EF - Estadística Financiera

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1 Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: FME - Facultad de Matemáticas y Estadística UB - Universitat de Barcelona EIO - Departamento de Estadística e Investigación Operativa MÁSTER UNIVERSITARIO EN ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA (Plan 2013). (Unidad docente Optativa) 5 Idiomas docencia: Castellano, Inglés Profesorado Responsable: Otros: M. PILAR MUÑOZ GRACIA M. PILAR MUÑOZ GRACIA - A ISABEL SERRA MOCHANES - A Horario de atención Horario: Las consultas se realizaran mediante cita previa Capacidades previas El curso asume los niveles básicos de estadística similares a las que se puede alcanzar en el primer semestre del Master. Algunos conceptos básicos relacionados con la metodología de series temporales, como autocorrelación, descomposición de series temporales y modelos ARIMA ayudaría a seguir el curso (ver los tres primeros capítulos de la tercera edición Shumway y Stoffer http " Time Series Analysis and Its Applications. With R examples": / / Un buen conocimiento del lenguaje de programación R puede ayudarle a obtener el máximo provecho del curso. Competencias de la titulación a las cuales contribuye la asignatura Específicas: 5. CE-1. Capacidad para diseñar y gestionar la recogida de información, así como la codificación, manipulación, almacenamiento y tratamiento de esta información. 6. CE-2. Capacidad para dominar la terminologia propia de algún ámbito en el que sea necesaria la aplicación de modelos y métodos estadísticos o de investigación operativa para resolver problemas reales. 7. CE-3. Capacidad para formular, analizar y validar modelos aplicables a problemas de índole práctica. Capacidad de seleccionar el método y/o técnica estadística o de investigación operativa más adecuado para aplicar dicho modelo a cada situación o problema concreto. 8. CE-5. Capacidad para formular y resolver problemas reales de toma de decisiones en los diferentes ámbitos de aplicación sabiendo elegir el método estadístico y el algoritmo de optimización más adecuado en cada ocasión. 9. CE-6. Capacidad para utilizar el software más adecuado para realizar los cálculos necesarios en la resolución de un problema. 10. CE-7. Capacidad para comprender artículos de estadística e investigación operativa de nivel avanzado. Conocer los procedimientos de investigación tanto para la producción de nuevos conocimientos como para su transmisión. 11. CE-8. Capacidad de discutir la validez, el alcance y la relevancia de estas soluciones y saber presentar y defender sus conclusiones. 12. CE-9. Capacidad para implementar algoritmos de estadística e investigación operativa. 1 / 5

2 Transversales: 1. EMPRENDIMIENTO E INNOVACIÓN: Conocer y entender la organización de una empresa y las ciencias que rigen su actividad; tener capacidad para entender las normas laborales y las relaciones entre la planificación, las estrategias industriales y comerciales, la calidad y el beneficio. 2. TRABAJO EN EQUIPO: Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles. 3. USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE INFORMACIÓN: Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad, y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión. 4. TERCERA LENGUA: Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas. Metodologías docentes El curso se compone de sesiones teóricas semanales en las que el estudiante debe participar habiendo leído previamente el material facilitado. Se resolverán casos prácticos con ordenador. Se deberá redactar un ejercicio práctico correspondiente a cada uno de los bloques de la asignatura donde se muestre el dominio de la materia. Así mismo, Se presentarán i debatirán en grupo artículos de investigación de cada uno de los bloques. Objetivos de aprendizaje de la asignatura - Familiarizarse con los diferentes métodos de estimación de la estructura temporal de tipos de interés - Conocer las teorías explicativas de la estructura temporal de tipos de interés - Aprender a inmunizar una cartera de renta fija - Detectar e interpretar la volatilidad en los mercados financieros - Conocer, estimar e interpretar los modelos GARCH univariantes y multivariantes - Análisis crítico de artículos de investigación del ámbito financiero Horas totales de dedicación del estudiantado Dedicación total: 125h Horas grupo grande: 30h 24.00% Horas grupo mediano: 0h 0.00% Horas grupo pequeño: 15h 12.00% Horas actividades dirigidas: 0h 0.00% Horas aprendizaje autónomo: 80h 64.00% 2 / 5

3 Contenidos 1. Estructura temporal de tipos de interés Dedicación: 32h 30m Grupo grande/teoría: 7h 30m Grupo mediano/prácticas: 5h Aprendizaje autónomo: 20h 3.1. Conceptos básicos: Tipos de interés Bonos cupón cero y bonos con pacto periódico de intereses Estructura temporal de tipos de interés 3.2. Teorias explicativas de la Estructura temporal de tipos de interés 3.3. Estimación de la Estructura temporal de tipos de interés: Metodos no econométricos Metodos econométricos 1. Introducción: el concepto de tipos de interés Dedicación: 10h Grupo grande/teoría: 2h Grupo mediano/prácticas: 2h Actividades dirigidas: 2h Aprendizaje autónomo: 4h 2. Inmunización financiera Dedicación: 30h Grupo grande/teoría: 5h 30m Grupo mediano/prácticas: 4h 30m Aprendizaje autónomo: 20h 2.1. Riesgo de precio y riesgo de tipo de interés 2.2. Duración y convexidad 2.3. Teorema de inmunitzación financiera 2.4. Medidas alternativas 3 / 5

4 6. Análisis de series financieras Dedicación: 10h Clases teóricas: 2h Clases prácticas: 1h Trabajo autónomo (no presencial): 5h Trabajo en grupo (no presencial): 2h 6.1. Conceptos básicos: Series financieras y rendimientos Modelos ARIMA de series temporales 7. Modelos de volatilidad univariantes Dedicación: 19h Clases teóricas: 5h 30m Clases prácticas: 4h 30m Trabajo autónomo (no presencial): 6h Actividades dirigidas: 3h 7.1. Detección de volatilidad en las series financieras 7.2. Modelos de volatiliad univariante de la familia de los modelos condicionalmente heterocedásticos GARCH 8 Modelos de volatilidad multivariantes Dedicación: 20h Clases teóricas: 2h 15m Clases prácticas: 2h 15m Grupo grande/teoría: 4h 30m Grupo mediano/prácticas: 4h 30m Actividades dirigidas: 1h 30m Aprendizaje autónomo: 5h 8.1. Modelos de volatilidad multivariante: BEKK y DCC 4 / 5

5 Sistema de calificación Evaluación continuada En cada bloque se propondrá un ejercicio o una lista de ejercicios que se deberán resolver y entregar en la fecha fijada. Estos ejercicios irán encaminados a evaluar la habilidad pràctica del estudiante para aplicar y desarrollar los conceptos explicados durante las clases. Además, también se deberá presentar y debatir artículos de investigación correspondientes a cada bloque. Bibliografía Básica: Marín, J. M.; Rubio G. Economía financiera. Antoni Bosch, ISBN Meneu, V.; Barreira, T.; Navarro E. Análisis y gestión del riesgo de interés. Ariel, ISBN Navarro, E.; Nave J. M. Fundamentos de matemáticas financieras. Antoni Bosch, ISBN Tsay, Ruey S. Analysis of financial time series. Wiley, Capítol 8. Nuñez, S.. "Estimación de la estructura temporal de los tipos de interés en España: elección entre métodos alternativos". Documento de trabajo Banco de España. Servicio de Estudios, 1995, n. 22, p [en línea]. Disponible a: < 5 / 5