Todas aquellas personas interesadas en la administración del riesgo y la incertidumbre en la toma de decisiones. Directores, gerentes, profesionales vinculados a departamentos de riesgo y docentes; relacionados con distintas ramas de la industria y el conocimiento (sector financiero, banca, minería, petróleos, construcción, servicios, etc.).

El curso ha sido diseñado para demostrar una amplia variedad de aplicaciones de los programas Risk Simulator. En términos de Simulación Monte-Carlo, Optimización, Aplicaciones Estadísticas y Optimización en Finanzas, Ingeniería, Administración de proyectos y otros.

BASICO (8 horas) Modelos Financieros y Simulación Financiera (1 Horas) • ¿Qué es un modelo? • ¿Para qué necesitamos construir modelos financieros? • ¿Qué es una simulación? • Pasos en el desarrollo de un modelo • Comprensión básica del riesgo y su comprensión Aproximación inicial al programa • ¿Que es Risk Simulator? • ¿Qué herramientas tiene? • Simulador Monte Carlo • Optimización • Pronóstico de Series de Tiempo • Herramientas estadísticas • ¿Qué beneficio se deriva de utilizar este producto? • ¿Cómo pueden ayudar en la gestión del riesgo? Distribuciones de Probabilidad y Estadística • Distribuciones de probabilidad • Estadísticas básicas • Distribuciones básicas • Conocer la Simulación Monte Carlo • Iniciando Risk Simulator • Terminología Básica • Navegación en la interface Preparar un modelo de simulación • Definición de supuestos • Correlación de supuestos • Definición de pronósticos • Editar los datos Análisis y Presentación de Resultados • Análisis de pronósticos • Exploración de pronósticos • Generación de reportes (Estadísticos, Generales, Datos) • Extracción de resultados • Guardando los resultados INTERMEDIO (8 horas) Análisis de optimización y sus herramientas • Características de las variables aleatorias • Características de las variables objetivo • Características de las variables de decisión • Características del proceso de optimización • Optimización Estática, Dinámica y Estocástica • Optimización restringida • Interpretación de resultados del proceso de optimización Herramientas para el análisis de series de tiempo • Características de las series de tiempo • Auto-econometría • Econometría básica • Análisis y pronóstico de las series de tiempo • Econometría de series temporales • Spline Cubico • Interpolación y extrapolación • Modelos de máxima verosimilitud • Procesos estocásticos • Modelos ARIMA • Modelos GARCH • Interpretación de resultados Herramientas para el análisis estadístico • Diagnostico estadístico • Distribución personalizada • Exportar información de simulación (Supuestos o Pronósticos) • Ajuste de distribución (simple y múltiple) • Edición de correlaciones • Método de autosuficiencia no paramétrica • Pruebas de hipótesis • Análisis de sensibilidad • Análisis de araña y tornado • Análisis de estadísticas

Andrés Quevedo
Acreditado con la Certificación Internacional en Manejo de Riesgo - CRM, impartida por el profesor Johnathan Mun. Certificación en Gestión de Riesgo para Reguladores impartida por el Banco Mundial. Economista Universidad Externado de Colombia y Maestría en Economía Universidad de los Andes. Sólida experiencia, desarrollada en áreas de riesgo del sector público y privado, brindando criterios objetivos para la toma de decisiones. Se desempeñó como asesor de Riesgo del Despacho de la Superintendencia de Sociedades, Gerente de Riesgos en el Banco de Bogotá FIDUCOMERCIO, asesor de la Subdirección del Riesgo en el Ministerio de Hacienda. Actualmente es docente de la Maestría en Finanzas, Econometría Financiera y Riesgo de la Universidad Externado de Colombia y Consultor Asociado de Advisement Consultores.

Inscripción previa a través de nuestra web CUPOS LIMITADOS El Departamento de Entrenamientos enviará una confirmación de la asignación del cupo en el curso.

Al finalizar el curso el participante logrará: • Desarrollar las habilidades requeridas para utilizar eficientemente la Simulación Monte-Carlo, utilizando específicamente el programa Risk Simulator. • Comunicar los conceptos de riesgo al equipo de trabajo. • Comprender los beneficios de la modelación probabilística. • Construir modelos estocásticos para disminuir la incertidumbre en los sistemas. • Incorporar principios probabilísticos en la toma de decisiones. • Realizar pronósticos basados en series temporales y regresión múltiple utilizando Risk Simulator. • Maximizar el uso de los recursos de la organización para maximizar el potencial de ganancia aplicando herramientas de optimización del programa Risk Simulator.