Diplomado en Modelación financiera

Universidad de Medellín Educación Continuada

Diplomado

En Medellín

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Lugar

    Medellín

  • Horas lectivas

    84h

  • Inicio

    Fechas disponibles

Objetivo general:
Comprender, analizar, interpretar y aplicar los distintos conceptos teóricos de la modelación financiera, como herramienta para la solución de problemas.

Competencias a adquirir:
Al terminar el diplomado los asistentes estarán en capacidad de:
Determinar las características de los modelos de simulación y modelación.
Utilización de diferentes metodologías de modelación financiera.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Medellín (Antioquia)
Ver mapa
Carrera 87 N° 30 - 65, 1111

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta


Objetivos específicos:
Simular diferentes escenarios de modelación.
Utilizar correctamente diferentes metodologías de simulación.


Público en general que quiera aprender sobre modelos econométricos para la modelación financiera.

Estadística Avanzada
Conceptos Financieros

METODOLOGÍA:
Clases magistrales, talleres en grupo, talleres de aplicación, lecturas previas, estudio de casos.

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2022
2020

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 7 años en Emagister.

Materias

  • Modelación Financiera
  • Modelo econométrico
  • Criterios de ajuste
  • Coeficiente de determinación
  • Estimación de la varianza
  • Distribución probabilística
  • Ingeniería financiera
  • Análisis financiero
  • Administración financiera
  • Dirección financiera

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Director

Programa académico

MODULO I INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA Y ESTIMACIONES

Elementos de un modelo econométrico.

• Criterios de ajuste.

• Estimación mínimo cuadrática.

• Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos, coeficiente de determinación.

• Estimación de la varianza de las perturbaciones, el coeficiente de determinación corregido.

• Estimación por máxima verosimilitud, distribución probabilística de la suma residual de cuadrados.

• Construcción de un estadístico F para contrastes estadísticos sobre:

• Los parámetros del modelo.

• Métodos alternativos para realizar. contrastes sobre los parámetros del modelo.

• Construcción de regiones e intervalos de confianza.

• Mínimos cuadrados generalizados. Estimación de mínimos cuadrados ordinarios bajo matriz de covarianza no escalar identidad.

• Propiedades del estimador de mínimos cuadrados ordinarios bajo matriz de covarianza no escalar identidad.

• El estimador de mínimos cuadrados generalizados.

• Propiedades del estimador de mínimos cuadrados generalizados.

• La hipótesis de normalidad en el método de mínimos cuadrados generalizados.

• Heteroscedasticidad.

• Naturaleza.

• Consecuencias.

• Formas de detectar el problema de heteroscedasticidad.

• Soluciones al problema de heterocedasticidad.

• Correlación serial, naturaleza del problema.

• Causas y efectos de la correlación serial.

• Formas de detectar el problema de correlación serial.

• Decisiones Determinísticas.

• Decisiones bajo Incertidumbre.

• Decisiones bajo Riesgo.

• Modelos de Decisión.

MODULO VI ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD Y SIMULACIÓN

• Análisis de Sensibilidad.

• Modelos Financieros.

• Simulación Montecarlo

• Árboles de Decisión.

• Análisis de Sensibilidad para árboles de decisión.

MODULO VII MODELACIÓN FINANCIERA

• Aplicaciones en Excel-Solver para optimización de portafolios de Inversión.

• Aplicaciones con @ Risk para valoración de productos financieros.

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