propuesta para el diplomado de extensión académica - Matemáticas

Desarrollar modelos que permitan cuantificar el riesgo de mercado y elriesgo de crédito en los términos de las entidades reguladoras.Identificar un referencial teórico que permita embasar la estructuración deunidades de gestión de riesgo operacional en bancos y cooperativas.Describir las hipótesis necesarias para usar el método y reconocer laslimitaciones de la metodología valor en riesgo VaR.Describir métodos de valores extremos y su aplicación en el mercado deelectricidad y al sector de la salud.Describir los métodos de series de tiempo que permitan capturar cambiosdinámicos en la información de la volatilidad del precio de un activo.Desarrollar y analizar los principales modelos de simulación usados en lagestión riesgos con el software @Risk.Formar especialistas en riesgos que pueden evaluar y utilizar software decontrol de riesgos con aplicaciones a entidades comerciales públicas yprivadas.METODOLOGÍAEl diplomado consta de 12 módulos teórico-prácticos con una duración total de120 horas, los 2 primeros capítulos estudiarán los referentes teóricos y lasherramientas necesarias para la gestión integral de riesgos. Los módulos 3 y 4estudiarán los riesgos de tasa de interés. Los módulos 5 y 6 se centran en lametodología del Valor en Riesgo y su aplicación en el sector eléctrico. En losmódulos 7 y 8 se hace un estudio de el riesgo de crédito en base a frecuencia yseveridad de incumplimiento y a modelos de scoring. Los módulos 9 y 10 serelacionan con el riesgo operativo y aplicaciones a la industria médica. En los dosúltimos módulos se estudiarán series de tiempo y simulación en el software@Risk.La parte teórica será desarrollada mediante clases magistrales los días jueves yviernes 8:00 a.m.- 12:00 m. y de 2:00 p.m. a 6:00 p. m., la parte práctica lossábados de 12:00 m. - 6:00 p.m. y además dos horas de trabajo independiente porparte del estudiante.

CONTENIDOMÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA GESTIÓN INTEGRAL DE RIESGOS.¿En qué consiste la administración integral de riesgos?Estructura organizacional: ¿Cómo conformar o mejorar una Unidad de Riesgos?Análisis de la Normativa nacional e internacional.Bases de datos necesarias en la administración de riesgos.Metodologías cualitativas y cuantitativas de medición, control y seguimiento.Encuesta sobre la importancia de cada tipo de riesgo dentro de unainstitución financiera.Formas alternativas de transferir y mitigar el riesgo.MÓDULO 2: HERRAMIENTOS INSDISPENSABLES EN LA GESTIÓN INTEGRAL DERIESGOS.Revisión de conceptos matemáticos indispensables en la gestión de riesgosfinancieros: Funciones logarítmicas y exponenciales, operaciones con matrices.Aplicación de conceptos estadísticos en riesgos financieros: estimación einterpretación de media, desviación estándar, grado de asimetría, sesgo y kurtosis;pruebas de hipótesis; uso de distribuciones t, F, Normal, Chi-Cuadrada y otras;construcción y aplicación de intervalos de confianza en riesgos de mercadoliquidez.Aplicación de conceptos econométricos en riesgos financieros : estimaciónpor mínimos Cuadrados ordinarios (regresión lineal); extensión a modelosno lineales (logarítmicos, Cuadráticos, exponenciales); estimación demodelos binarios (probit y logit) por máxima verosimilitud (MLE), deteccióny corrección de autocorrelación, multicolinealidad y heteroscedaticidad;uso de variables ficticias (dummy) en riesgos de mercado y liquidez, crédito yoperativo.MÓDULO 3: ANÁLISIS GAP Y RIESGO DE TASA DE INTERÉS.Análisis de reprecio y revaluación de tasa de interés.Posicionamiento del GAP en la Gestión de Tesorería.Efectos sobre el Margen Financiero vs. Efectos sobre el PatrimonioMedidas básicas de riesgo: Duración, Duración Modificada, Convexidad.GAP contable vs. GAP de Duración.Inmunización del Margen vs. Inmunización del Patrimonio.Ejemplos con un balance modeloCasos prácticos de fondeo y simulaciónMÓDULO 4: RIESGO DE TIPO DE CAMBIO Y LIQUIDEZ.Brechas y ratios de liquidez de corto y largo plazoEstablecimiento de mecanismos y señales de alerta.Planes de contingencia por riesgo de liquidez.Medición de volatilidad de tipo de cambio.

