DIPLOMADO
ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS
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OBJETIVO:
Dotar al alumno de las herramientas necesarias, teóricas y prácticas asociadas a la estimación, cobertura, administración y gestión de riesgos financieros, que permitan tomar las mejores decisiones en materia de financiamiento e inversión corporativa, ante escenarios de incertidumbre. De modo consecuente, se desarrollarán aplicaciones (modelación) matemáticas orientadas a la administración y cobertura de riesgos, nacional e internacional, dentro del ámbito de los mercados financieros internacionales, tanto de capitales como de productos derivados.
MÓDULOS:
1.- Teoría del Riesgo 1
Modalidad: Virtual
40 horas, 8 sesiones de 5 horas,
Sábados 16:00 - 21:00 hrs.
Inicia: 21 de noviembre 2020
Finaliza: 9 de enero 2021
UNIDADES
UNIDAD I. INTRODUCCIÓN A LOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS
1. Introducción
2. Probabilidad y estadística
2.1. Bases teóricas de probabilidad
2.2. Bases teóricas de estadística descriptiva
3. Procesos estocásticos
3.1. Preliminares
3.2. Tipos de procesos estocásticos
3.3. Modelos económicos y financieros
3.4. Modelación con procesos estocásticos
UNIDAD II. TEORÍA DEL RIESGO FINANCIERO
1. El riesgo en los mercados financieros
1.1. El riesgo en la economía
1.2. Riesgo económico versus riesgo financiero
2. Definición y tipos de riesgos financieros
2.1. Riesgo operacional
2.2. Riesgo de crédito
2.3. Riesgo de mercado
2.4. Riesgo de liquidez
2.5. Riesgo de contraparte
2.6. Riesgo reputacional
2.7. Riesgo sistémico
3. Regulación de riesgos
3.1. Normatividad nacional
3.2. Normatividad internacional
4. Medición y evaluación del riesgo financiero
4.1. Medición del riesgo individual
4.2. Medición del riesgo de cartera
UNIDAD III. MODELACIÓN, COBERTURA Y GESTIÓN DEL RIESGO FINANCIERO
1. Derivados
1.1. Futuros
1.2. Swaps
1.3. Opciones
1.4. Estrategias
2. Seguros
2.1. Gestión del riesgo
2.2. Responsabilidad civil
3. Opciones reales y bursatilizaciones
3.1. El modelo de opciones reales
3.2. El modelo de la bursatilización
4. Griegas financieras
2.- Econometría Financiera 1
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Lunes y miércoles 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 18 de noviembre 2020
Finaliza: 11 de enero 2021
UNIDADES
UNIDAD I. EL MODELO ECONOMÉTRICO
1. Introducción
2. Repaso del Modelo de Regresión Lineal simple y general
2.1. Especificación
2.2. Supuestos de Gauss- Markov
3. Inferencia estadística
4. Métodos de estimación
5. Propiedades de los estimadores mínimos cuadráticos y máximo verosímiles
6. Distribución de los estimadores mínimos cuadráticos y de máxima verosimilitud
7. Análisis de varianza
8. Pruebas de ajuste
9. Pruebas de hipótesis
10. Correlación parcial y correlación múltiple
11. Criterios de prueba: Razón de Verosimilitud, Prueba de Wald y multiplicadores de Lagrange
UNIDAD II. LA EVALUACIÓN Y SELECCIÓN DEL MODELO ECONOMÉTRICO
1. Análisis de especificación
2. Linealidad
3. Problemas de especificación
3.1. Omisión de variables relevantes
3.2. Inclusión de variables irrelevantes
4. Criterios de selección de modelos
4.1. Criterio de información de Akaike
4.2. Criterio de información de Schwarz
5. Forma funcional
5.1. Modelos no lineales y su interpretación, pruebas RESET
5.2. Cambio estructural
5.3. Prueba de Chow
5.4. Pruebas CUSUM
6. Heterocedasticidad
6.1. Naturaleza e implicaciones de la Heterocedasticidad
6.2. Mínimos cuadrados generalizados
6.3. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados generalizados
6.4. Heterocedasticidad con errores estándar consistentes (corrección de White)
6.5. Heterocedasticidad Multiplicativa
6.6. Pruebas para detectar heterocedasticidad
7. Autocorrelación
7.1. Autocorrelación de primer orden
7.2. Pruebas para autocorrelación de primer orden
7.3. Patrones alternativos de autocorrelación
7.4. Estabilidad
8. Multicolinealidad
UNIDAD III. MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA
1. Modelo Probit
1.1. Interpretación
1.2. Estimación máximo verosímil
1.3. Medidas de bondad de ajuste
1.4. Pruebas de especificación
1.5. Ejemplos
2. Modelo Logit
3. Modelo Tobit
3.1. Interpretación
3.2. Estimación
3.3. Pruebas de especificación
3.4. Ejemplos
3.5. Extensión
3.- Ciencia de Datos 1 (Para negocios)
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Martes y jueves 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 17 de noviembre 2020
Finaliza: 14 de enero 2021
Este módulo abarca las principales estructuras de datos en Python para el manejo y tratamiento de los datos, la construcción de funciones definidas por el usuario para el procesamiento personalizado.
