Analítica financiera​

En este módulo se aprende sobre el concepto de la analítica de datos, los niveles de transformación (Descriptivo y Diagnóstico; Predictivo y Prescriptivo) y su aplicación en el área financiera. También se aborda la importancia de la analítica en la generación de valor, en la toma de decisiones y reducción de la incertidumbre.

En este módulo se estudian los tipos de datos que son series de tiempo y su relevancia para el área financiera. Se aprende a describir los componentes de las series de tiempo financieras (precios, tasas de intercambio), para relacionar algunos modelos que las estudian. También se entienden las diferencias y uso de las métricas de error dentro de la muestra y de pronóstico para la selección de modelos. Finalmente, se aprenden los principios básicos de las Redes Neuronales Artificiales para aplicarlos al pronóstico de series financieras.

En este módulo se introduce al área de riesgo y su relación con los rendimientos de los activos. Se enfoca en describir los momentos estadísticos de las series, que ayudan a tener una descripción general del comportamiento de las series de precios y rendimientos. Se abordan las definiciones de riesgo, sus medidas más empleadas y la relación riesgo-rendimiento a través de modelos de valoración usualmente empleados en finanzas.

En este módulo se estudian los conceptos de volatilidad condicional y el riesgo de mercado. Se abordan los conceptos de la volatilidad condicional mediante los modelos ARCH y GARCH; se estudian los diferentes tipos de riesgos financieros con énfasis en el riesgo de Mercado, estudiando el Valor en Riesgo (VaR) mediante diferentes modelos. Se identifican limitantes de estos modelos y se introduce el VaR condicional (CVaR). El módulo finaliza con un caso de aplicación en el área de analítica financiera.