Modelos de simulación de tipo de cambio (independiente del histórico).Metodología de Flujos de Caja en Riesgo en divisa extranjera (CFAR, Cash Flowat Risk)¿Deberíamos preocuparnos por un tipo de cambio a la baja?Ejercicios prácticos con el software @RISKMÓDULO 5: APLICACIONES DE LA METODOLOGÍA DEL VALOR EN RIESGO(VAR) EN RIESGOS DE MERCADO Y LIQUIDEZ.Análisis de correlaciones y principio de diversificación.Cálculo del VAR no Diversificado y VAR Diversificado.Cálculo del Beneficio de Diversificar y la disminución en riesgo.Metodologías de Valor en Riesgo: VAR Paramétrico, Histórico y Monte Carlo.Análisis de Sensibilidad y griegas.Análisis de Estrés (Stress testing) y Análisis Retrospectivo (Back testing).Optimización y Riesgo en portafolios de inversión.Limitaciones del VAR; uso del VAR Condicional y otras metodologías alternas.MÓDULO 6: RIESGO DE MERCADO – METODOLOGÍAS AVANZADAS;APLICACIONES EN EL SECTOR ELÉCTRICO.Activos negociables y sistemas de negociación en el mercado de electricidad.Características particulares de los precios de la electricidad.Identificación de la distribución de extremos seguidas por las bases de datos.Cálculo de Valor en Riesgo utilizando Teoría de Valores Extremos.Cálculo de Valor en Riesgo por Simulación de Monte Carlo.Problemas abiertos en mercados eléctricos derivados.MÓDULO 7: RIESGO DE CRÉDITO: MODELOS EN BASE A FRECUENCIA YSEVERIDAD DE INCUMPLIMIENTOS.Nuevos supuestos en la metodología de Calificaciones Internas de Basilea (IRB).Ventajas del IRB sobre la metodología estándar.Estimación de la probabilidad de incumplimiento.Estimación del valor de recuperación.Cálculo de provisiones y cargos de capital en la metodología IRB.Uso del VAR en riesgo de crédito; Capital en Riesgo.Uso de Medidas de Rentabilidad Ajustadas por Riesgo (RAROC, EVA, y otras).MÓDULO 8: RIESGO DE CRÉDITO: RIESGO DE CRÉDITO: MODELOS AUXILIARES YCOMPLEMENTARIOS (SCORING).Modelos estadísticos utilizados en el cálculo de la probabilidad de incumplimiento.Uso del Análisis Discriminante, Árboles de Decisión y redes Neuronales.Utilidad de los modelos de Scoring.Ejemplos de Modelos de Scoring de Aprobación.Modelos de Scoring de Gestión: Mora, Cobranza y Deserción.

Back testing de los modelos de scoring.Bases de Datos necesarias en la implementación de estos modelos.Uso de Matrices de Transición.Integración de modelos auxiliares con la metodología de Calificaciones Internas.MÓDULO 9: RIESGO OPERATIVO: ANÁLISIS Y ESTRUCTURACIÓN DE LA BASE DEDATOS DE EVENTOS.Registros cualitativos y cuantitativos; campos indispensables en las bases dedatos.Cómo conformar bases de datos de eventos de pérdida por riesgo operativo.Cálculo de frecuencia y severidad de pérdidas por riesgo operativo.Estimación de costos y pérdidas mensuales por línea de negocio utilizando la basede datos.Construcción de indicadores de cumplimientos.El rol de auditoria, control interno y oficiales de cumplimiento.MÓDULO 10: RIESGO OPERATIVO: MODELOS INTERNOS. GESTION DEPROCESOS Y CONTROL DE CALIDAD INSTITUCIONAL. APLICACIONES EN LAINDUSTRIA MÉDICA.Detección de riesgos clave: enfoque por procesos.Indicadores de riesgos clave (KRI) y uso de Modelos Internos.Construcción del Mapa de Riesgos de la Institución.Cómo conformar una Unidad de Riesgos Operativos.Control y seguimiento de riesgos operativos.Constitución de provisiones y capital por Riesgo Operativo.Aplicaciones en la Industria MédicaMÓDULO 11: INTRODUCCIÓN AL MANEJO DE SERIES DE TIEMPO Y OTRASMETODOLOGIAS CUANTITATIVAS.Conceptos generales de Series de Tiempo.Modelos AR y MA; construcción del modelo AR(1) y Caminatas Aleatorias.Uso de Modelos GARCH para complementar el Análisis de la Volatilidad.Modelos de volatilidad dinámica y con suavizamiento exponencial (RiskMetrics).Método RMSE y elaboración de mejores pronósticos.Aplicabilidad en los depósitos monetarios y otras series clave en riesgos demercado y liquidez.MÓDULO 12: APLICACIÓN DE MODELOS DE SIMULACIÓN (@Risk). CONCEPTO DEUTILIDAD EN RIESGO (EAR) Y OTROS MODELOS PARA EL SECTOR REAL.Análisis de principales modelos de simulación utilizados en riesgos de mercado yliquidez, crédito y operativo.Identificación de distribuciones de severidad: Weibull, Pareto; Exponencial y otras.

Identificación de distribuciones de frecuencia: Bernoulli, Binomial, Hipergeométricay otras.Uso de la distribución Poisson: simulación de Pérdidas en Banca y Seguros.Ejemplos en el área médica ¿Cuántas dosis tener para cubrir cierto porcentaje dela población?Concepto y aplicación de Utilidad en Riesgo EAR (Earnings at Risk)Ejemplos con bases de datos reales utilizando paquetes profesionales (@Risk).MÓDULO 13: ANÁLISIS TÉCNICO PARA MERCADOS FUTUROS.Definición y principios del análisis técnico.Historia del análisis técnico.Soportes y resistencias y velas chinas.Niveles de Fibonacci.Indicadores matemáticos: RSI (Relative Strength Index)Promedios móviles.Formación de Triángulos.MÓDULO 14: COBERTURA DON OPCIONES. Compra de opciones y posiciones mixtas en el mercado. Compra de call sintética y compra de put sintética. Venta de call sintética y venta de put sintética. Venta de un futuro sintético y compra de un futuro sintético. Uso de las opciones sintéticas. Spread de alta con opciones de compra ( call bull spread ). Spread de baja con opciones de venta ( put bear spread ) Gráfico de las sensibilidades de las opciones sobre futuros.TRABAJO DIRIGIDO ENTRE TAREAS Y TALLERES REALIZADOS EN CLASE: 20