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Revisión de Conceptos Estadísticos

• Examinar varias medidas estadísticas como, las medidas de tendencia central y medidas de dispersión.
• Entender la relación estadística entre la desviación estándar y los intervalos de confianza para las distribuciones normales.
• Entender la correlación, volatilidad y los métodos para calcularlas.

Valor en Riesgo – I

• Entender el concepto de Valor en Riesgo (VaR)
• Examinar las diversas metodologías de estimación de VaR.
• i. Simulación Histórica
• ii. Simulación Monte Carlo
• iii. Método de Varianza – Covarianza
• Comparar las fortalezas y las limitaciones del VaR

Valor en Riesgo – II

• Valor en riesgo para posiciones al contado [spot] de monedas extranjeras
• Valor en riesgo para opciones en moneda extranjera
• Valor en riesgo para de divisas a plazo [forward]
• Valor en riesgo para acciones ordinarias
• Valor en riesgo para títulos de renta fija
• Aplicaciones varias del VaR

Aplicación de Técnicas Analíticas

• Entender la aplicación de varias técnicas analíticas con estudio de casos de la vida real.

Asuntos Regulatorios

• Entender como el riesgo de mercado puede ser regulado
• Identificar el propósito del Capital Regulatorio
• Familiarizarse con los diversos métodos aplicados para determinar la suficiencia de capital

Modelos de Valor en Riesgo

• Utilizar los modelos paramétricos, simulación histórica, y simulación Monte Carlo para medir el Valor en Riesgo
• Compararlos de acuerdo a sus características, ventajas y desventajas
• Entender el proceso implementación del valor en riesgo en detalle

Prueba de Estrés

• Entender la prueba de estrés como una herramienta complementaria para el análisis de valor en riesgo
• Analizar la creación de escenarios hipotéticos e históricos
• Implementar los escenarios de pruebas de estrés dentro del modelo de riesgo de mercado
• Comprender la creciente utilización de la prueba de estrés por los Gerentes de Riesgo

Prueba Retrospectiva

• Comprender la importancia de la supervisión de bancos
• Entender la técnica de prueba retrospectiva
• Analizar los diferentes tipos de pruebas retrospectivas

Sistemas de Gestión de Riesgo

• Comprender los pasos importantes involucrados en la selección de un proveedor de software de gestión de riesgo
• Identificar los proveedores de solución de software principales en el mercado y tener conocimiento de los productos que ellos ofrecen y sus características destacadas

Estudio de Caso – Condado Orange

• Obtener un entendimiento del Caso del Condado Orange
• Comprender las técnicas de inversión que llevaron a su desastre
• Analizar el caso a través de medidas de riesgo de mercado adoptadas comúnmente, a saber Duración y Valor en Riesgo

Estudio de Caso – Barings Bank

• Analizar el impacto del terremoto Kobe sobre los mercados de acciones y de divisas japonés
• Comprender la mecánica de las operaciones de negociación de Nick Leeson sobre el Intercambio Monetario Internacional de Singapur (SIMEX) y la Bolsa de Valores de Osaka (OSE)
• Entender como el terremoto de Kobe causó grandes pérdidas a las posiciones reportadas y no reportadas en SIMEX y OSE
• Visualizar como, por medio de la aplicación de la metodología de medición de Valor en Riesgo, la crisis pudo haber sido evitada.

Estudio de Caso - Metallgesellschaft

• Familiarizarse con los antecedentes del estudio de caso Metallgesellschaft
• Comprender los negocios de inversión que llevaron a su desastre
• Analizar las estrategias adoptadas por Metallgesellschaft
• Entender que salió mal y las lecciones a ser aprendidas de este caso

Descripción de Modelos de VaR Avanzados

• Explorar las diversas variantes emergentes del Valor en Riesgo. Por ejemplo, el VaR por el método de Componentes y DelVaR
• Calcular el impacto de negociaciones individuales sobre el VaR total utilizando estas variantes.
• Reconocer los avances en la Simulación Monte Carlo
• Comprender las técnicas de reducción de la varianza empleada para la Simulación Monte Carlo.

Medición Avanzada de Volatilidad y Correlación

• Entender el concepto de volatilidad y agrupación de la volatilidad
• Adquirir un conocimiento introductorio de los modelos de volatilidad condicional, por ejemplo el enfoque del Promedio Móvil Exponencial y la Heteroscedasticidad Condicional Autorregresiva Generalizada (GARCH).
• Analizar la importancia de los errores de tiempo y el impacto de los colapsos sobre la correlación y su efecto en el cálculo del VaR

Escenario de Análisis y Pruebas de Estrés Avanzadas

• Entender la aplicación de las pruebas de estrés a un grupo de compañías que reportan información, a través de la consolidación.
• Comprender técnicas avanzadas como la Pérdida Máxima y la Teoría del Valor Extremo.
• Conocer como las pruebas de estrés sistemáticas se utilizan con la ayuda de matrices de pruebas de estrés.

Medidas de Desempeño Ajustadas al Riesgo

• Entender el concepto y la necesidad de contar con medidas de desempeño ajustadas al riesgo
• Definir capital de riesgo y analizar en detalle las medidas para el capital de riesgo, relacionadas a la volatilidad de ingresos (o ganancias) – Ganancias en Riesgo (EaR) y volatilidad de los activos – Valor en Riesgo (VaR)
• Examinar la importancia de la asignación de capital en las medidas de desempeño ajustadas al riesgo y los factores que las afectan

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