Cuantificación del Riesgo Financiero
La mayoría de las empresas del sector real y financiero deben cuantificar y gestionar el riesgo financiero para su operación adecuada. En la actualidad es difícil encontrar una empresa que no se vea afectada por variables de mercado, como la tasa de cambio, la IBR, entre muchas otras. En este curso se presentan los principales modelos y técnicas cuantitativas usadas en la cuantificación del riesgo de mercado, liquidez y crédito con el objetivo de cuantificar el impacto que tienen los factores de riesgo sobre los resultados financieros de las empresas, como el estado de resultados y el flujo de caja. A lo largo del curso se presentarán ejemplos prácticos en el lenguaje de programación R para la implementación de:
- Modelos de riesgo de mercado en empresas del sector real y portafolios de inversión.
- Simulación de flujos de caja para la cuantificación del riesgo de liquidez.
- Predicción de probabilidad de default.
- Cuantificación de gaps bajo la metodología ALM.
Este curso hace parte del programa Programa Análisis financiero en R (5 cursos). Ver más aquí.
Dirigido a
El curso está dirigido a profesionales en economía, administración de empresas, ingeniería o de otras disciplinas que se desempeñen en roles financieros en bancos, comisionistas de bolsa u empresas del sector real expuestas a variables de mercado. Se espera que los participantes tengan un conocimiento básico de programación, conocimientos de estadística y finanzas de pregrado.
Objetivos
Este curso tiene como objetivo principal profundizar en la cuantificación y gestión del riesgo de mercado, liquidez y de crédito mediante el uso de métodos estadísticos y computacionales. A lo largo del curso se presentarán los modelos para la valoración de activos financieros, como bonos y swaps, y se usarán modelos de series de tiempo para la simulación de los factores de riesgo relevantes. Al finalizar el curso se espera que el estudiante tenga la capacidad de implementar modelos de riesgo de mercado, liquidez y crédito en el lenguaje de programación de R para automatizar la gestión de riesgo en las empresas.
Metodología
El curso se realizará en salas habilitadas para el uso de computadores y cada sesión estará dividida en dos módulos. En el primero se explicará los conceptos teóricos de las metodologías y modelos a utilizar; en el segundo se realiza un caso de estudio practico mediante el uso del lenguaje de programación R aplicando lo aprendido en la clase. Los estudiantes tendrán acceso a los diferentes códigos y aplicaciones desarrolladas a lo largo del curso.
Contenido
Sesión 1: Normativa SARM y VaR para portafolios de acciones
- Definiciones y teoría.
- Medidas de riesgo.
- Metodología histórica.
- Metodología paramétrica.
- Aplicación: Calculo del VaR y CVaR para un portafolio de acciones.
Sesión 2: Riesgo de mercado en portafolios de renta fija
- Valoración de títulos de renta fija (Bonos y Swaps IBR).
- Medidas de riesgo de los títulos de renta fija.
- Calibración de la curva de rendimientos.
- Métodos de simulación de la curva.
- Aplicación: Cálculo de sensibilidades y cuantificación del riesgo de mercado de un portafolio de TES y Swaps.
Sesión 3: Gestión de riesgo para portafolio de opciones plain vanilla y exóticas
- Valoración de opciones.
- Superficie de volatilidad.
- Sensibilidad de las opciones.
- Aplicación: Valoración de un portafolio de opciones de tasa de cambio y cuantificación del riesgo.
Sesión 4: Riesgo de mercado en empresas del sector real
- Identificación de los factores de riesgo.
- Simulación del estado de resultados.
- Instrumentos para la gestión del riesgo.
- Optimización de coberturas óptimas.
- Aplicación: Simulación del estado de resultados de una empresa del sector petrolero.
Sesión 5: Riesgo de liquidez
- Normativa SARL.
- Proyección de flujos determinísticos y estocásticos.
- Indicadores de Basilea III.
- Aplicación: Cuantificación de riesgo de liquidez para empresas del sector crediticio.
Sesión 6: Riesgo de crédito
- Análisis de estados financieros para riesgo crediticio.
- Mitigantes cuantitativos y cualitativos.
- Modelos de probabilidad de incumplimiento (Modelo de Merton, Matrices de Transición, Modelos probabilísticos).
- Aplicación: Modelo de predicción de probabilidad de incumplimiento.
Sesión 7: Assets Liability Management (ALM)
- Tipos de brechas ("gaps").
- Enfoque de Portafolio.
- Gestión de riesgo de gap entre activos y pasivos.
- Aplicación: Gestión del portafolio de deuda de la nación.
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
