zachodzących w portfelach kredytowych.

- Student potrafi uargumentować swoje stanowisko na temat wybranych aspektów funkcjonowania instytucji finansowych na podstawie własnych wyników analiz empirycznych

Metody i kryteria oceniania:

2 godzinny egzamin na zakończenie kursu.

Egzamin składa się z testu wielokrotnego wyboru oraz studium przypadku.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)

Okres: 2022-02-21 - 2022-06-15
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Natalia Nehrebecka
Prowadzący grup: Natalia Nehrebecka
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2023-02-20 - 2023-06-18

Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Natalia Nehrebecka
Prowadzący grup: Natalia Nehrebecka
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0-7 (2022-11-16)