También contempla tópicos de finanzas cuantitativas aplicadas a los negocios, todos los temas de esta sección están orientados a hacer uso de las herramientas de Python previamente adquiridas.
UNIDADES
UNIDAD I. FUNDAMENTOS
1. ¿Qué es la ciencia de datos?
2. Estructuras de datos en python: listas, listas anidadas, diccionarios, arreglos, dataframes.
3. Estructuras condicionales: for, if, while,if ... else
4. Tipos de variables.
5. Introducción, uso y manejo de la librería pandas.
6. Creación de Dataframes por varios métodos.
7. Atributos de los Dataframes.
8. Librería Numpy aplicada al tratamiento de Dataframes.
9. Técnicas de manejo, análisis y extracción de información de Dataframes.
10. Creación de funciones definidas por el usuario.
11. Uso y construcción de funciones para trabajar con expresiones regulares.
12. Técnicas de agrupamiento y ordenamiento de los datos.
13. Métodos en un dataframe para la extracción y creación de valor de la información.
14. Creación de datos aleatorios tipo numérico, cadena y de fecha con los requerimientos del usuario.
15. Estadística descriptiva de variables aleatorias.
UNIDAD II. USO DE LIBRERÍAS Y GRÁFICOS
1. Exploración de datos a través de la visualización
2. Librería Matplotlib
3. Gráficos univariados
4. Librería Seaborn
5. Gráficos Bivariados
6. Gráficos Multivariados
UNIDAD III. APLICACIONES
1. Medidas de tendencia central, de dispersión y de correlación
2. Conceptos de probabilidad y propiedades
3. Independencia de sucesos
4. Teorema de Bayes
5. Variables Aleatorias
6. Funciones de distribución
7. Distribuciones de probabilidad
8. Modelo de regresión lineal:
8.1. Método de Máxima Verosimilitud
8.2. Método de Mínimos Cuadrados
8.3. Contrastes de hipótesis
9. Selección de carteras: Rentabilidad esperada y riesgo de una cartera a. Rentabilidad de un activo y una cartera.
9.1. Rentabilidad de un activo y una cartera
9.2. La rentabilidad esperada, el riesgo de un activo y de una cartera
10. Procesos estocásticos para la modelización de los precios de los activos financieros
10.1. Conceptos básicos
10.2. Movimiento Browniano: aritmético y geométrico
10.3. La simulación de Monte Carlo
11. Resolución del problema de Frecuencia de compras.
4.- Procesos Estocásticos 1
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Martes y jueves 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 19 de enero 2021
Finalliza: 11 de marzo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. FUNDAMENTOS
1. Conceptos generales
1.1. Concepto de proceso estocástico. Ejemplos
1.2. Procesos estocásticos complejos
1.3. Procesos estacionarios
1.3.1. Procesos estrictamente estacionarios
1.3.2. Procesos estacionarios de orden
1.3.3. Estacionariedad en covarianza
2. Ergodicidad
2.1. Definición
2.2. Integral de un proceso estocástico
2.3. Ergodicidad en valor medio
2.4. Ergodicidad para la para la covarianza
3. Convergencia estocástica
4. Principales distribuciones discretas
5. Principales distribuciones continuas
6. Principales Variables Aleatorias Continuas
7. Procesos Gaussianos. Definición y propiedades
8. Proceso de martingala. Definición y Propiedades
UNIDAD II. PROCESO DE MARKOV Y PROCESO DE POISSON
1. Proceso de Markov. Ejemplos
2. Cadenas de Markov
2.1. Clases, clasificación de estados y tiempos de entrada
2.2. Vectores invariantes
2.3. Ecuaciones de Chapman-Kolmogorov
2.4. Cadenas Especiales
2.4.1. Cadenas regulares
2.4.2. Cadenas absorbentes
2.4.3. Cadenas de nacimiento y muerte
2.5. Aplicaciones
2.6. Problemas de la ruina del jugador
2.6.1. Caminata aleatoria
2.6.2. Proceso de ramificación
2.7. Tiempo reversible
2.8. Procesos de decisión Markovianos
3. Cadenas de Markov en tiempo continuo
3.1. Cadenas de Markov de tiempo continuo
3.2. Procesos de nacimiento y muerte
3.3. Las ecuaciones diferenciales de Kolmogorov
3.4. Probabilidades limites
3.5. Tiempo reversible
3.6. Determinación de las probabilidades de transición
