DIPLOMADO
EVALUACIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN
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OBJETIVO:
La importancia de reconocer cuando un proyecto de inversión es generador de valor, es inherente al estudio o análisis financiero y económico de este. En este sentido, el diplomado tiene como objetivo, el entrenamiento en materia de evaluación de las estrategias corporativas o de negocios que permitan generar valor agregado a las mismas. Se desarrolla la capacitación necesaria para la modelación de decisiones corporativas en materia de inversión y financiamiento que coadyuven en términos de fusiones, apalancamientos y eventuales externalidades negativas y positivas del proyecto mismo.
MÓDULOS:
1.- Matemáticas Financieras Clásicas
Modalidad: Virtual
40 horas, 8 sesiones de 5 horas,
Sábados 9:00 - 14:00 hrs.
Inicia: 21 de noviembre 2020
Finaliza: 9 de enero 2021
UNIDADES
UNIDAD I. INTERÉS SIMPLE Y COMPUESTO
1. Interés simple
1.1. Fundamentos
1.2. Cálculo de capital
1.3. Cálculo del monto
1.4. El valor del dinero en el tiempo
2. Interés compuesto
2.1. Progresiones aritméticas y geométricas
2.2. Tasa nominal, efectiva y equivalente
2.3. Cálculo de tasas y tiempo
2.4. Cálculo de la tasa interna de retorno (TIR), la tasa única de retorno (TUR) y el costo del capital
2.5. La ecuación del valor
2.6. Determinación del valor de un bono por el método binomial
UNIDAD II. ANUALIDADES Y AMORTIZACIÓN DE UNA DEUDA
1. Tipos de anualidades
1.1. Anualidades anticipadas
1.2. Anualidades vencidas
1.3. Anualidades crecientes o decrecientes
1.4. Anualidades perpetuas
2. Relación entre las anualidades, el principal, la tasa de interés compuesta y los montos
2.1. Cálculo del monto
2.2. Cálculo de la renta
2.3. Cálculo del plazo
2.4. Cálculo de la tasa de interés compuesta
3. Amortización
3.1. Saldo insoluto
3.2. Tablas de amortización de cobertura de deudas
3.3. Tablas de fondo para generar fondos de amortización
UNIDAD III. DEPRECIACIÓN DE ACTIVOS Y PLANES DE INVERSIÓN
1. Valor de desecho (valor de salvamento
2. Concepto de depreciación
3. Métodos de depreciación
3.1. Método de línea recta
3.2. Método del saldo decreciente
3.3. Método de la suma de años, dígitos
3.4. Método basado en el uso del activo
4. Tasa de rendimiento
5. Comparación de alternativas para la mejor inversión
2.- Matemáticas Financieras Modernas Básicas
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Lunes y miércoles 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 13 de enero 2021
Finaliza: 10 de marzo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. INTRODUCCIÓN AL CALCULO ESTOCÁSTICO
1. Fundamentos de Probabilidad
2. Fundamentos del cálculo estocástico
3. Diferenciación estocástica
4. Los fundamentos de las martingalas
5. Los fundamentos del Movimiento Browniano
6. Los Fundamentos de Proceso de Wiener
7. La ecuación de difusión del calor
UNIDAD II. DERIVADOS FINANCIEROS BÁSICOS
1. Rendimiento de activos e índices bursátiles
2. Derivados
2.1. Opciones
2.2. Futuros
2.3. Forward
2.4. Swaps
2.4.1. Swaps de tasas de interés
2.4.2. Swaps de tipos de cambio
3. El modelo de Black Sholes
3.1. Enfoque probabilístico y de ecuaciones diferenciales
3.2. Portafolios replicantes
3.3. Pago de dividendos
3.4. Las griegas
4. La ecuación de Kolmogorov
5. El modelo de Cox, Ros y Rubisntein
UNIDAD III. OPCIONES SUJETAS A VOLATILIDAD ESTOCÁSTICA
1. El modelo de Hull-White
2. El modelo de Heston
3. Valuación de opciones
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 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.
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
4.- 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
5.- Modelación Estocástica para la Toma de Decisiones
Modalidad: Virtual
40 horas, 8 sesiones de 5 horas,
Sábados 16:00 - 21:00 hrs.
