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Descripción del curso
En la Gestión Cuantitativa del Riesgo (QRM), construirás modelos para entender los riesgos de carteras financieras. Es una tarea clave en los sectores bancario, asegurador y de gestión de activos. El primer paso al crear un modelo es recopilar datos sobre los factores de riesgo subyacentes que afectan al valor de la cartera y analizar su comportamiento. En este curso, aprenderás a trabajar con series de rendimientos de factores de riesgo, a estudiar las propiedades empíricas o los llamados "hechos estilizados" de estos datos —incluida su típica no normalidad y volatilidad—, y a estimar el valor en riesgo de una cartera.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Explorar datos de factores de riesgo de mercado
En este capítulo, aprenderás a formar series de rendimientos, agregarlas en periodos más largos y representarlas de distintas formas. Verás ejemplos usando el paquete qrmdata.
- ¡Bienvenido al curso!50 XP
- Explorando series temporales de factores de riesgo: índices bursátiles100 XP
- Explorar series temporales de factores de riesgo: acciones individuales100 XP
- Explorando datos de factores de riesgo: tipos de cambio100 XP
- Rentabilidades de los factores de riesgo50 XP
- Explorando series de rendimientos100 XP
- Distintas formas de graficar factores de riesgo y series de rentabilidades100 XP
- Agregación de rentabilidades logarítmicas50 XP
- Agregación de series de log-rendimientos100 XP
- Una prueba sobre la agregación de rentabilidades logarítmicas50 XP
- Explorar otros tipos de factores de riesgo50 XP
- Datos de materias primas100 XP
- Datos de tipos de interés100 XP
2
Los rendimientos reales son más arriesgados que los normales
En este capítulo, conocerás pruebas gráficas y numéricas de normalidad, las aplicarás a distintos conjuntos de datos y considerarás el modelo alternativo Student t.
3
Los rendimientos reales son volátiles y están correlacionados
En este capítulo, aprenderás sobre la volatilidad y cómo detectarla usando gráficos act. Aprenderás a aplicar pruebas de Ljung-Box para la correlación serial y a estimar correlaciones cruzadas.
4
Estimación del valor en riesgo (VaR) de una cartera
En este capítulo se introduce el concepto de valor en riesgo y métodos sencillos para estimar el VaR basados en simulación histórica.
R
Gestión Cuantitativa del Riesgo en R
Curso
completado
