Descriptivo

Conferencia: Medición de riesgo de crédito, modelación de curvas de rendimientos y volatilidad con el uso de software especializado.

Descripción:

Interactuando con el software Risk Simulator, Eviews y Stata se abordaran los temas de Medición de riesgo de crédito, modelación de curvas de rendimientos y volatilidad con el fin de mostrar a los asistentes como estas herramientas ayudan en el manejo, modelacion y analisis de informacion financiera.
Esta presentación está dirigida a personas interesadas en la Gestión Financiera, Control y Administración de Riesgo, que deseen cubrir el marco teórico del área sin exponerse de una manera extensa a los detalles de complicados modelos matemáticos, pero obteniendo avanzados resultados en términos estadísticos y financieros.
Interactuar desde el punto de vista práctico con herramientas informáticas especializadas en gestión financiera, manejo, modelación, medición y administración del riesgo.
TEMA 1:
MODELOS DE SCORING, SIMULACIÓN DE MONTECARLO CON STATA Y RISK SIMULATOR

Por medio de un ejemplo práctico se mostrará la importancia de la medición del riesgo de crédito y cómo utilizando el software Stata se podrá calcular un modelo scoring y la probabilidad de default de un grupo de clientes de una institución financiera, así como el cálculo de la pérdida esperada y no esperada para una cartera de clientes utilizando simulaciones de Montecarlo con el apoyo del software Risk Simulator.

TEMA 2:
MODELACIÓN DE CURVAS DE RENDIMIENTOS CON RISK SIMULATOR:

Representación gráfica de la estructura por plazos de los rendimientos en un momento determinado, la cual se relaciona con el comportamiento futuro de diversas variables macroeconómicas, tales como: crecimiento e inflación.

Asímismo, juega el papel de análisis a la hora de asignar los recursos escasos a través de los mercados financieros, influenciando las decisiones de ahorro e inversión de los agentes económicos.

TEMA 3:
MODELACIÓN DE VOLATILIDAD CON EViews:

Se realizará una introducción a la literatura de los modelos de volatilidad que varían en el tiempo y aborda, de manera sucinta, la implementación de la clase de modelos ARCH/ GARCH/ EGARCH.

De igual forma, se presenta una aplicación en EViews usando la serie de retornos del Índice de Retornos de la Bolsa de Valores de Lima (IBVL) y, finalmente, se comparan diferentes especificaciones de la clase de modelos GARCH / EGARCH.


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