experiencia de un matemático en la empresa privada

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Solu

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017.

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www.managementsolutions.com

Granada, 3 de Abril de 2017 PAT de Matemáticas

Fco. Javier Prieto Garralda - [email protected]

Experiencia de un matemático en la empresa

privada

Orientamat

© Management Solutions 2017. Todos los derechos reservados | Página 2

Índice

1 ¿Quién soy?

¿Qué hace un matemático en consultoría? 2

3 Caso práctico: modelo de scoring

4 Buenas “noticias”

5 Despedida

6 Contacto


¿Quién soy? Experiencia

1

2

3

Estudiante de Matemáticas en

la Universidad de Granada,

Erasmus en Lovaina

Ganas de buscar un trabajo

en un ámbito distinto al de la

docencia

Prácticas en un banco de

Inversión en Madrid:

Renta 4 Banco

Management Solutions

(MS)

Sobre mi

26 años

Granadino

Estudié en Agustinos (Santo Tomás de Villanueva)

Estudié Matemáticas en la Universidad de Granada

Sobre mi

trabajo

Consultor Senior de la línea FCRC

Proyectos relacionados con Stress Test y eficiencia de procesos

Proyectos en España y en el extranjero

Sobre mi

empresa

Firma internacional de consultoría

Centrada en el asesoramiento de negocio, finanzas, riesgos,

organización y procesos

Equipo multidisciplinar de más de 1900 profesionales


¿Qué hace un matemático en consultoría? Competencias, conocimientos y aptitudes

Teorema: Los matemáticos saben pensar

https://www.google.es/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiZwoD_u4bTAhXBcRQKHd2ACFoQjRwIBw&url=https://www.emaze.com/@AWWFRWRF/%22El-bueno%22&bvm=bv.151325232,d.dGc&psig=AFQjCNH-BK0nxjxJZxi74VtMqBBG-ksu3w&ust=1491246388575279



Lema 1: Los matemáticos son meticulosos

Lema 2: Los matemáticos son ordenados

Lema 3: Los matemáticos llegan al fondo del problema

Profesionales

Asunción de responsabilidades

Trabajo

Objetividad

Organización

Abstracción

Resolución de problemas complejos

xe xe

METODÓLOGO

Competencias



Premisas Target quiere vender más: clientes más estables

Los hábitos de compra son más flexibles en momentos

de cambios drásticos en la vida de las personas

Problema

Solución

¿Cómo puedo saber cuando una mujer está

embarazada?

Análisis de datos para adelantarse a la competencia

Envío de cupones a las mujeres embarazadas

http://www.google.es/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&ved=0ahUKEwjmtvmTjYjTAhVKbhQKHcY-B9QQjRwIBw&url=http%3A%2F%2Fcharlesduhigg.com%2Fthe-power-of-habit%2F&psig=AFQjCNF4zTuOSEw7Mk4Am1fY0qH9hIb1zg&ust=1491302509662782&cad=rjt




Caso práctico Modelo de Scoring

¿Qué es el riesgo? ¿Por qué lo medimos?

El Riesgo es la posibilidad de que ocurra un evento adverso

El riesgo financiero es la posibilidad de sufrir pérdidas económicas

El riesgo no solo es inevitable, sino también provechoso: En finanzas,

mayor riesgo implica mayor rentabilidad

El problema, por tanto, no es tener riesgos, sino desconocerlos

Como consecuencia…

El riesgo es positivo porque significa rentabilidad, pero es necesario

cuantificarlo porque puede ocasionar la quiebra.

Definición

El Riesgo en

Finanzas



0,5%

0,6%

0,7%

0,8%

0,9%

1,0%

1,1%

1,2%

Hombre MujerSexo

Tasa d

e i

ncu

mp

lim

ien

to

0,5%

1,5%

2,5%

3,5%

4,5%

5,5%

Ninguno Obligatorio Bachillerato UniversitarioEstudios

Tasa d

e i

ncu

mp

lim

ien

to

La variable “Nivel de estudios” es significativa para la

probabilidad de incumplimiento: Discrimina

La variable “Sexo” no es significativa para la

probabilidad de incumplimiento: No discrimina

Modelos de puntuación

Para ordenar una cartera de operaciones o clientes se deben seleccionar variables,

analizar su significatividad e intuitividad, generar un conjunto de modelos válidos y

seleccionar el modelo final, tras estudiar los residuos.



x1

x2

022110 xx

Nueva

operación

d

))exp(1

1

22110 xxPt

x1

x2

022110 xx

Nueva

operación

d

))exp(1

1

22110 xxPt

Para comprender la razón de la expresión de la regresión logística:

Se considera un caso con dos variables: Edad (x1) e Ingresos (x2).

En el plano x1 x2, se representa por círculos las operaciones no morosas y por cruces las

morosas.

El problema es separar las cruces de los círculos de una forma sencilla, por ejemplo con una

recta β0+ β1x1+ β2x2=0.



Regresión logística: Modelos de puntuación

La regresión logística se utiliza en la construcción de modelos de scoring, que arrojan

una puntuación relacionada con la calidad crediticia de una operación.

Como variable dependiente se emplea un proxy de la calidad crediticia: por

ejemplo, el desempeño de la operación a toda la vida (incumple o no incumple). Es

una variable binaria, que toma el valor 1 si la operación incumple.

El objetivo es conseguir una puntuación con la que discriminar a las operaciones

buenas de las malas.

Matemáticamente…

La regresión logística permite estimar, por máxima verosimilitud, la probabilidad

de que la variable dependiente tome el valor 1.



Estos modelos permiten la discriminación en función de la muestra, entre “buenas” y

“malas”. Cuanto más separadas estén las distribuciones, mayor será el poder

discriminante del modelo:

0 1

Punto de corte

Operaciones

calificadas

como “buenas”

Operaciones

calificadas

como “malas”

Operaciones morosas

Operaciones no morosas

0 1

Punto de corte

Operaciones

calificadas

como “buenas”

Operaciones

calificadas

como “malas”


Caso práctico Medición de Riesgo de Crédito

Descripción Riesgo derivado del incumplimiento de obligaciones por parte de una contrapartida

Parámetros • PD: Probability of Default

Probabilidad de ocurrencia del evento Probabilidad de impago de una

operación o cliente.

• LGD: Loss Given Default

La (no) recuperación en caso de que ocurra el evento porcentaje final no

recuperado sobre el total impagado

• EAD: Exposure At Default

La pérdida en caso de que ocurra el evento Exposición en el momento del

incumplimiento

Cálculo de la

Pérdida

Por cada contraparte, las entidades estiman valores esperados de PD, LGD y EAD, de

forma que:

Resumen

escontraparti

iii EADLGDPDEP ..

SCORING / RATING

MODELO SEVERIDAD

MODELO EXPOSICIÓN

PD

LGD

EAD

CAPITAL

CRÉDITO BBDD

HISTÓRICA


Buenas “noticias” FT

Financial times, March 8th 2017:

“Quantitative investing is again the hot trend in finance”


Despedida Gracias

La carrera es corta, enjoy the ride!

= 3,1415…

http://www.google.es/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjj9f3EtO3SAhVKC8AKHTJ_AbkQjRwIBw&url=http://www.flaticon.es/icono-gratis/carretera-recta_667&psig=AFQjCNEOPGw566fNsZqO2ICBv8poyKrQkg&ust=1490385424185327



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Contacto Francisco Javier Prieto Garralda

Correo trabajo - [email protected]

Teléfono trabajo - +34 91 183 08 00

Correo personal - [email protected]

Teléfono personal - +34 697 583 419

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experiencia de un matemático en la empresa privada

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