Curso individual
Inicio 29 sep 2026
29 de septiembre; 1, 6, 8, 13, 15, 20 y 22 de octubre de 2026
Martes y jueves, 20:00 a 21:20 hora de Chile
Inscripciones abiertasCurso individualRiesgo, provisiones y modelaciónOnline en vivo
Pérdidas Esperadas IFRS 9 con Python
Construye un motor reproducible de pérdida esperada que conecte datos, PD, LGD, EAD, staging y escenarios con resultados explicables.
Elegir fecha e inscribirme
Inversión
$199.990 CLP
US$240 para pagos internacionales
IVA incluido.
Primero completas los datos del estudiante y después eliges Mercado Pago, PayPal cuando esté disponible o transferencia.
Cadena de cálculo
01
Datos y escenarios
Cartera, comportamiento y variables macroeconómicas.
02
Componentes del riesgo
PD, LGD, EAD, staging y horizonte.
03
Pérdida esperada
ECL, validaciones, conciliación y evidencia.
Cada resultado debe poder rastrearse hasta sus datos, supuestos, escenarios y versión de cálculo.
Compra individual · Fecha principal
29 de septiembre; 1, 6, 8, 13, 15, 20 y 22 de octubre de 2026
Puedes comprar este curso por separado. No exige seguir los cursos anteriores de la especialización.
Matrícula de especialización · Ruta completa
Generación 2 · 5 ene–28 ene 2027
El mismo curso también forma parte de Especialización en Riesgo de Crédito. Cuando eliges una cohorte compartida, las clases, cupos y aula son los mismos.
Ver ruta y calendario completoPróxima fecha
29 de septiembre; 1, 6, 8, 13, 15, 20 y 22 de octubre de 2026
Horario
Martes y jueves, 20:00 a 21:20 hora de Chile
Duración
18 horas 40 minutos de dedicación estimada
Inversión
$199.990 CLP · US$240
Carga académica real
Las competencias requieren práctica entre clases.
18 horas 40 minutos de dedicación estimada: 10 horas 40 minutos online en vivo y 8 horas de laboratorio ECL con RiskLib.
Conocimientos de entrada
Requiere fundamentos de riesgo de crédito y lectura básica de Python. En la ruta completa, Modelador entrega esa base.
Entregable aplicado
Un motor ECL sobre una cartera simplificada, integrando insumos de PD, LGD y EAD, staging, escenarios, controles y documentación reproducible.
Python + Nikodym RiskLib
El cálculo ECL queda conectado con su evidencia.
El laboratorio utiliza una cartera simplificada e insumos preparados para concentrarse en integrar, controlar y explicar la pérdida esperada.
Configuración versionada de parámetros
Integración de PD, LGD y EAD
Staging, escenarios y sensibilidades
Conciliación, anexos e informe reproducible
RiskLib ejecuta y documenta la corrida. La institución sigue definiendo metodología, fuentes, escenarios, overlays y aprobaciones.
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes. Operación comercial: NEXO LABS SPA · RUT 78.197.007-7.
Modalidad
Clases online en vivo con fechas y horario informados.
Aula y materiales
Acceso privado a enlaces, materiales y grabaciones cuando la edición las incluya.
Certificación
Certificado según las condiciones de participación de la edición.
Inscripción individual
Elige la fecha en que quieres tomar este curso.
La compra cubre solo este curso. Si una fecha también forma parte de una especialización, los estudiantes comparten la misma cohorte, clases, cupos y aula.
Máximo 25 estudiantes por cohorte
También incluida en Especialización en Riesgo de Crédito
Inicio 5 ene 2027
5, 7, 12, 14, 19, 21, 26 y 28 de enero de 2027
Martes y jueves, 20:00 a 21:20 hora de Chile
Aplicaciones
Del comportamiento de cartera a una provisión explicable.
El curso conectará los componentes técnicos del riesgo con un cálculo que pueda reproducirse, revisarse y documentarse.
01
ECL a 12 meses y lifetime
Calcular pérdidas esperadas por operación o segmento combinando probabilidad de default, exposición y severidad bajo el horizonte correspondiente.
02
Staging y deterioro significativo
Definir reglas de Stage 1, 2 y 3, evaluar aumentos significativos del riesgo y explicar los movimientos de cartera entre etapas.