Inicia: 16 de enero 2021
Finaliza: 6 de marzo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y CADENAS DE MARKOV
1. Tipos de procesos estocásticos
2. Ejemplos prácticos de comportamiento estocásticos
3. Procesos de Markov
4. Probabilidades de Transicion y Matriz de Transicion
5. Caminata Aleatoria
6. Procesos de nacimiento y muerte. Procesos de Ramificación
7. Procesos de Ruina. Cadenas de Ehrenfest
8. Ecuaciones de Chapman-Kolmogorov
9. Clasificación de estados, recurrencia y transitoriedad
10. Descomposición del espacio de estados
11. Cadenas de Markov.
12. Simulación de cadenas de Markov
UNIDAD II. PROCESOS DE POISSON Y SIMULACIÓN
1. Concepto de Proceso de Poisson y sus propiedades
2. Líneas de espera.
3. Proceso de Poisson y Procesos de Riesgo
4. Simulación estadística. Simulación de los procesos de Poisson
5. Simulación estocástica
5.1. Generación de números pseudoaleatorios
5.2. Pruebas para los números pseudoaleatorios
UNIDAD III. MÉTODOS PARA GENERAR VARIABLES ALEATORIAS. TÉCNICAS DE REMUESTREO
1. Transformada Inversa
2. Aceptación y Rechazo
3. Generación de Variables Aleatorias Discretas
4. Generación de Variables Aleatorias Multivariadas
5. Introducción al problema de datos faltantes
6. Diferentes tipos de datos faltantes
7. Algoritmo EM
8. Algoritmo de data augmentation
9. Introducción a los métodos boostrap
6.- Evaluación Determinística de Proyectos de Inversión
Modalidad: Virtual
40 horas, 16 sesiones de 2.5 horas,
Lunes y miércoles 18:00 - 20:30 hrs.
Inicia: 17 de marzo 2021
Finaliza: 17 de mayo de 2021
UNIDADES
UNIDAD I. FUNDAMENTOS DE LA EVALUACIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN
1. Definición y partes de un proyecto de inversión
2. La evaluación financiera de un proyecto de inversión
3. Administración del riesgo en un proyecto de inversión
4. Los distintos estudios necesarios para hacer una evaluación con sentido
UNIDAD II. EL ESTUDIO DE MERCADO Y ESTUDIO TÉCNICO
1. Objetivos y estructura de análisis
2. Análisis de la demanda
3. Muestreo de información
4. Análisis de la oferta
5. Determinación de la demanda insatisfecha
6. Análisis de precios
7. Comercialización
8. Conclusiones del estudio de mercado
9. Determinación del tamaño de la planta
10. Localización optima del proyecto
11. ingeniería del proyecto
12. Distribución de la planta
13. Marco Legal
UNIDAD III. ESTUDIO Y EVALUACIÓN ECONÓMICA. ADMINISTRACIÓN DEL RIESGO
1. Objetivos de estudio y evaluación económica
2. Determinación de costos de producción
3. Inversiones, depreciaciones y amortizaciones
4. Capital de trabajo y punto de equilibrio
5. Resultados Pro-Forma
6. Evaluación Económica a través de distintos métodos
7. Análisis de sensibilidad
8. Análisis y administración del riesgo
8.1. Objetivos
8.2. Riesgo tecnológico
8.3. Riesgo financiero
8.4. Medición del riesgo de mercado
7.- Evaluación Estocástica de Proyectos de Inversión
Modalidad: Virtual
40 horas, 8 sesiones de 5 horas,
Sábados 9:00 - 14:00 hrs.
Inicia: 13 de marzo 2021
Finaliza: 15 de mayo 2021
UNIDADES
UNIDAD I. PLANIFICACIÓN Y RIESGO DEL PROYECTO
1. Flujo de efectivo del proyecto
1.1. Flujos de efectivo incrementales
1.2. Horizonte temporal del proyecto
1.3. Valor de la liquidación e inflación
1.4. El Free Cash Flow del Proyecto. El Equity Cash Flow
2. Análisis del riesgo del proyecto
2.1. Análisis de sensibilidad
2.2. Análisis de escenarios
2.3. Simulación y Método Monte Carlo
3. Introducción al análisis de flexibilidad del proyecto
3.1. Valuación de la opción de expansión
3.2. Valuación de la opción de abandono
3.3. Valuación de la opción de contracción
3.4. Valuación de la combinación de opciones
3.5. Valuación mediante el método de portafolio replicado
UNIDAD II. ANÁLISIS Y ADMINISTRACIÓN DEL RIESGO
1. Generalidades
2. La teoría actual del riesgo
3. Evaluación económica mediante la eliminación del factor inflacionario
4. Determinación del mínimo de ventas bajo condiciones rentables
5. Riesgo tecnológico
6. La medida del riesgo de mercado
7. Riesgo financiero
8. Alternativas diversas para el análisis del riesgo
UNIDAD III. USO DE LOS PRODUCTOS DERIVADOS PARA LA VALUACIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN
1. Introducción
2. Los proyectos de inversión como opciones reales
3. La opción de diferir una inversión
4. La opción de ampliar una inversión
5. La opción de abandono
6. La gestión de las opciones reales
7. Consideraciones generales sobre el uso de las opciones reales