Análisis y gestión de riesgos financieros: en el cutting-edge de la estadística clásica. Excel Avanzado

1.654,00

  • DIRECCIÓN: Dr. D. Juan Ángel Jiménez Martín y Dra. Dª María Dolores Robles Fernández.
  • ESCUELA EN LA QUE SE INSCRIBE EL CURSO: Escuela de Ciencias Sociales.
  • HORARIO DEL CURSO: Tardes de 16:00 a 21:00 horas, de lunes a viernes.
  • PERFIL DEL ALUMNO: Graduados en ciencias, ingenierías, economía o administración y dirección de empresas, banca, seguros y finanzas. Profesionales de los mercados financieros que deseen mejorar sus conocimientos en las materias objeto del curso.
  • DIRECCIÓN UNIVERSITY: D. Carlos Martín
  • ESCUELA EN LA QUE SE INSCRIBE EL CURSO: Escuela de Informática y Comunicaciones

Agotado

Análisis y gestión de riesgos financieros: en el cutting-edge de la estadística clásica (FUCM) y Excel Avanzado. (EXPERTISE.UNIVERSITY)
Análisis y gestión de riesgos financieros: en el cutting-edge de la estadística clásica.
OBJETIVOS:
  • Presentar los métodos estadísticos y econométricos relativos a la medición de riesgos en mercados financieros de distinta naturaleza (renta fija, renta variable y derivados):
    • Métodos alternativos de medición de la volatilidad y métodos de medición de correlaciones entre activos.
    • Medidas de riesgo bajo la regulación financiera de Basilea, tales como el Value-at-Risk, Expected Shotfall.
    • Medidas de riesgo sistémico: CoVaR, ∆CoVaR.
    • Gestión del Big Data; diferencias con la estadística clásica.
    • Procesos para construir los proyectos de Big Data con datos reales de instituciones financieras y no financieras.
    • Tratamiento y análisis de bases de datos Big Data con SQL y R.
    • Machine Learning y Data Science en el riesgo financiero.
  • Implementación de dichos métodos con datos reales en contextos de análisis habituales para los analistas financieros.
PROGRAMA:
  • Análisis empírico mercados financieros.
    • Herramientas cuantitativas para el análisis de mercados financieros.
      • Herramientas estadísticas para el análisis de los rendimientos.
      • Herramientas econométricas para la estimación de modelos de valoración de activos.
    • Estimación y contraste de modelos de valoración de activos.
      • Modelo de descuento de flujos de caja y la estimación de la estructura temporal de tipos de interés.
      • Estimación y contraste del CAPM y modelos multifactoriales.
    • Prácticas:
      • Aplicaciones a mercados de renta fija y variable.
      • Acercar al alumno a los datos relacionados con los distintos tipos de financieros, acceso y descarga de datos desde bases de datos on-line y análisis inicial utilizando técnicas de estadística descriptiva.
      • Construcción de carteras inmunizadas de renta fija.
      • Construcción de carteras de acciones con distintos perfiles de riesgo.
  • Herramienta de medición del riesgo de mercado.
    • Volatilidad incondicional y condicional.
    • Medidas de riesgo coherente.
    • VaR y Expected Shortfall: histórico, Delta Norma y simulación de Montecarlo.
    • Riesgo sistémico.
      • Medidas de riesgo sistémico: CoVaR, DeltaCoVaR y MES.
      • Traffic Light System for Systemic Stress.
    • Prácticas:
      • Cálculo de distintas medidas y modelos de volatilidad de rendimientos de acciones, de índices de bolsa.
      • Cálculo del VaR y Expected Shortfall utilizando varios modelos de la familia GARCH: Comparamos los resultados obtenidos con los distintos modelos.
      • Combinación de modelos para calcular el VaR.
      • Gestión el riesgo utilizando distintos procedimientos para calcular el VaR.
      • Productos de cobertura del riesgo: derivados.
    • Futuros y Forwards.
      • Valoración.
      • Cobertura.
    • Opciones.
      • Valoración: método binomial y Black-Scholes.
      • Estrategias de cobertura.
      • Estrategias de Especulación: Bull, Bear, Strangle, Straddle, Butterfly, …
    • Prácticas:
