Curso Fundamentos y usos de derivados ante riesgos financieros

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Curso Fundamentos y usos de derivados ante riesgos financieros

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Usos de Derivados ante Riesgos Financieros

Los riesgos financieros y de mercado afectan a la gran mayoría de empresas e instituciones públicas. Estos riesgos pueden ser cubiertos por medio de instrumentos financieros como los derivados. De igual forma, los derivados en sí pueden ser utilizados para realizar distintas estrategias de inversión. En este sentido, personas de diferentes industrias deberían tener fundamentos básicos sobre los derivados financieros al igual que sus posibles usos. Así, el curso Valoración y uso de Derivados busca introducir a los estudiantes a los conceptos básicos de valoración de derivados y su aplicación en el manejo de los riesgos financieros. Con el fin de dar habilidades a los estudiantes para la aplicación al mundo laboral de lo aprendido se desarrollarán diferentes análisis en R y Excel.

Este curso hace parte del programa Programa Análisis financiero en R (5 cursos). Ver más aquí.

Dirigido a

El curso está dirigido a personas que deseen aprender del mundo de los derivados, su valoración y sus aplicaciones al manejo del riesgo. Se espera que el curso sea tomado por personas en el entorno laboral que busquen diferentes aplicaciones a los derivados, ya sea para manejar riesgos financieros o generar estrategias de inversión por medio de una correcta valoración. Es recomendable que los estudiantes tengan conocimientos básicos en R o hayan tomado el curso Introducción al Análisis de Datos en R.

Objetivos

  • Familiarizar a los estudiantes en el mercado de los futuros, los derivados y los swaps.
  • Enseñar a los estudiantes los conceptos de valoración de derivados.
  • Comprender y replicar los modelos de valoración en Excel y R.
  • Dar ejemplos de la cobertura de riesgos financieros por medio de simulación.
  • Enseñar cómo realizar la valoración de un portafolio de derivados.
  • Calcular medidas de riesgo como el VaR y el CVaR de un portafolio de derivados.

Metodología

Cada sesión estará dividida en dos módulos. A su vez, cada módulo estará dividido en dos partes, durante la primera parte de cada módulo el profesor introducirá los conceptos y la teoría; durante la segunda parte los estudiantes deberán trabajar individualmente en ejercicios numéricos. Adicionalmente, se realizarán 9 talleres en clase en los cuales se espera que los estudiantes, con ayuda del profesor, reafirmen sus conocimientos. 5 talleres se realizarán en R y buscarán replicar aplicaciones de los derivados al mundo laboral.

Contenido

Sesión 1:

Modulo 1:

  • Introducción al mercado de derivados.
  • Derivados: Forwards, Futuros y Opciones.
  • Principio de no arbitraje.

Módulo 2:

  • Tasas de interés.
  • Mercado de Futuros y Forwards.
  • Estrategias de cobertura usando Futuros.

Sesión 2:

Módulo 1:

  • Valoración de Futuros y Forwards.
  • Futuros de Acciones, índices accionarios, commodities y tasa de cambio.

Módulo 2:

  • Opciones y Mercado de opciones.

Sesión 3:

Módulo 1:

  • Propiedades de las opciones.
  • Estrategias de cobertura con opciones.

Módulo 2:

  • Bonos.
  • Swaps.

Sesión 4:

Módulo 1:

  • Modelo binomial.

Módulo 2:

  • Taller 1: Valoración de opciones exóticas por medio del modelo binomial.

Sesión 5:

Módulo 1:

  • Introducción al movimiento browniano.
  • Derivación de la fórmula de Black-Scholes-Merton.

Módulo 2:

  • Griegas.

Sesión 6:

Módulo 1:

  • Taller 2: Simulación por movimiento browniano y valoración de derivados.
  • Taller 3: Delta y Gamma cobertura.

Módulo 2:

  • Taller 4: Modelo HJM para valoración de opciones de tasa de interés.

Sesión 7:

Módulo1:

  • Introducción a R.

Módulo2:

  • Taller 5: Valoración de un portafolio de derivados y swaps en R.

Sesión 8:

Módulo1:

  • Taller 6: Valoración de un swap extinguible.

Módulo2:

  • Taller 7: Cobertura de tasa de cambio de un activo en dólares.

Sesión 9:

Módulo1:

  • Taller 8: Cobertura de tasa de cambio de una empresa exportadora en R.

Módulo2:

  • Taller 9: Modelación de un VaR y CVaR histórico de un portafolio de swaps en R.

Profesores

Erick Mauricio Translateur Martínez

Economista y MSc en Economía de la Universidad de los Andes donde obtuvo Grado Cum Laude en ambos títulos. Actualmente se desempeña como investigador senior de matemáticas financieras con enfoque a minería de datos en Quantil (www.quantil.co), matemáticas aplicadas y es profesor asistente del curso de Riesgo y Valoración de Derivados de la Maestría en Economía de la Universidad de los Andes. Su tesis de maestría trata sobre trading algorítmico basado en modelos de machine learning para el análisis de eficiencia y predicción del mercado de TES. Ha trabajado en proyectos de análisis de riesgos de mercado para empresas como Ecopetrol y Constructora Colpatria, implementado modelos predictivos para Colfondos, análisis de riesgo de mercado y derivados para diferentes instituciones financieras y elaborado modelos de procesamiento de lenguaje natural sobre twitter. Todos los anteriores desarrollos y análisis los ha implementado en R y Python. Su área de investigación de interés es la aplicación de técnicas de machine learning al sistema financiero.

Eventualmente la Universidad de los Andes puede verse obligada por motivos de fuerza mayor a cambiar los profesores presentados en este documento.