Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 57 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 6 Clase Interactiva: 9 Total: 75
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Fundamentos del Análisis Económico
Áreas: Fundamentos de Análisis Económico
Centro Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Entender diferentes medidas de riesgo como VaR, TailVar, Regreat o riesgo sistémico.
Capacidad para estimar y aplicar diferentes modelos de estimación de riesgo de mercado.
Adquirir la capacidad para entender e desarrollar modelos con volatilidades y correlaciones para valorar riesgos de tipos de interés sobre un activo o una cartera de activos.
Capacidad para aplicar diferentes técnicas de estimación del riesgo de crédito
1. Introducción
1.1 Tipología y gestión del riesgo financiero
1.2 El riesgo de mercado
2. Estimación del riesgo en mercados financieros
2.1 Medidas de riesgo de mercado: VaR, Tail VaR, Regreat, riesgo sistémico
2.2 Modelos univariantes de cuantificación de riesgos: regresión cuantil, expectiles, teoría del valor extremo, modelos GARCH, modelos no paramétricos y simulación de Montecarlo.
2.3 Modelos multivariantes de cuantificación de riesgos: modelos GARCH multivariantes y funciones copula.
2.4 Contrastes de modelos de cuantificación de riesgo
3. Riesgo de tipos de interés
3.1 Riesgo de tipo de interés y valoración
3.2 Modelo BGM
3.3 Gestión del riesgo de tipo de interés
4. El riesgo de crédito
4.1 Tipología de los riesgos de crédito
4.2 Probabilidades de incumplimiento
4.3 Riesgo de crédito en una cartera
Básica:
Jorion, P. (2007). Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk. 3rd Ed. McGraw Hill.
Mc Neil, A.J., Embrechts, P., Rüdiger, F. (2005). Quantitative risk management:concepts, techniques and tools. Princeton University Press.
Gatarek, D. (2006) The LIBOR Market Model in Practice John Wiley and Sons, New York.
Complementaria:
Nawalkha, S.K., Soto, G.M., Beliaeva, N.A. (2005). Interest Rate Risk Modeling: The Fixed Income Valuation Course. Willey Finance Series.
Gunter Löeffler, Peter N. Posch (2007). Credit Risk Modeling using Excel and VBA. Willey Finance Series, 2nd Edition.
Brigo, D., Mercurio, F. (2001) Interest Rate Models, Theory and Practice, Springer, New York.
Chorafas, D. N. (1997). The market risk amendment understanding themarking-to-model and value-at-risk. McGraw-Hill, New York.
Crouhy, M., Galai, D. and Mark, R. (2006). The essentials of risk management. McGraw-Hill, New York .
Gatarek, D. (2006) The LIBOR Market Model in Practice John Wiley and Sons, New York.
Glasserman, P. (2004). Monte Carlo methods in Financial engineering. Springer, New York.
Hull, J. ( 2005). Options, futures, and other derivatives. Pearson, Prentice Hall, New Jersey.
Jamshidian, F. Libor and swap market models and measures. Finance and Stochastics, 1:293-330, 1997.
Knop, R., Ordovás, M., Vidal, J.F. (2013). Medición de riesgos de mercado y crédito. Delta publicaciones.
Los, C. A. (2003). Financial market risk measurement and analysis. Routledge, Londres.
Philippe Artzner, P. , Delbaen, F., Eber, J. M. and Heath, D. (1998), Coherent measures of risk. Working paper.
RiskMetrics. (1995), Technical Document, Morgan Guarantee Trust Company, Global Research, New York.
Sarma, M.S., Thomas, S., Shah, A. (2003). Selection of Value-at-Risk models. Journal of Forecasting, 22, 337-358.
Capacidad para evaluar el riesgo de mercado de un activo o una cartera de activos utilizando medidas de riesgo tales como VaR, TailVar o riesgo sistémico.
Valoración de los riesgos de los tipos de interés y su implicación en la valoración de activos.
Manejo de técnicas de estimación de riesgo de crédito
El trabajo en el aula combina las exposiciones teóricas con clases interactivas y seminarios para la resolución de ejercicios, el análisis de casos y el análisis crítico de lecturas y problemas.
El trabajo individual del alumno se orienta a preparar el trabajo en el aula, y a reafirmar y profundizar los conocimientos adquiridos. A través de la resolución de ejercicios, la elaboración y presentación de trabajos, el alumno ejercita y desarrollar sus conocimientos y habilidades. Por medio de la realización de trabajos en grupo que incluyen la entrega de resúmenes y presentaciones, los alumnos ponen en práctica sus conocimientos y sus habilidades de comunicación e interacción interpersonal.
Los exámenes y el resto de las actividades de evaluación forman parte del proceso de aprendizaje y están encaminadas a evaluar las competencias generales, específicas y transversales que el alumno adquiere durante el curso.
Los alumnos dispondrán de guías didácticas específicas sobre los contenidos de los temas en las que se les informará sobre la importancia relativa e interrelación entre los mismos. En estas guías se les proporcionarán referencias bibliográficas y una serie de pautas relacionadas con los contenidos de los temas que servirán de apoyo y orientación para su trabajo individual y en grupo.
El procedimiento de evaluación tendrá en cuenta: (a) la resolución de casos prácticos, trabajos realizados y expuestos en clases, pruebas de comprensión realizadas a lo largo del curso; y (b) examen final escrito. La ponderación de cada uno de estos elementos será del 50% y, además, se aplicará el criterio de no otorgar al alumno una nota inferior a la del examen final, con lo que la nota final será: max{0,5*(a)+0,5*(b), (b)}.
En caso de plagio o uso indebido de tecnologías en la realización de tareas o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones.
Los alumnos repetidores serán evaluados del mismo modo que los no repetidores. Los alumnos con dispensa de docencia, siguiendo la Instrucción Nº 1/2017 de la Secretaría Xeral de la USC sobre la dispensa de asistencia a clase en determinadas circunstancias, será evaluado con un examen final específico que supondrá el 100% de la calificación.
Además de las horas de trabajo presencial en el aula, el alumno deberá dedicar 30 horas de trabajo personal, que incluye el estudio autónomo (individual o en grupo), el análisis de casos, lecturas o realización de ejercicios y trabajos, y la preparación de presentaciones orales.
Para superar la materia con éxito es recomendable:
(a) esfuerzo y estudio continuado a lo largo del curso
(b) resolver y discutir los ejercicios prácticos propuestos, preferiblemente en grupo
(c) lectura de los artículos y capítulos de libros recomendados
(d) acudir a las tutorías para plantear y resolver todas las dudas relacionadas con la materia
Para cursar este curso se requiere que los alumnos tengan unos conocimientos previos de Econometría y Excel, así como haber cursado la asignatura “Fundamentos de valoración de mercado”. Además es necesario un dominio del inglés mínimo que permita la lectura de algunas de las referencias bibliográficas.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios y/o pruebas será de aplicación lo expresamente recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones.
Juan Carlos Reboredo Nogueira
- Departamento
- Fundamentos del Análisis Económico
- Área
- Fundamentos de Análisis Económico
- Teléfono
- 881811675
- Correo electrónico
- juancarlos.reboredo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 10:00-11:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego | Aula de Informática 5 |
| Martes | |||
| 11:30-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Gallego | Aula de Informática 5 |
| 22.04.2024 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 5 |
| 22.04.2024 10:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula de Informática 5 |
| 31.05.2024 10:00-13:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula de Informática 5 |
| 31.05.2024 10:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Aula de Informática 5 |