4. Procesos de Poisson
4.1. Definición. Propiedades y ejemplos
4.2. Procesos de conteo
4.2.1. Procesos de conteo
4.2.2. Distribución de tiempo de espera y entre arribos
4.2.3. Procesos de Poisson no homogéneos
UNIDAD III. CALCULO ESTOCÁSTICO y MOVIMIENTO BROWNIANO
1. Función media y de covarianza
2. Continuidad, integración y diferenciación de procesos de segundo orden
2.1. Continuidad de las funciones media y covarianza
2.2. Funciones muestrales
2.3. Integración
2.4. Diferenciación
3. Ecuaciones diferenciales estocásticas
3.1. Ecuaciones diferenciales de primer orden
3.2. Ecuaciones diferenciales de segundo orden
4. Movimiento Browniano
4.1. Movimiento Browniano
4.2. Tiempos de éxito; máxima variable y el problema de la ruina del jugador
4.3. Variaciones del Movimiento Browniano
4.3.1. Movimiento Browniano con dirección
4.3.2. Movimiento Browniano Geométrico
4.4. Cotización en el mercado de opciones
4.4.1. Teorema de arbitraje
4.4.2. Modelo de Black-Scholes para cotizar una opción. Ruido Blanco
5.- Teoría del Riesgo 2
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Martes y jueves 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 16 de marzo 2021
Finaliza: 13 de mayo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. TEORÍA DEL PORTAFOLIO
1. Introducción
2. Teoría de la medida para el rendimiento y riesgo
2.1. La rentabilidad y el riesgo de un activo financiero
2.2. El modelo de selección de carteras de Harry Markowitz
3. El portafolio de inversiones
3.1. Riesgo y rendimiento
3.2. El rendimiento esperado
3.3. Riesgo del portafolio
3.4. Portafolios eficientes
3.5. La línea del mercado de capitales (CML)
3.5. La línea del mercado de títulos (SML)
4. El riesgo de mercado versus el riesgo del portafolio
4.1. Riesgo sistemático y coeficiente beta
4.2. Estimación de las betas
4.3. Rentabilidad y riesgo
5. Modelos de valuación de activos de capital
5.1. El modelo Capital Asset Pricing Modelo (CAPM) y sus implicaciones
5.2. El modelo de mercado: Riesgo sistemático y especifico
5.3. La estimación de la beta
5.4. El modelo de valuación por arbitraje (APT)
5.5. Medición del riesgo y rendimiento de cartera
6. Diversificación del riesgo
UNIDAD II. INTRODUCCIÓN A LAS FINANZAS CORPORATIVAS
1. Fundamentos de las finanzas corporativas
1.1. Herramientas y principios
1.2. Planificación financiera
1.2.1. Estados financieros, impuestos y flujos de efectivo
1.2.2. Análisis financiero
1.2.3. Planeación financiera de largo plazo
2. La ciencia de las finanzas y los modelos
3. La gestión empresarial
4. Responsabilidad social
5. Fijación de precios de activos
5.1. El valor del dinero en el tiempo
5.2. Tasas de interés
5.2.1. Tipos de tasas
5.2.2. Estructura temporal de las tasas de interés
6. Valuación de Acciones y Bonos
6.1. Teorema de la valoración de bonos
6.2. Duración. Duración modificada como medida de volatilidad de los bonos
6.3. La duración de una cartera de renta fija
6.4. Convexidad y duración efectiva
UNIDAD III. VALUACIÓN DE PRODUCTOS DERIVADOS
1. OPCIONES
1.1. Opciones de compra y venta
1.2. Opciones complejas
1.3. Diferenciales o Spreads
1.4. Opciones exóticas
2. Valuación de opciones
2.1. Valuación por el método binomial
2.2. La Metodología Black Sholes
3. El uso de las opciones financieras en las finanzas corporativas
3.1. En las decisiones de inversión
3.2. Acciones como opción sobre los activos
3.3. Opciones reales y opciones financieras
4. Cobertura del riesgo e introducción a la gestión del riesgo
4.1. Fundamentos
4.2. La gestión del riesgo
4.3. La inmunización
4.4. La cobertura de riesgos mediante los contratos a corto plazo
4.5. Futuros y Permuta financiera o Swaps
4.6. La cobertura del riesgo mediante los contratos de futuros
4.7. La cobertura a través de los contratos de opciones
4.8. Las griegas financieras como instrumentos de cobertura del riesgo
6.- Finanzas Cuánticas 1
Modalidad: Virtual
40 horas, 8 sesiones de 5 horas,
Sábados 9:00 - 14:00 hrs.