03
Escenarios macroeconómicos
Incorporar escenarios prospectivos, ponderaciones y sensibilidad sin perder trazabilidad sobre supuestos y versiones.
04
Backtesting, overlays y conciliación
Comparar estimaciones con resultados observados, justificar ajustes expertos y reconciliar el cálculo desde la fuente hasta el reporte.
Contenido previsto
De PD, LGD y EAD a un motor ECL
Una ruta aplicada para estimar, integrar, validar y explicar pérdidas esperadas bajo distintos horizontes y escenarios.
Pensado para
Profesionales de riesgo de crédito, provisiones, finanzas o planificación.
Equipos de modelación, datos, validación, auditoría o control de modelos.
Personas que quieren conectar la metodología de pérdida esperada con una implementación reproducible.
Arquitectura de pérdida esperada
Alcance, cartera, unidad de cálculo, horizonte, fuentes y cadena metodológica de un motor ECL.
PD a 12 meses y lifetime
Interpretación e integración de curvas preparadas, transición temporal y relación entre probabilidad puntual y acumulada.
LGD y recuperaciones
Integración de recuperaciones, costos, garantías y supuestos preparados de severidad.
EAD y flujos descontados
Exposición, prepagos, uso de líneas, horizonte y descuento de pérdidas.
Staging y SICR
Criterios cuantitativos y cualitativos, días de mora, curas y movimientos entre etapas.
Información prospectiva
Escenarios macroeconómicos, ponderaciones, no linealidad, sensibilidad y gobierno de supuestos.
Motor, controles y conciliación
Implementación en Python, configuración versionada, pruebas de consistencia y conciliación del resultado.
Validación, overlays y documentación
Backtesting, sensibilidades, overlays, excepciones y reporte metodológico reproducible.
Enfoque profesional
Una pérdida esperada debe poder reproducirse
El resultado necesita trazabilidad sobre fuentes, parámetros, escenarios, ajustes y aprobaciones.
Conciliación entre fuentes, componentes y resultado final.
Supuestos, parámetros y escenarios versionados.
Backtesting con umbrales y tratamiento de excepciones.
Overlays documentados, justificados y aprobados.
Resultado esperado
Mapear una metodología de pérdida esperada de punta a punta.
Integrar PD, LGD y EAD en cálculos ECL a 12 meses y lifetime.
Comparar etapas, escenarios y sensibilidades de forma reproducible.
Preparar evidencia técnica para revisión, validación o auditoría.
Inscripciones abiertas
Elige una fecha y reserva tu cupo.
Completa tus datos, elige tu forma de pago y conserva el código de inscripción. El acceso al aula se habilita cuando el pago queda confirmado.
Inversión
$199.990 CLP
US$240 para pagos internacionales. El medio exacto disponible se mostrará antes de salir de Academia Bayes.
IVA incluido.
Preguntas frecuentes
Antes de inscribirte
La fecha, el horario y el valor están definidos. Antes de pagar verás el resumen completo de tu inscripción.
¿Ya hay fecha y precio?
Sí. Puedes comprar IFRS 9 como curso individual para la edición del 29 de septiembre al 22 de octubre de 2026. También existe una edición del 5 al 28 de enero de 2027; ambas tienen ocho clases y comparten sus respectivas cohortes con la especialización.
¿Registrarme implica pagar?
Completar tus datos no genera un cobro automático. En el paso siguiente eliges el medio de pago y el cupo se confirma una vez aprobado o verificado el pago.
¿Necesito conocer IFRS 9?
No necesitas experiencia previa implementando IFRS 9. Ayuda comprender riesgo de crédito y conceptos básicos de modelación; el programa partirá desde la arquitectura del cálculo.
¿Es un curso contable?
El foco es metodológico y técnico: datos, componentes de riesgo, cálculo, validación e implementación. No reemplaza asesoría contable, regulatoria ni de auditoría para una institución específica.
¿Cuánto trabajo requiere realmente el curso?
18 horas 40 minutos de dedicación estimada: 10 horas 40 minutos online en vivo y 8 horas de laboratorio ECL con RiskLib. El entregable aplicado es un motor ECL sobre una cartera simplificada, integrando insumos de PD, LGD y EAD, staging, escenarios, controles y documentación reproducible.