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Aspectos computacionales de la gestión de riesgo

 

Título del curso

Aspectos computacionales de la gestión de riesgo.

 

Profesorado

Luís Ortiz, Dept. de Economia, Estadística y Economia Aplicada (UB). 

Luís Ortiz es Doctor en Matemáticas por la UPC y tiene un Postgrado en Técnicas Cuantitativas para los Mercados Financieros. Actualmente es profesor visitante del Departamento de Econometría, Estadística y Economia Aplicada de la Universidad de Barcelona. Ha sido investigador principal del grupo de investigación: Mathematical Finance and Risk Control del Centre de Recreca Matemàtica (CRM). También ha sido Marie Curie Fellow del grupo de investigación Scientific Computing en el National Research Institute for Mathematics and Computer Science, en Holanda.

 

Idioma del curso

Castellano.

 

Programación del curso

Del 19 al 23 de Junio, de 15:00 a 18:00h.

 

Descripción

En este curso trataremos los aspectos computacionales en la gestión cuantitativa del riesgo.

Empezaremos revisando las medidas de riesgo regulatorias en línea con los acuerdos de Basilea.

A continuación pondremos el foco en el estudio del riesgo de mercado. Un problema de importancia extrema en la gestión de este tipo de riesgo es la estimación de la distribución de ganancias y pérdidas de una cartera sobre un horizonte temporal concreto, así como las medidas de riesgo asociadas. Una dificultad de cálculo añadida es la causada por la no linealidad en la estructura de pay-off de la cartera. Este problema surge en todas las carteras que incluyen posiciones sobre opciones.

Aprenderemos a valorar opciones mediante simulación de Monte Carlo y trataremos los métodos que son estado del arte en la medición del riesgo de mercado, poniendo de manifiesto sus ventajas e inconvenientes desde el punto de vista de potencia de cálculo y precisión en la medición.

El curso es adecuado para graduados en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Económicas o ADE con interés en Finanzas Cuantitativas y con dominio de algún lenguaje de programación. Este último requisito no es imprescindible ya que los ejercicios prácticos se pueden implementar alternativamente en una hoja de cálculo.

 

Programa del curso

  1. Conceptos básicos en la gestión del riesgo
    1. Modelización del cambio de valor
    2. Medidas de riesgo coherentes
  2. Riesgo de mercado de una cartera no lineal
    1. Valoración de opciones por Monte Carlo: plain vanilla, dependientes del camino de precios y exóticas
    2. Reducción de la varianza usando variables antitéticas
    3. Cálculo de volatilidades implícitas y riesgo de modelo, Heston versus Black-Scholes
    4. Cálculo de las medidas de riesgo: métodos delta-gamma, Monte Carlo y simulación histórica

 

Evaluación

Resolución de ejercicios teóricos y prácticos propuestos en clase.

 

Referencias

P. Glasserman (2003). Monte Carlo methods in financial engineering. Springer.
A.J. McNeil, R. Frey and P. Embrechts (2015). Quantitative risk management: concepts, techniques and tools. Princeton University Press.
R.U. Seydel (2012). Tools for computational finance. Springer.

 

Aula

PC1