Analistas de riesgo con conocimientos previos en modelos de valoración de riesgos de mercado, crediticio y operacional en entidades financieras

El participante en este curso obtendrá: 1. La comprensión de las potencialidades del método de Simulación de Monte Carlo en el ambiente de la hoja electrónica EXCEL 2. La capacidad de utilizar Risk Simulator como herramenta para desarrollar experimentos de Monte Carlo 3. Habilidades y destrezas en la aplicación de la Simulación de Monte Carlo en los modelos de valoración de riesgos

Introducción *Introducción al Análisis de Riesgo *El Método de la Simulación de Monte Carlo *Risk Simulator y sus funciones básicas *Determinación de las funciones de distribución de probabilidad en variables aleatorias independientes *Importancia de las correlaciones entre variables aleatorias independientes *Especificación de las condiciones de un Experimento de Monte Carlo *Interpretación de Resultados Risk Simulator y algunas de sus funciones avanzadas Expected Shortfall y CVaR *Aplicación de distribuciones empíricas *Integrando frecuencia y severidad de pérdidas *Optimización de la estructura financiera de un proyecto *Aplicación del análisis de contingencias CCA Aplicaciones financieras Avanzadas *Valoración de Opciones Plain Vanilla *Valoración de Opciones Exóticas *Estimación del VAR de un contrato de futuro sobre monedas

David A Ramírez
Desde hace más de 9 años trabaja en el diseño e implementación de soluciones de tecnología para empresas de distintas industrias. Ha desarrollado soluciones para diferentes tipos de organizaciones, desde la industria médica e hidrocarburos hasta la industria del entretenimiento. Tiene experiencia en el área IT, trabajando por más de 5 años con SOFTWARE shop, donde se desempeñó como IT manager y soporte a clientes externos. Ahora se desempeña como director creativo de su propia empresa dedicada al diseño de soluciones digitales.

Al finalizar el curso el participante logrará: • Desarrollar las habilidades requeridas para utilizar eficientemente Risk Simulator • Comunicar los conceptos de riesgo al equipo de trabajo • Comprender los beneficios de la modelación probabilística • Incorporar principios probabilísticos en la toma de decisiones • Realizar pronósticos basados en series temporales y regresión múltiple • Optimizar el uso de los recursos de la organización para maximizar el potencial de ganancia