CURSO: ANALISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS FINANCIEROS CON CRYSTALBALL

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1 MANAGEMENT CONSULTORES CURSO: ANALISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS FINANCIEROS CON CRYSTALBALL Cnel. Ramón L. Falcón GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: Fax: Mail: Página 1

2 1. Introducción El análisis de riesgos aplicado a la toma de decisiones se refiere a la incorporación de la incertidumbre total como un factor adicional relevante a tener presente en el estudio de opciones tendientes a apoyar el proceso de decisiones complejas, tales como evaluaciones técnico económicas, presupuestos de gastos e inversiones, balances de materia y energía, programación de actividades, comportamiento de sistemas productivos, de gestión, logística y muchas otras aplicaciones mediante las metodologías de análisis de riesgos es posible generar resultados en la forma de distribución Seguramente UD ha escuchado hablar del Riesgo, la Toma de Decisiones, La Incertidumbre, Las Consecuencias y palabras por el estilo que están reflejando la naturaleza aleatoria de un problema de decisiones complejo para el cual necesita conocer y valorar la información disponible para que sus decisiones sean lo más acertada posible. Lamentablemente no existen las Decisiones Perfectas sino por el contrario, dado la naturaleza aleatoria de la mayoría de las decisiones, siempre existirá un riesgo implícito, que para muchos puede ser limitante, esto es producir una especie de parálisis decisoria que lo obligaría a asumir el mínimo riesgo, reflejando una aversión al riesgo. Por el contrario, existe otro grupo de personas para las cuales existe un nivel de riesgo aceptable para el cual puede tomarse una decisión, reflejando un criterio moderado en las decisiones. Por último, existe también un grupo que corre grandes riesgos en sus decisiones, pero también obtienen grandes beneficios y/o pérdidas, pero son aquellos audaces para los cuales el alto nivel de riesgo es motivo suficiente para correrlo o tomarlos. En este curso intentamos presentarle el concepto de riesgo, cómo debe ser clasificado, qué tipo de información necesita para poderlo evaluar desde todo punto de vista, económico, personal, empresario, industrial y otros. Con ayuda de las probabilidades y los modelos de distribución de probabilidades, le enseñaremos como poder evaluar los beneficios y consecuencias de un problema de decisiones afectado por una gran componente de riesgo y con numerosas alternativas. Por último le presentaremos un conjunto de herramientas para que Ud. pueda en lo futuro cuantificar su riesgo conociendo todas las alternativas y sus consecuencias a través de un conjunto de técnicas basadas en las probabilidades de ocurrencias, los árboles de decisiones y por último la simulación mediante la técnica de Montecarlo de tan amplia aplicación en el mundo del análisis de riesgos. También presentaremos un conjunto de ejemplos adaptados a diferentes entornos de trabajo, desde el riesgo financiero, pasando por la evaluación de proyectos hasta el análisis de riesgos de inversiones. Página 2

3 No dudamos que este curso le brindará nuevos enfoques a sus tratamientos de las decisiones, permitiéndole conocer mucho más que el simple criterio cualitativo con el que tal vez actualmente encara sus decisiones. 2. Objetivo Aplicar los conceptos básicos de estadística, riesgo e incertidumbre en el análisis de riesgo, como factor fundamental para el manejo de los procesos de toma de decisiones en ambiente de incertidumbre, a objeto de incorporar estos en la solución de problemas cotidianos y de aplicación profesional, así mismo, se conocerá las principales herramientas usadas en el análisis de riesgo, como la Simulación Montecarlo, el Diagrama de Tornado, el Análisis de Correlaciones y el uso de Árboles de Decisiones, a objeto de cuantificar el riesgo asociado a cualquier actividad o evento que se desee emprender o analizar. 3. Alcances Este curso está principalmente orientado a: Adquirir y aplicar conocimientos básicos de Estadística y Probabilidad Conocer los conceptos de Riesgo e Incertidumbre y las herramientas para su análisis Comprender el Teorema de Bayes y la Teoría de la Probabilidad Condicional Comprender que es Simulación Montecarlo, Diagrama de Tornado, Matriz de Correlaciones y Árboles de Decisiones y su importancia en la Toma de Decisiones Utilizar estas herramientas para aplicarlas a problemas de simulación con el objetivo de analizar y conocer la variabilidad inherente a todo problema relacionado a incertidumbre. No es un curso sobre Estadística, ni de Análisis de Riesgos específicamente como tampoco es un curso sobre Simulación aplicada, sino simplemente una combinación de todos ellos a un nivel de comprensión adecuado para tratar problemas de la vida real desde la perspectiva de la duda o la incertidumbre. 4. A Quien Está Dirigido? Dirigido a profesionales y técnicos que tengan que enfrentar situaciones de toma de decisiones en ambientes de incertidumbre, el curso tiene un nivel básico, por lo que cualquier persona interesada en el tema y sin sólidos conocimientos estadísticos, puede tomarlo y adquirir los elementos fundamentales de este tipo de análisis. Se enfoca a cualquier tipo de profesión, Ingenieros, Economistas, Contadores, Administradores, etc. Página 3

