Generación 2 · Curso individual
Edición de esta ficha
Inicio 3 nov 2026
3, 5, 10, 12, 17, 19, 24 y 26 de noviembre 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.
Inscribirme en este curso
Inversión
$199.990 CLP
US$240 para pagos internacionales
Precio final.
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
3, 5, 10, 12, 17, 19, 24 y 26 de noviembre de 2026
Puedes comprar este curso por separado. No exige seguir los cursos anteriores de la especialización.
Matrícula de especialización · Ruta completa
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
3, 5, 10, 12, 17, 19, 24 y 26 de noviembre 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 BayesRisk.
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 + BayesRisk
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
BayesRisk 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 entre las próximas ediciones.
Mostramos los próximos inicios, sin desplegar todo el calendario del año. 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
Edición diciembre 2026 · Curso individual
Inicio 2 dic 2026
2, 7, 9, 14, 16, 21, 23 y 28 de diciembre de 2026
Lunes y miércoles, 20:00 a 21:20 hora de Chile (America/Santiago)
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
Reserva tu cupo en esta edición.
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.
Precio final.
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. Esta edición comienza el 3 nov 2026: 3, 5, 10, 12, 17, 19, 24 y 26 de noviembre de 2026. El precio está publicado y puedes inscribirte en este curso por separado. Revisa las otras ediciones abiertas en el selector de fechas; las cohortes de septiembre y enero mantienen su calendario y acceso independientes.
¿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 BayesRisk. El entregable aplicado es un motor ECL sobre una cartera simplificada, integrando insumos de PD, LGD y EAD, staging, escenarios, controles y documentación reproducible.