Dirigido a profesionales, docente que manejan información financiera y económica para la evaluacion de escenarios por medio de la simulación de Monte Carlo, procesos de optimización, pronosticos y árboles de decisión.

- Objetivo primordial es llevar al asistente por las principales metodologías teóricas desde un enfoque práctico, para que pueda tener una contextualización en el manejo, simulación, pronóstico y optimización y arboles de decision. - Analizar e interpretar resultados estadísticos, de manera gráfica y numérica. - Aplicación de temas financieros y económicos con RISK SIMULATOR, el cual le permitirá mejorar en la toma de decisiones. - Brindar herramientas para la toma de decisiones bajo incertidumbre. - Toma de decisiones utilizando la metodología de árboles de decisión.

1. Fundamentación Estadística

a. Estadística Descriptiva
b. Probailidad y Variables Aleatorias
c. Teorema Central del Límite (Conceptos Básicos)

2. Introducción al Software Risk Simulator.

a. Aplicaciones Generales.
b. Manejo de los menús
c. Variables de entrada y pronóstico
d. Edición de variables
e. Ajuste de Distribución Automático y pruebas de bondad de ajuste
i. Variables continuas
ii. Variables discretas
f. Preferencias de la simulación y nivel de precisión
g. Ejecución del modelo
h. Análisis de las estadísticas de simulación
i. Sobreposición de variables
j. Correlación de supuestos

3. Decisiones bajo incertidumbre.

a. Qué es la Simulación de Monte Carlo e Hipercubo Latino?
b. Análisis de Escenarios para 1 y 2 variables
c. Análisis de Escenarios para múltiples variables
d. Simulación de precios de acciones
e. Portafolios de inversión bajo incertidumbre
f. Evaluación de proyectos bajo incertidumbre
g. Análisis de sensibilidad
h. Toma de decisiones de ahorro pensional bajo incertidumbre

4. Introducción al Pronóstico.

a. Intorducción a la Econometría y la Regresión
b. Qué son los Modelos de Series de Tiempo?
c. Modelos Básicos de Pronóstico (Promedio Móvil Simple, Doble, Suavizamiento Exponencial, Holt     Winters Estacionales)
d. Pronóstico de ventas
e. Pronóstico de variables financieras y económicas Peruanas

5. Optimización

a. Optimización con variables discretas. En qué proyectos invertir?
b. Optimización con Variables Continuas. Cuánto invertir en un conjunto de acciones?
c. Teoría Moderna de Portafolios, Optimización de Portafolios de Inversión con simulación de Monte Carlo
d. Construcción de fronteras eficientes

6. Toma de decisiones usando Árboles de Decisión.

a. Cómo construir un árbol de decisión?
b. Diseño del árbol de decisión en Risk Simulator
c. Introduciendo incertidumbre a un árbol de decisión
d. Tomando decisiones usando árboles de decisión

Brayan Ricardo Rojas Ormaza, Mag.
Economista, especialista en gestión de riesgos financieros y magister en finanzas, cuenta con la certificación CQRM y la certificación Financial Risk Management (FRM). Actualmente es el líder del área de consultoría y auditoría de gestión de riesgos financieros de KPMG Colombia desempeñándose como Gerente Senior, ha sido gerente de consultoría en KPMG Panamá. Se desempeñó como jefe de riesgo de mercado y liquidez en el Banco Mundo Mujer y en áreas de riesgo y tecnología en Banco de Bogotá, Banco Davivienda y Software Shop. Cuenta con amplía experiencia en construcción, modelación, revisión, auditoría y asesoría de modelos de gestión de riesgo de mercado, crédito, operacional y liquidez en entidades financieras y no financieras con el uso de herramientas cuantitativas y cualitativas.

Mayor Información:

JOSÉ LUIS FLORIÁN
Ejecutivo de Cuenta LATAM
SOFTWARE shop
Tel. 51-1-706-8197 Anexo 101
E-mail: Joseluis@SOFTWARE-shop.com
Skype: Joseluis.Florián

El entrenamiento aborda desde un enfoque sencillo y práctico las diferentes técnicas y herramientas que ofrece RISK SIMULATOR en el manejo de información, así como su análisis e interpretación de resultados. Abordando desde un enfoque sencillo y práctico la Simulación de Monte Carlo, Optimización y Pronóstico dando al estudiante herramientas que le permitirán profundizar en estos temas. Asi mismo conoceran cómo construir árboles de decisión para determinar qué alternativa es la mejor bajo incertidumbre, adicionalmente realizaran análisis de escenarios y de sensibilidad para obtener las probabilidades de cada uno de los posibles resultados. Utilizando un metodología teórica se abordaran los contenidos, acompañados de una serie de ejercicios y talleres prácticos en clase, así mismo, se dejaran algunos ejercicios para realizar fuera del aula con los cuales se busca lograr una mayor profundización y práctica de los temas tratados a lo largo del desarrollo del entrenamiento.