      • Utilización del método binomial y de la ecuación de Black-Scholes para valorar distintos tipos de opciones (Put y Call) que coticen en el mercado de derivados español: opciones europeas sobre el IBEX-35.
      • Cálculo de las volatilidades implícitas derivadas de los métodos de valoración utilizados.
      • Cobertura de riesgos con derivados que coticen en el mercado español.
  • Big Data.
    • Concepto y elementos del Big Data; diferencias con la estadística clásica.
    • Visualización y exploración de los datos.
    • Procesos para construir los proyectos de Big Data con datos reales de instituciones financieras y no financieras.
    • Prácticas:
      • Tratamiento y análisis de bases de datos Big Data con SQL y R.
  • Machine Learning y Data Science en el riesgo financiero.
    • Reducción de la dimensionalidad: análisis Cluster y componentes principales.
    • Metodologías paramétricas y no paramétricas: Kernel y NN.
    • Redes neuronales artificiales.
    • Algoritmos genéticos.
    • Aprendizaje automático.
    • Prácticas:
      • Modelos no paramétricos de estimación del VaR.
      • Estudio de la eficiencia del mercado mediante redes neuronales.
      • Modelos de rentabilidades de los activos financieros: funciones de densidad paramétricas (normal, t, Cauchy, mixtura de normales, Markow Switching models).
      • Funciones de densidad no paramétricas, con modelos Kernel.
      • Uso de Componentes Principales en carteras sensibles a los tipos de interés.
      • Prácticas con Algoritmos Genéticos en problemas NP-hard.
PROFESORADO:
  • D. Fernando Fernández Rodríguez, ULPGC.
  • Dª Hicham Ganga, BBVA.
  • Dª Laura García Jorcano, ICAE/UCLM.
  • D. Juan Ángel Jiménez Martín, ICAE/UCM.
  • Dª María Dolores Robles Fernández, ICAE/UCM.
Excel Avanzado
A quién va dirigido:
A aquellas personas que trabajen con Excel y quieran ampliar sus conocimientos con herramientas más avanzadas.
Objetivos:
  • El objetivo de este curso es el conocimiento del manejo de Excel a un nivel más avanzado del habitual.
  • Aprender a crear tablas de datos y tablas dinámicas, así como el empleo de filtros, criterios y resúmenes de las mismas.
  • Aprender a crear escenarios en los que ver rápidamente el cambio de ciertos valores que afecten a la hoja de cálculo.
  • También ver cómo conseguir un objetivo desconocido a partir de unos criterios especificados.
  • Aprender a importar datos desde fuentes externas y utilizar funciones de bases de datos.
  • Creación y uso de macros, así como su modificación desde Visual Basic.
  • Aprender los conceptos básicos de programación y los principales métodos para desarrollar pequeñas aplicaciones que interactúen con el libro de trabajo.
  • Creación de cuadros de diálogo tanto predeterminados como propios.
  • Aprender a trabajar en grupo compartiendo el libro de trabajo y asignando permisos a usuarios.
  • Aprender a compartir el libro en Internet mediante la herramienta en la nube OneDrive.
Programación didactica
  • Funciones.
    • Anidar funciones.
  • Bases de datos
    • Filtros avanzados.
    • Validación de datos.
    • Depurar bases de datos: valores únicos.
  • Formularios: botones de formularios
  • Vistas
    • Agrupar y desagrupar.
    • Autoesquema.
  • Estructuras de control
    • Dominio de tablas dinámicas.
    • Consolidación de datos.
  • Análisis de datos
    • Buscar objetivo.
    • Escenarios.
    • Tablas de una y dos variables.
  • Solver: plantillas
  • Macros
    • Grabación de macros.
    • Creación de macros.
    • Reproducción de macros.
    • Eliminación de macros.
    • Crear iconos y botones que ejecuten macros.
    • Seguridad de macros.
  • Obtención de datos externos
    • Desde Access
    • Desde texto.
    • Otras posibilidades.
    • Conexión con Access: Importación. Vinculación.
  • Rangos
    • Nombres.
    • Modificar rangos.
    • Quitar duplicados.
  • Inserción de objetos
Evaluación:
Este curso consta de 1 prueba de evaluación final de tipo Test.

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