Descriptivo

Entrenamiento Especializado en Gestión Integral de Riesgos y Opciones Reales Autor: Miguel Ángel y Paola García

Descripción:

A partir de este entrenamiento, se podrá utilizar la Simulación de Monte Carlo para la valoración de Riesgo Financieros (Riesgo Económico en Proyectos, Riesgo de Mercado, Riesgo de Liquidez, Riesgo Operacional y Riesgo de Crédito) a partir del modelado con distribuciones de probabilidad. También se incluye un módulo especial que abordará el tema de opciones financieras y reales.<div><br></div><div>Este entrenamiento tratará desde un enfoque sencillo y practico, la forma para trabajar la incertidumbre en la toma de decisiones por medio de distribuciones de probabilidad, su aplicación en la formulación económica de proyectos y la estimación de capital económico regulatorio internacional. </div>
El entrenamiento está dirigido a aquellas personas interesadas en la Medición de Riesgos en la Toma de Decisiones cubriendo el marco teórico, sin exponerse de manera extensa a los detalles complicados de Modelos Matemáticos, logrando habilidades que les permitan desempeñarse de forma más eficiente en el mundo del riesgo.
<ul><li>Introducir al participante en técnicas de simulación por múltiples escenarios.</li><li>Analizar e interpretar resultados estadísticos de manera gráfica y numérica.</li><li>Entender la simulación de Monte Carlo como metodología para el modelado de incertidumbre en las decisiones de inversión.</li><li>Brindar a los participantes herramientas y metodologías prácticas para administrar el riesgo en la toma de decisiones con alta incertidumbre.</li><li>Proporcionar al participante el procedimiento para realizar un análisis integrado de riesgos a través del uso de herramientas especializadas como Risk Simulator.</li></ul>
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 VAN en MS Excel)

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

Evaluación Económica de Proyectos

a. Definición de Proyecto de Inversión
b. Etapas de un proyecto
c. Criterios de Evaluación de Proyectos (VAN, TIR, PAYBACK)
d. Análisis Tornado, Araña y Sensibilidad
e. Análisis de Escenarios
f. Gráfico de Sobreposición de Pronósticos de Salida
g. Calculo de la Volatilidad

Optimización 

a. Optimización de Portafolios usando Risk Simulator
b. Optimización Estática, Dinámica y Estocástica
c. Uso de la Frontera Eficiente

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 

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

Derivados financieros 

a. Forward
b. Futuros
c. Opciones
d. Otros derivados

Opciones financieras

a. Conceptualización
b. Tipos de Opciones
c. Metodologías de Valoración: Árboles Binomiales y Black and Scholes

Opciones Reales

a. ¿Qué son las Opciones Reales?
b. Comparación entre Opciones Financieras y Reales
c. Teoría de la Valoración de Opciones Reales
d. Variables que determinan el Precio de una Opción Real
e. Metodologías para el Cálculo de la Opción
  • Black-Scholes
  • Simulación de Monte Carlo
  • Árboles Binomiales

CASOS APLICADOS

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)
d. Utilización de la simulación de Montecarlo en el cálculo del VaR
e. Pruebas de Stress
f. Pruebas de Rachas de Kupiec VaR

Riesgo de Liquidez

a. Brechas de los Flujos de Fondos
b. Análisis de Brechas y cálculo del indicador de Riesgo de Liquidez
c. VaR de Riesgo de Liquidez

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 

Riesgo Operativo

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.
Paola Andrea García Espinosa
Acreditada con la Certificación Internacional en Administración de Riesgo - CQRM, otorgado por el Instituto IIPER. Profesional en Finanzas y Relaciones Internacionales con énfasis en Finanzas Corporativas, Magister en Gestión y Evaluación de Proyectos de Inversión de la Universidad Externado de colombia. Cuenta con experiencia en áreas de valoración de empresas, banca de inversión, análisis financiero y corporativo, planeación financiera, estructuración, evaluación y seguimiento de proyectos. Amplios conocimientos en Dirección estratégica, finanzas corporativas, gestión y evaluación de proyectos, desarrollo sostenible, proyecciones financieras, análisis y modelación financiera, optimización estocástica y riesgo en proyectos (análisis Montecarlo). Manejo de herramientas tecnológicas tales como Risk Simulator, dominio avanzado de Excel, PEAT (Project Economics Analysis Tool) y Real Options Valuation.

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