TEMA PRINCIPAL A TRATARSE:
EXPLICACIÓN PASO A PASO DE LAS METODOLOGÍAS MÁS AVANZADAS UTILIZADAS EN LA GESTIÓN DE RIESGOS FINANCIEROS, EN UN CURSO EMINENTEMENTE PRÁCTICO.
TEMA PRINCIPAL A TRATARSE:
Analistas responsables de medir y reportar riesgos, así como a todo el personal interesado en conocer los fundamentos de las metodologías de vanguardia utilizadas en el manejo diario de riesgos financieros.
EL TALLER REQUIERE EL CURSO DE MODELOS ECONOMÉTRICOS BÁSICOS, 
O EXPERIENCIA ESTADÍSTICA PREVIA.
  OBJETIVOS:
Comprender PASO A PASO, de modo 100 % PRÁCTICO, los principales modelos necesarios en la moderna gestión de riesgos financieros
Conocer la aplicación de dichos modelos, por cada tipo de riesgo.
Los participantes ejercitarán y reforzarán los conocimientos adquiridos mediante la realización de ejercicios dentro del taller y en asignaciones semanales, a su propio paso.
Al finalizar el curso los participantes podrán implementar de forma práctica e inmediata los modelos aprendidos.
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MÓDULO 1:

IDENTIFICACIÓN DE MODELOS DE SERIES DE TIEMPO: 
MODELOS ARMA, ARIMA Y SARIMA
MÓDULO 2:

MODELIZACIÓN Y PREDICCIÓN CON SERIES DE TIEMPO:
APLICACIÓN DE LOS MODELOS OBTENIDOS
MÓDULO 3:

SERIES NO ESTACIONARIAS, PRUEBA DE CAUSALIDAD DE GRANGER,  E INTRODUCCIÓN A LA COINTEGRACIÓN
MÓDULO 4:

ANÁLISIS DINÁMICO DE LA VOLATILIDAD Y USO DE MODELOS ARCH Y GARCH EN RIESGOS DE MERCADO Y LIQUIDEZ
MÓDULO 5:

USO DE SIMULACIÓN EN RIESGOS FINANCIEROS CON PROGRAMA DE SIMULACIÓN @RISK
MÓDULO 6:

APLICACIONES DE LA TEORÍA DE EVENTOS EXTREMOS EN
RIESGOS FINANCIERO
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MÓDULO 1:
IDENTIFICACIÓN DE MODELOS DE SERIES DE TIEMPO: 
MODELOS ARMA, ARIMA Y SARIMA
 

Identificación de series de tiempo: Ejemplos con datos reales.
 

Adecuación previa de datos.
 

Transformación Box-Cox; detección de estacionalidades.
 
¿Cómo interpretar los correlogramas?
 
¿Cómo identificar el modelo adecuado?
 
Estimación de coeficientes y generación de proyecciones utilizando EVIEWS.
 
¿Cuándo utilizar cada uno de los diferentes modelos?
 

Aplicación 1: Estimación de un modelo de depósitos monetarios con EVIEWS.

 
Aplicación 2: Modelo ARIMA aplicado a series diarias de disponibilidades líquidas.
CASO PRÁCTICO:  Los participantes modelizarán el comportamiento de series de depósitos a la vista y de retiros de cajeros automáticos utilizando datos reales, planteando diferentes modelos, contrastando las ventajas de cada uno de ellos, e interpretando cada paso con ayuda del instructor.
MÓDULO 2:
MODELIZACIÓN Y PREDICCIÓN CON SERIES DE TIEMPO:
APLICACIÓN DE LOS MODELOS OBTENIDOS
 

Tratamiento de la estacionalidad en los modelos SARIMA.
 

Bondad de ajuste de modelos de series de tiempo: Estadísticos Q y Ljung-Box, criterios de información de Schwartz y Akaike.
 

Pruebas de normalidad, heteroscedasticidad y correlación serial en los residuos.
 

Contraste y selección de modelos alternativos.
 

Predicciones estáticas y dinámicas utilizando el modelo final obtenido.
 

