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Serie 01 · 12 módulos

Modelos de Crédito

Un curso completo de modelación de riesgo de crédito. Alineado con el CFA donde es relevante — desde FICO y Altman hasta Merton, CAMELS, el modelo IRB de Vasicek y la simulación con cópulas.

  • 01 Módulo 1 · foundations · basel · expected-loss

    Fundamentos del Riesgo de Crédito

    El vocabulario, la ecuación maestra y el trasfondo regulatorio que necesitas antes de que cualquier otra cosa tenga sentido.

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  • 02 Módulo 2 · fico · scorecards · woe · reject-inference

    Score de Crédito Retail

    Cómo funciona realmente el FICO, cómo construyen los bancos sus propios scorecards con WOE y Valor de Información, y el problema de inferencia de rechazados del que nadie te advierte.

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  • 03 Módulo 3 · altman-z · ratios · corporate-credit · five-cs

    Análisis de Crédito Corporativo

    Las Cinco Cs, las razones financieras que de verdad predicen el incumplimiento, el Z-score de Altman en sus tres sabores, y por qué los modelos contables acaban topando con un techo.

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  • 04 Módulo 4 · interest-rates · term-structure · risk-premiums · central-banks

    Tasas de Interés: De Dónde Sale el Precio del Dinero

    Cómo construir cualquier tasa de interés a partir de piezas con nombre — tasa real, inflación y las primas de riesgo — y por qué la misma casa, el mismo coche y el mismo acreditado pagan tasas radicalmente distintas en EE.UU. y en México.

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  • 05 Módulo 5 · bonds · duration · yield-to-maturity · credit-spreads

    Bonos: Ponerle Precio a la Promesa

    Anatomía de un bono, el precio como valor presente, el rendimiento al vencimiento, duración y convexidad, y el spread de crédito — el número que conecta al mercado de bonos con todo lo demás en esta serie.

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  • 06 Módulo 6 · merton · structural-models · kmv · distance-to-default

    Modelos Estructurales: Merton y Sus Descendientes

    El capital accionario es una opción call sobre los activos de la empresa. Toma esa frase en serio y obtienes probabilidades de incumplimiento a partir de precios de mercado — el modelo de Merton, el EDF de KMV, Black-Cox y Leland.

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  • 07 Módulo 7 · reduced-form · hazard-rates · cds · intensity-models

    Modelos de Forma Reducida: el Incumplimiento como Sorpresa

    Tasas de riesgo (hazard), curvas de supervivencia, Jarrow-Turnbull, Duffie-Singleton, y por qué el mercado de CDS es la lectura más limpia del riesgo de crédito que existe.

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  • 08 Módulo 8 · ratings · transition-matrices · creditmetrics · markov

    Calificaciones, Migración y Matrices de Transición

    Cómo funcionan en realidad las tres grandes agencias, through-the-cycle vs. point-in-time, cómo leer y construir una matriz de transición, y la idea de CreditMetrics que convirtió la migración en riesgo mark-to-market.

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  • 09 Módulo 9 · camels · basel · regulatory-capital · ifrs9 · cecl · stress-testing

    Supervisión y Regulación Bancaria: CAMELS, Capital y Contabilidad de Pérdida Esperada

    Cómo califican realmente los supervisores a los bancos (CAMELS), qué es en verdad el capital regulatorio (CET1, RWA, colchones), qué hacen las pruebas de estrés, y por qué IFRS 9 / CECL cambiaron para siempre la contabilidad de los créditos.

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  • 10 Módulo 10 · portfolio-risk · vasicek · correlation · basel-irb · asrf

    Riesgo de Crédito de Portafolio: Correlación, Vasicek y la Fórmula de Basilea

    Por qué el portafolio es un problema distinto al crédito individual, por qué la correlación es el insumo que más importa y menos se conoce, y el modelo de un solo factor que se convirtió en la fórmula de capital bancario del mundo.

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  • 11 Módulo 11 · copulas · tail-dependence · cva · xva · wrong-way-risk

    Cópulas, Dependencia de Colas y Riesgo de Contraparte

    Por qué la correlación no es dependencia, el zoológico de cópulas y qué implica cada cola, VaR de crédito por Monte Carlo, wrong-way risk, el alfabeto XVA — y qué fue lo que de verdad se rompió en 2008.

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  • 12 Módulo 12 · machine-learning · xgboost · shap · sr-11-7 · fair-lending

    Ciencia de Datos Moderna en Crédito

    Por qué el ML en crédito es más difícil que el ML en cualquier otro lado, cuándo XGBoost de verdad le gana al scorecard, cómo SHAP convierte cajas negras en códigos de razón, y las dos disciplinas — riesgo de modelos y fair lending — que deciden qué llega a producción.

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Notas sobre modelos de crédito, ciencia de datos en finanzas y las matemáticas detrás de ambos — con herramientas interactivas y descargas gratuitas.

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