Inicia: 16 de enero 2021
Finaliza: 6 de marzo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. FORMULACIÓN MATEMÁTICA DE LA MECÁNICA CUÁNTICA
1. El Lagrangiano
2. El Hamiltoniano con enfoque de mecánica clásica
3. Principios fundamentales de la mecánica cuántica
4. Operadores, tipos y reglas
5. El hamiltoniano en la mecánica cuántica y la ecuación de onda
6. El algebra, el principio de incertidumbre y la ecuación de Schrôdinger
7. Principio de incertidumbre de Heisenberg
UNIDAD II. LA INTEGRAL FUNCIONAL O DE FEYNMAN. LA INTEGRAL FUNCIONAL APLICADA EN LAS FINANZAS
1. Elementos básicos para describir la integral funcional
2. El operador de evolución y el propagador de Feynman
3. Obtención de la integral Funcional o de Feynman
4. Ejemplos del propagador de la partícula libre y del oscilador armónico
5. Hamiltoniano de Black y Scholes
6. Kernel del precio de opciones de compra europeas
7. Función propia o eigenfuncion del kernel del precio
8. Formulación del Hamiltoniano para la condición de martingala
9. Potenciales en la valuación de opciones
10. Lagrangiano de Black y Scholes
11. Integrales de trayectoria para opciones cuyo valor depende de la trayectoria
12. Lagrangiano para el precio de una acción con volatilidad estocástica
13. Principio de incertidumbre de Heisenberg en las Finanzas
14. Propiedades y analogías entre las ecuaciones de Black y Scholes y de Schròdinger
UNIDAD III. ANÁLISIS ESPECTRAL Y LA INTERPRETACIÓN DEL HAMILTONIANO EN FINANZAS
1. Introducción
2. Interpretación del Hamiltoniano y Lagrangiano de Black y Scholes desde el enfoque de las finanzas
3. Nueva versión del principio de Incertidumbre de Heisenberg en las Finanzas
4. Análisis espectral y su aplicación en finanzas
UNIDAD IV. UNA INTRODUCCIÓN A LA ECONOFÍSICA
1. Introducción
2. Nociones básicas de economía
2.1. La naturaleza aleatoria del precio de las acciones
2.2. Opciones y derivados
3. Movimiento Browniano y Cálculo Estocástico
3.1. Caminata aleatoria
3.2. Movimiento Browniano y Ruido Blanco
3.3. Integrales estocásticas de Itô
3.4. Ecuación diferencial estocástica
3.5. Formula de Itô
4. El modelo de Bachelier
5. El modelo basado en el movimiento geométrico browniano
6. El modelo estándar en finanzas
6.1. El modelo de Black-Scholes para el precio de las opciones
6.2. La fórmula de Black-Scholes
7.- Productos Derivados
Modalidad: Virtual
40 horas, 8 sesiones de 5 horas,
Sábados 16:00 - 21:00 hrs.
