MÓDULO 1 - FUNDAMENTACIÓN EN ADMINISTRACIÓN DE RIESGO

1. Introducción a la Teoría del Riesgo
-  Qué es el riesgo y los tipos de riesgo
-  Crisis Económicas y financieras y su relación con el riesgo
-  Riesgo de crédito
-  Riesgo de Mercado
-  Riesgo Operacional
-  Gestión del Riesgo
 
2. Fundamentación Estadística
-  Estadística descriptiva
-  Probabilidad y variables aleatorias
-  Teorema central del límite (Conceptos básicos)
-  ¿Qué es la Simulación Montecarlo? (Ej. VPN en MS Excel)
 
3. Introducción al Software
-  MS Excel y Risk Simulator
-  Risk Simulator como complemento
-  Versiones del software
-  Ventajas respecto a otros simuladores
-  Requerimientos de Hardware y Software
-  Manejo de la barra de herramientas Risk Simulator

4. Introducción a la modelación con Risk Simulator
- ¿Qué es un modelo?
-  ¿Qué es una simulación?
-  Pasos en el desarrollo de un modelo
-  Seleccionando una distribución
-  Introducción al BestFit
  Ejercicio práctico:

-  Preparando un modelo de simulación
  Definición de supuestos
  Correlación de supuestos
  Definición de pronósticos
  Editando los datos de Risk Simulator
 
5. Modelación de Riesgo con Risk Simulator, ejercicios prácticos:
-  Riesgo de Mercado
-  Riesgo de Crédito
Riesgo Operacional

6. Toma de decisiones con Risk Simulator
-  Introducción a la optimización bajo incertidumbre
-  Tomando buenas decisiones bajo incertidumbre:    Análisis de sensibilidad y tornado
-  Construyendo modelos
-  Ejercicios

Ejercicio final (modelación y optimización)
 
Opcionales:
 
-  Introducción a Pronóstico
-  Introducción a conceptos econométricos

MÓDULO 2 - USO AVANZADO DE RISK SIMULATOR

1. Ajustes de Simulaciones
-  Correlación de supuestos
-  Generación de reportes
-  Extracción de resultados
-  Guardando los resultados
-  Control de la Simulación
-  Intentos
-  Muestreo
-  Velocidad
-  Opciones
-  Estadísticas
 
2. Opciones Avanzadas de Supuestos
-  Utilizando parámetros alternativos
-  Usando una fórmula como parámetro
-  Truncar la distribución de un supuesto
-  Usando una función como una distribución
-  Personalizando la galería de distribuciones
-  Publicación y suscripción a distribuciones

3. Optimización
-  ¿Qué es optimización?
-  Cómo funciona el modulo de optimización
-  Aplicaciones de Optimización
-  Definiendo variables de decisión
-  Definir restricciones
-  Definir el objetivo
-  Definir los requerimientos
-  Opciones
-  Resultados de la optimización

4. Opciones Avanzadas de Variables Pronóstico
-  Adaptando una distribución a un pronóstico
-  Filtrado de pronósticos
-  Auto extracción de datos para pronósticos
-  Agregar líneas marcadoras a las estadísticas de pronósticos
-  Control Avanzado de la Simulación
-  Control de precisión
 
5. Pronósticos con Risk Simulator
-  Introducción al pronóstico
-  Introducción a la econometría
-  Qué es regresión?
-  Qué son los modelos de series de tiempo?
-  Modelos de volatilidad
-  Ejercicios de pronósticos

6. Riesgo de Mercado con Risk Simulator
-  Cálculo del VaR
-  Modelo de Portafolio de Acciones
-  Modelo de Optimización Estocástica
 
7. Toma de decisiones con Risk Simulator
-  Introducción a la optimización bajo incertidumbre
-  Tomando buenas decisiones bajo incertidumbre: -  Análisis de sensibilidad y tornado
-  Construyendo modelos
-  Ejercicios
 
8. Ejemplos usados:
-  Flujos de caja
-  Evaluación de proyectos de inversión
-  Cálculo del VaR
-  Inversiones
-  Costos
-  Ventas
-  Ingresos
-  Variables macroeconómicas
-  Balance general y/o estado de pérdidas y ganancias

9. Flujo de Caja
-  Proyección del flujo de Caja
-  Análisis de sensibilidad
-  Procedimientos simples de medida de la rentabilidad.
-  Métodos basados en el descuento de los flujos de fondos
-  Método de la tasa interna de rentabilidad de los proyectos
-  VPN y TIR
-  El concepto del Valor Esperado
-  La Distribución Beta II