Herramientas estadísticas y riesgos financiero

En este MOOC de URosarioX se abordarán temas relacionados con el manejo de un portafolio y el riesgo financiero que este conlleva, siendo el principal objetivo de fondos de inversión, bancos, compañías de seguros, fondos de pensiones, entre otros. Todos estos entes tienen dentro de su balance activos y pasivos los cuales sufren movimientos en su valor a través del tiempo como consecuencia de los movimientos del mercado. Estos movimientos generan el principal objetivo de este curso el cual es cuantificar el riesgo financiero mediante herramientas estadísticas utilizando R.

En este curso aprenderás sobre sobre la recopilación de información para realizar análisis, el cálculo de la rentabilidad discreta y continua, comprenderás cómo analizar el riesgo financiero a través de técnicas estadísticas y cómo determinar la distribución normal. Así mismo, identificarás cómo realizar análisis VaR y ES, estimar volatilidad aplicando -student y el Modelo Garch.

En esta experiencia de aprendizaje, encontrarás material diverso que te permitirá afianzar tu proceso de aprendizaje, encontrarás varios recursos de videos con los que lograrás comprender fácilmente los temas abordados.

De igual forma, como parte de la estrategia del curso, se contará con el testimonio y las orientaciones de expertos en diferentes áreas de la compañía Acciones y Valores S.A. Comisionistas de bolsa, que en sus más de 60 años es una de las más innovadoras, con productos y servicios que reportan los mayores beneficios a sus clientes. ****

Módulo 1. Información y rendimientos

• Consulta y estructura de la información
• Rentabilidad discreta y continua
• Rendimiento discreto y continuo

Módulo 2. Valor en Riesgo y Pérdida Esperada

• Distribución normal
• ¿Cómo se aplica el VaR?
• Simulación de VaR y Es

Módulo 3. Distribución normal

• Características de la distribución normal
• Distribución t-student
• Simulación con t-student

Módulo 4. Garch y Volatilidad

• Distribución histórica vs. Distribución futura
• Modelo Garch
• Simulación a partir del Modelo Garch