Inicia: 13 de marzo 2021
Finaliza: 15 de mayo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. MERCADO DE FUTUROS Y OPCIONES
1. Introducción a los mercados financieros
1.1. Activos financieros
1.2. Mercados financieros
1.3. componentes de un mercado financiero
1.4. Tipos de mercados financieros
2. Mercado de instrumentos derivados
2.1. Mercado de futuros
2.1.1. Introducción a los futuros financieros
2.1.2. La cámara de compensación
2.1.3. Los contratos de futuros
2.1.4. Paridad entre el precio del futuro y el de contado
2.1.5. Uso del contrato de futuros
2.1.5.1. Operaciones de cobertura
2.1.5.2. Operaciones especulativas
2.1.6 Cobertura y base
2.1.7. Determinación del radio de cobertura
2.1.7.1. El modelo simple
2.1.7.2. El modelo del factor de conversión
2.1.7.3. El modelo basado en el valor del punto básico
2.1.7.4. El modelo de regresión
2.1.7.5. El modelo basado en la duración del activo
2.1.8. La cobertura del riesgo mediante futuros
2.2. Mercado de opciones financieras
2.2.1. Introducción
2.2.2. Características de las opciones simples de compra y venta
2.2.3. Factores determinantes del valor de una opción
2.2.4. Estrategias
2.2.4.1. Estrategias simples sintéticas
2.2.4.2. Estrategias Complejas
2.2.4.3. Diferenciales
2.2.5. Opciones exóticas
2.3. Valoración de opciones
2.3.1. El método binomial
2.3.2. El modelo Black y Scholes
2.4. La cobertura del riesgo mediante opciones
UNIDAD II. SWAPS. FORWARD Y WARRANTS
1. Fundamentos y características
2. La determinación del riesgo en una operación Swap
3. Mecánica de los Swaps de tasas de interés
4. Swaps de divisas
5. Swaps de incumplimiento crediticio
6. Swaps de acciones (equity swaps)
7. Swaps de commodity y de volatilidad
8. Swaps de créditos insolventes (CDS)
9. Caps, Floors y Collars
10. Uso de swaps
10.1. Para transformar un pasivo
10.2. Para transformar un activo
10.3. Como intermediario financiero
10.4. Para restructura de deuda y costos financieros
10.5. Para reducción de tasas o fijación de tipos de interés
10.6. Para financiamiento
10.7. Para posiciones o especulaciones
11. Forward
11.1. Fundamentos y características
11.2. Diferencias entre un contrato de futuros y un contrato forward
12 Warrants
UNIDAD III. GRIEGAS FINANCIERAS
1. Instrumentos de cobertura del riesgo
2. Clasificación simple
2.1. La DELTA. Definición uso y lectura
2.2. La GAMMA. Definición uso y lectura
2.3. LA THETA. Definición uso y lectura
2.4. La RHO. Definición uso y lectura
2.5. La VEGA. Definición Uso y lectura
8.- Administración de Riesgos Financieros 1
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Martes, miércoles y jueves 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 18 de mayo 2021
Finaliza: 22 de junio 2021
UNIDADES
UNIDAD I. FUNDAMENTOS DE LA ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS
1. Introducción a la Administración de Riesgos
1.1. Clasificación de los riesgos
1.2. Medición del riesgo
1.2. Objetivos y función de la administración de riesgos
1.3. El Proceso de administración de riesgos
1.4. Identificación de riesgos
1.5. Rendimiento y Riesgo
2. Análisis de la volatilidad
2.1. Volatilidad. Métodos de estimación
2.1.1. Volatilidad histórica, dinámica e implícita
2.1.2. Modelación de volatilidad a través de series de tiempo
2.1.3. Volatilidad a través de modelos ARCH y GARCH
2.2. El modelo del valor en riesgo o VaR
2.2.1. Histórico
2.2.2. Paramétrico
2.2.3. Montecarlo
2.2.4. Backtesting
3. Regulación y políticas
3.1. Acuerdos de Basilea
3.2. Capital neto exigible a las instituciones financieras
3.3. Fuentes de financiamiento del riesgo
UNIDAD II. MECANISMOS DE MEDICIÓN
1. Tipos de riesgos
2. Medición del riesgo de mercado
2.1. Riesgo de tasas de interés
2.2. La Duración de Maculay
2.3. Cobertura con instrumentos financieros derivados
3. Medición del riesgo de crédito
3.1. Con metodologías clásicas
3.1. El modelo de Merton
3.3. El Modelo de Valor en Riesgo para la gestión del riesgo crediticio
3.4. El Modelo Credit Risk
3.5. El Modelo KMV
3.6. El Modelo de estrés y Backtesting
4. Medición del riesgo de liquidez
4.1. Gestión del riesgo de liquidez
4.2. Cobertura de liquidez y de financiamiento
5. Medición del riesgo operativo
5.1. Procesos operativos
5.2. Sistemas informativos
5.3. Recursos humanos
5.4. Adversidad
5.5. Capital de cobertura
5.6. El Método de Mosler para la gestión del riesgo operativo
6. Medición del riesgo legal
6.1. Riesgo documental
6.2. Fallos en los contratos
6.3. Multas de autoridades
6.4. Riesgo de litigio
UNIDAD III. EVALUACIÓN DE RIESGOS ASOCIADO A BASILEA II Y MÉTODOS DE ADMINISTRACIÓN
1. Riesgos cuantificables versus no cuantificables
2. Los fundamentos de Basilea II
3. Gestión australiana de riesgos