Aplicación 1: Predicción de saldos de depósitos con EVIEWS, ajustando por efectos estacionales;
 

Aplicación 2: Predicción de series económicas fundamentales utilizando modelos SARIMA (PIB, tasas de interés, etc).
CASO PRÁCTICO: Los participantes identificarán y estimarán con EVIEWS diversos modelos de series de tiempo utilizando datos reales, y aplicarán los modelos seleccionados para realizar e interpretar pronósticos.
MÓDULO 3:
SERIES NO ESTACIONARIAS, PRUEBA DE CAUSALIDAD DE GRANGER,  E INTRODUCCIÓN A LA COINTEGRACIÓN
 

Importancia de las series no estacionarias en la gestión de riesgos financieros.
 

Ruido blanco, caminatas aleatorias y otros procesos utilizados en modelos de riesgos.
 

Pruebas de raíces unitarias: Dickey-Fuller Aumentada y Phillips-Pherron.
 

Identificación de modelos AR(1) y AR(2); cálculo de niveles de convergencia.
 

Importancia de la prueba de causalidad de Granger.
 

Aplicación de prueba de cointegración Granger-Engle a series económicas y de cartera.
 

Aplicación 1: Detección de raíces unitarias en series críticas de mercado y liquidez.
 
Aplicación 2: Análisis del carácter estacionario o explosivo del proceso AR(1) y sus repercusiones en riesgos financieros.
CASO PRÁCTICO: Los participantes comprobarán la importancia de las raíces unitarias y aplicarán pruebas de cointegración y de causalidad de Granger a series económicas y financieras.
MÓDULO 4:
ANÁLISIS DINÁMICO DE LA VOLATILIDAD Y USO DE MODELOS ARCH Y GARCH EN RIESGOS DE MERCADO Y LIQUIDEZ
 

¿Por qué son necesarios los modelos ARCH y GARCH ?
 

Uso de modelos GARCH y de error cuadrático medio (MSE) en la estimación de la volatilidad dinámica.
 

Uso de modelos GARCH asimétricos, exponenciales y otros.
 

Suavizamiento exponencial – comparación con el modelo RiskMetrics.
 

Incorporación de modelos ARCH y GARCH en modelos de Valor en Riesgo (VAR).
 

Cálculo de bandas dinámicas de volatilidad en la estimación del VAR.
 

Aplicación 1: Los participantes evaluarán las diferencias entre los modelos RiskMetrics, MSE, ARCH y GARCH utilizando series reales.
 
Aplicación 2: Predicción de volatilidades de índices, tasas de interés y tipo de cambio utilizando modelos GARCH simétricos y no simétricos.
CASO PRÁCTICO: Los participantes ajustarán diferentes modelos GARCH para obtener la volatilidad dinámica y el VAR de series críticas en riesgo de mercado y liquidez.
MÓDULO 5:
USO DE SIMULACIÓN EN RIESGOS FINANCIEROS CON PROGRAMA DE SIMULACIÓN @RISK
 

Importancia del uso de simulación en riesgos de mercado, liquidez y crédito.
 

Simulación de Monte Carlo vs. Hipercubo Latino.
 

Identificación de distribuciones de pérdida con @Risk.
 

Incorporación de correlaciones en las variables de entrada.
 

Ejemplo con precios y montos aleatorios e interpretación de resultados.
 

Gráficas de tornado y análisis de sensibilidad: ¿Qué variables influyeron más en el resultado de la simulación?
 

Aplicación 1: Aplicación de simulación en el cálculo del Valor Patrimonial en Riesgo.
 
Aplicación 2: Cálculo de requerimientos de liquidez utilizando simulación de fuentes de fondeo correlacionadas.
CASO PRÁCTICO: Los participantes apreciarán las posibilidades que se abren en el análisis tradicional al poder especificar precios, saldos y flujos de caja aleatorios en al análisis tradicional de riesgos de mercado, liquidez y crédito, entre otros.
MÓDULO 6:
APLICACIONES DE LA TEORÍA DE EVENTOS EXTREMOS EN RIESGOS FINANCIEROS
 

¿Para qué sirve la teoría de eventos extremos?
 

¿Por qué el uso del Valor en Riesgo (VAR) es insuficiente?
 

Ventajas de la Teoría de Eventos Extremos sobre el Valor en Riesgo (VAR) y el Expected Shortfall (ES).
 

Ejemplos de identificación y pronósticos utilizando metodologías alternativas de eventos extremos.
 

