Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
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
Esquema 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
