Entrenamiento Especializado

Entrenamiento Presencial Medición de Riesgos en la Toma de Decisiones con el apoyo de Risk Simulator.

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 utilizando herramientas especializadas.
  • Introducir al participante en Técnicas de Simulación por múltiples escenarios. 
  • Analizar e interpretar resultados estadísticos de manera gráfica y numérica. 
  • Mostrar al participante la importancia de la Gestión de Riesgos en presencia de Incertidumbre. 
  • Entender la simulación de Monte Carlo como metodología para la modelación de incertidumbre en las Decisiones de Inversión. 
  • Proporcionar procedimientos para realizar un análisis integrado de riesgos a través del uso de herramientas especializadas como Risk Simulator.

¿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.

Miguel Ángel Bello Bernal
Gerente del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica. Se ha desempeñado como profesor de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especializaciones y Maestrías en diferentes universidades de Colombia. Economista de la Universidad de la Salle, cuenta con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, acreditado con la Certificación en Gestión de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research)

Mayores informes de inscripción y costos: JANETH VALLEJO - SECTOR ACADÉMICO Tel: +1 (425)996 0636 Ext. 108 - 116 Email: Janeth@SOFTWARE-shop.com JOSÉ LUIS FLORIÁN- SECTOR CORPORATIVO Y FINANCIERO Tel: (425)996 0636 Ext. 101 - 201 Email: Joseluis@SOFTWARE-shop.com

Descripción:

A partir de este entrenamiento, se podrá utilizar la Simulación de Montecarlo para la valoración de Riesgos Financieros y No Financieros (Riesgo Económico en Proyectos, Riesgo de Mercado, Riesgo de Liquidez, Riesgo Operacional y Riesgo de Crédito), a partir de la modelación con distribuciones de probabilidad.

En este entrenamiento se abordará, desde un enfoque sencillo y práctico, 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.

Información General:

Duración:
20 horas
Fecha Inicio:
Sáb. 30 de Dic de 2017
Horarios:
NO SE REALIZA EN 2016.  POR DEFINIR FECHAS EN 2017

Fechas: Octubre 24, 25, 26, 27 y 28 de 2016 Horario: De: 2:00 pm a 6:00 pm Lugar: Escuela Politécnica Nacional Edificio CEC (Facultad de Ciencias Administrativas) Dirección Toledo y Madrid Piso 4, Aula 411 Ciudad: Quito - Ecuador
Ciudad:
Quito (Pichincha, Ecuador)
Lugar:
SOFTWARE shop Quito

Herramientas de apoyo:

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