Método GEV, (Kolmogorov-Gnedenko), Pickands, y estimador de Hill; casos prácticos de estimación utilizando datos reales.
 

Aplicación 1: Uso de modelos extremos en predicción de pérdidas de riesgo de mercado.
 

Aplicación 2: Uso de modelos extremos en predicción de pérdidas de riesgo de crédito y operativo.
CASO PRÁCTICO:  Los participantes identificarán y evaluarán diversos modelos de eventos extremos utilizando datos reales, y aplicarán los modelos seleccionados para realizar e interpretar pronósticos con bases de datos de fraudes, entre otras.  Asimismo apreciarán la ventaja de Eventos Extremos sobre el VAR en estimar la pérdida máxima.
 

 

 EXPOSITOR:

 

 ENRIQUE NAVARRETE
 


Matemático y economista de nacionalidad mexicana, cursó sus estudios universitarios tanto en matemáticas como en economía en el M.I.T. (Massachusetts Institute of Technology). Posee una maestría en la Universidad de Chicago, concentración en finanzas. Consultor de derivados y riesgos financieros en instituciones del sector público y privado. Trabajó en el Ministerio de Economía en México y en el Grupo Financiero Popular en las áreas de Tesorería y Estructuraciones Financieras.  Actualmente es gerente general de Scalar Consulting, www.grupoescalar.com.

Durante el período 2002-2006, ha dictado más de 60 seminarios en los países de la región sobre riesgos financieros, tanto en bancos, cooperativas, sociedades financieras, instituciones de microfinanzas, así como en  organismos de control tales como la Superintendencia de Bancos de la República Dominicana, Guatemala, Ecuador y Bolivia (SBEF), y en importantes instituciones como Asociación Latinoamericana de Instituciones de Desarrollo (ALIDE), Banco Central de la República Dominicana, Banco de Crédito del Perú, Banco del Pichincha, LLoyds Bank, Banco Santa Cruz, entre otros.  Participó como conferencista en el Congreso de Riesgos 2005 organizado por la Asociación Bancaria de Colombia.

Profesor de la Universidad de las Américas (UDLA), catedrático invitado por la FLACSO en la Maestría de Economía así como por la Escuela Politécnica Nacional EPN en las Maestrías de Estadística e Investigación de Operaciones.  Diseñó la Maestría en Gestión de Riesgos Financieros ofrecida actualmente en la Escuela Politécnica Nacional así como el Diplomado en Administración de Riesgos Financieros ofrecido a través de un convenio con la Universidad Iberoamericana de Ciudad de México (UIA), en cuyos programas imparte cátedra.

Autor de software para la medición y gestión de riesgos financieros: tipo de cambio, tesorería, mercado, crédito, liquidez y operativo, utilizando metodologías de Asset & Liability Management (ALM), Valor en Riesgo (VAR) y simulación de Monte Carlo. Este software conforma el sistema modular Power RiskÒ, instalado en más de 30 instituciones financieras de la región.

Actualmente participa en un proyecto con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) en el área de riesgo de crédito en el sector microfinanzas.
 
 
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QUITO:

19, 20 y  21 de Octubre / 06
Módulos 1, 2 y 3
26, 27 y 28 de Octubre / 06
Módulos 4, 5 y 6
 

 

Lugar :

Centro de Capacitación Scalar Consulting. Cia Ltda.
Estocolmo E2-166 y Av. Amazonas
 

INCLUYE:  

MATERIAL,  COFFE BREAKS,  ALMUERZOS, CD CON LOS MODELOS MATEMÁTICOS  Y  DIPLOMA

DURACIÓN: 
48 HORAS
HORARIOS DE 09H00 A 17H00

DESCUENTO: 10% AL INSCRIBIRSE DOS  Ó  MÁS PERSONAS DE LA MISMA INSTITUCIÓN,
10% POR CANCELACIÓN ANTICIPADA ( 20 días previos al curso).
 

PARA MAYOR INFORMACIÓN E INSCRIPCIONES:
SCALAR CONSULTING CIA. LTDA.
(5932) 223 7728 / (5932) 252 9104
Econ. Verónica Salazar,
Publicidad e Inscripciones
Lcda. Eleana Bautista,
Apoyo y Organización,

escalar@interactive.net.ec
ebautista@grupoescalar.com
vsalazar@grupoescalar.com