¿Por qué es Importante la Estadística?
Conceptos Básicos de Estadística para la Toma de Decisiones
a. Estadística Descriptiva
Medidas de Tendencia Central
Medidas de Dispersión o Variabilidad
Medidas de la Forma de la distribución y Ubicación Relativa
Medidas de Asociación Lineal y No Lineal
b. Probabilidad, Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
c. Teorema Central del Límite (Conceptos Básicos)
d. ¿Qué es la Simulación de Montecarlo? (Ej VPN en MS Excel)
¿Cómo Escoger un Tamaño de Números Aleatorios?
Selección del Tamaño de Muestra Óptimo en una Simulación
a. Tamaño de Muestra Óptimo
Determinantes del Tamaño de Muestra
Fórmulas para encontrar el Tamaño de Muestra para la Media y la Precisión del
Error con respecto a la Media Proporción
b. Precisión del Error con respecto a la Media
¿Para qué usar Risk Simulator en la Toma de Decisiones?
Introducción al Software
a. Aplicaciones Generales
Herramientas Analíticas
Simulación
Pronósticos
Optimización
Árboles de Decisión
b. Manejo de los Menús
¿Qué es la Simulación de Monte Carlo?
Simulación de Monte Carlo
a. Simulación de Monte Carlo e Hipercubo Latino
b. Variables de Entrada y Pronóstico
c. Edición de Variables
d. Ajuste de Distribución Automático y Pruebas de Bondad de Ajuste
Variables Continuas
Variables Discretas
e. Preferencias de la Simulación y Nivel de Precisión
f. Ejecución del Modelo
g. Análisis de las Estadísticas de la Simulación
h. Correlación de Supuestos de Entrada
¿Cómo Evaluar Decisiones de Inversión bajo Incertidumbre?
Evaluación Económica de Proyectos
a. Análisis Tornado, Araña y Sensibilidad Dinámica
b. Análisis de Escenarios
c. Gráfico de Sobreposición de Pronósticos de Salida
Si tengo Múltiples Opciones y tengo Restricciones de Tiempo y Presupuesto ¿Qué debo hacer?
Optimización
a. Optimización de Portafolios
b. Optimización Estática, Dinámica y Estocástica
c. Uso de la Frontera Eficiente
Tomar Decisiones con anticipación, permitiría adaptarse al Entorno, entonces, ¿Cómo se debe Evaluar una Técnica de Pronóstico en Particular?
Pronóstico
a. Introducción a la Econometría
b. ¿Qué es Regresión?
c. Modelo CAPM
d. ¿Qué son los Modelos de Series de Tiempo?
e. Modelos Básicos de Pronóstico (Promedio Móvil Simple, Doble,
Suavizamiento Exponencial Simple, Modelo de Holt y Modelo de Holt Winters Aditivo y Multiplicativo)
f. Pronóstico Spline Cúbico
g. Modelos ARIMA.
h. Pronóstico de la Volatilidad Condicional
¿Cómo podría estructurar Decisiones con Nodos de Incertidumbre y Consecuencias Monetarias?
Árboles de Decisión
a. ¿Qué es un árbol de decisión?
b. Elementos de un árbol de decisión
c. Valor monetario esperado
d. Ajuste de Distribución de Probabilidad
e. Análisis de Escenarios
CASOS APLICADOS:
¿Cuánto sería la Pérdida Máxima Esperada en un Portafolio de Inversión?
Medición de Riesgo de Mercado
a. ¿Qué es el Valor en Riesgo (VaR)?
b. Metodologías para la Medición del VaR (Paramétrico, Simulación Histórica y Simulación de Monte Carlo)
c. Utilización de la Simulación de Montecarlo en el cálculo del VaR
d. Var-Testing
e. Pruebas de Stress
¿Cómo estimar la Probabilidad de Incumplimiento de un Cliente?
Medición de Riesgo de Crédito
a. Análisis del Modelo por Máxima Verosimilitud (LOGIT)
b. Pronóstico de las Probabilidad de Incumplimiento
c. Estimación de la Pérdida Esperada, No Esperada y Catastrófica
¿Cómo se puede Modelar las Pérdidas Esperadas ante Eventos Operativos?
Medición de Riesgo Operacional
a. Uso de la Distribución Personalizada cuando no se tiene Información Histórica
b. Ajuste de Distribución Discreto para Calcular la Frecuencia de Eventos
c. Ajuste de Distribución Continuo para Calcular la Severidad de Eventos
d. Cálculo de pérdidas esperadas por MMA.
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26
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