1. INFORMACIN GENERAL

Nombre Programa: Modelacin Financiera

Tipo de programa: Diplomado

Facultad Articulada: Facultad de Ingenieras

Programa Articulado: Ingeniera Financiera

Duracin: 120 horas

Pblico Objetivo: Pblico en general que quieran aprender sobre modelos economtricos para la modelacin financiera.

Objetivo General:

Comprender, analizar, interpretar y aplicar los distintos conceptos tericos de la modelacin financiera,

como herramienta para la solucin de problemas.

Objetivos Especficos:

- Simular diferentes escenarios de modelacin

- Utilizar correctamente diferentes metodologas de simulacin

Competencias:

Al terminar el diplomado los asistentes estarn en capacidad de:

- Determinar las caractersticas de los modelos de simulacin y modelacin

- Utilizacin de diferentes metodologas de modelacin financiera

Conocimientos Previos Requeridos:

- Estadstica

- Conceptos Financieros

2. ESTRUCTURA

Mdulos Temas y Subtemas Intensidad

Horaria

INTRODUCCIN A LA ECONOMETRA

Elementos de un modelo economtrico Criterios de ajuste Estimacin mnimo cuadrtica.

Propiedades de los estimadores mnimo cuadrticos, coeficiente de determinacin.

Estimacin de la varianza de las perturbaciones, el coeficiente de determinacin corregido.

Estimacin por mxima verosimilitud, distribucin probabilstica de la suma residual de cuadrados.

Construccin de un estadstico F para contrastes estadsticos sobre:

13 horas

DISEO MICROCURRICULAR

Cdigo: F-FCO-02

Versin: 01

Edicin: 18/02/2009

Los parmetros del modelo Mtodos alternativos para realizar

contrastes sobre los parmetros del modelo

Construccin de regiones e intervalos de confianza

PREDICCIONES

Prediccin puntual Prediccin por intervalos Evaluacin de la capacidad predictiva

de un modelo Multicolinealidad

Introduccin Consecuencias Deteccin y soluciones.

Variables ficticias Introduccin Utilidad de las variables ficticias La trampa de las variables

ficticias.

10 horas

ESTIMACIN POR MNIMOS

CUADRADOS

Mnimos cuadrados generalizados. Estimacin de mnimos cuadrados ordinarios bajo matriz de covarianza no escalar identidad.

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

El estimador de mnimos cuadrados generalizados

Propiedades del estimador de mnimos cuadrados generalizados.

La hiptesis de normalidad en el mtodo de mnimos cuadrados generalizados.

Heteroscedasticidad Naturaleza Consecuencias

Formas de detectar el problema de heteroscedasticidad

Soluciones al problema de heterocedasticidad

Correlacin serial, naturaleza del problema

Causas y efectos de la correlacin serial Formas de detectar el problema de

correlacin serial

15 horas

MODELOS AR

Estimacin con perturbaciones que siguen un esquema AR](1)

Propiedades de las perturbaciones cuando siguen un esquema AR(1)

Estimacin con conocido y desconocido

7 horas

MODELOS DE DECISIN

Decisiones Determinsticas. Decisiones bajo Incertidumbre Decisiones bajo Riesgo. Modelos de Decisin.

20 horas

ANLISIS DE SENSIBILIDAD Y SIMULACIN

Anlisis de Sensibilidad. Modelos Financieros. Simulacin Montecarlo

25 horas

rboles de Decisin. Anlisis de Sensibilidad para rboles de

decisin

MODELACIN FINANCIERA

Aplicaciones en Excel-Solver para optimizacin de portafolios de Inversin

Aplicaciones con @ Risk para valoracin de productos financieros

30 Horas

METODOLOGA

Estrategias didcticas: Clases magistrales, talleres en grupo, talleres de aplicacin, lecturas previas, estudio de casos.

CONFERENCIANTES

Sern docentes calificados y capacitados para cada modulo

La Universidad de Medelln se reserva el cambio de docentes