4 5. Conocimientos Previos Solo es recomendable tener conocimientos de Microsoft Office, en especial Excel, ya que la mayoría de los programas de análisis trabajan bajo este ambiente. Se considerará conveniente poseer algún tipo de capacitación en herramientas estadísticas, ya que ello ayudará a comprender mejor los casos presentados. 6. Duración del Curso El curso tiene una duración de veinte (24) horas [(12) horas de docencia y (12) horas de prácticas]. Cupo máximo de 15 participantes. El curso se desarrollará en exposición y explicación de los conceptos y temas por parte del instructor, compartiendo experiencias y ejemplos con los participantes en el tema que se esté tratando y ejemplificando con casos prácticos y cotidianos los aspectos más importantes bajo estudio. 7. Contenido Clase 1: Introducción al Análisis de Riesgos e Incertidumbre Introducción al concepto de Riesgos, como medirlo, como evaluarlo. Consecuencias de Riesgos no deseados. Clasificación de Riesgos. Evaluación de impactos sobre sistemas bajo Riesgos. Riesgos Cualitativos y Riesgos Cuantitativos. Manifestación de Riesgos. Topología de Riesgos. Clase 1: Herramientas Básicas de Estadística Conocimientos de Histogramas, Medidas de Posición, Medidas de Variabilidad. Conocimientos de Probabilidades, Reglas de Probabilidades, Teorema de Bayes. Modelos de Distribución de Probabilidades. Conocimientos del Análisis de Regresión y Correlación. Clase 3: Aplicación de la Simulación al Análisis de Riesgos Simulación Montecarlo. Conceptos. Como Trabaja. Variables de Suposición, Decisión y Pronóstico. Corridas de Simulación e Interpretación de Resultados. Análisis de Sensibilidad. Optimización Estocástica. Ventajas y Desventajas Clase 4. Aplicación a Diferentes tipos de Negocios Financieros. Evaluación de Proyectos de Inversión, Carteras de Inversión, Riesgo de Crédito, de Mercado y Operacional, Análisis de Series de Tiempo, Optimización de Carteras, Fronteras Eficientes, Movimiento Browniano de Precios, Modelos Black Scholes, Análisis de Opciones Reales y otros. Página 4

5 8. Programa Detallado 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE RIESGO E INCERTIDUMBRE.1. Introducción al Concepto de Riesgos.2. Consecuencias de Riesgos no Deseados.3. Clasificación de Riesgos y Características.4. Criterios para encarar un Análisis de Riesgos.5. Evaluación de Impactos del Riesgo.6. Riesgos Cuantitativos y Riesgos Cualitativos.7. Dónde y Cómo se Manifiesta el Riesgo?.8. Administración de Riesgos (Risk Management).9. Conceptos de RiskMetrics, CreditMetrics, Value At Risk (VAR) 2. FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD.1. Conceptos básicos de Estadística Descriptiva.1.1. Media, Mediana, Moda, Histogramas, Percentiles.1.2. Varianza, Desviación Estándar, Rango, Coef. Variabilidad.1.3. Coeficiente de Asimetría, Kurtosis,.2. Distribuciones Probabilísticas.2.1. Modelos de Distribución de Probabilidades Discretas.2.2. Modelos de Distribución de Probabilidades Continuas.2.3. Funciones de Densidad y Probabilidad Acumulada.2.4. Cálculos sencillos sobre modelos de Probabilidades.3. Conceptos de Correlación y Regresión, importancia del Coeficiente de Correlación, como medirla, utilización..4. Conceptos de Covarianza y su complemento con Correlación.5. Conceptos de Intervalos de Confianza y Prueba de Hipótesis 3. APLICACIÓN DE LA SIMULACION DE MONTECARLO AL ANALISIS DE RIESGOS.1. Construcción de modelos sobre planillas de cálculo electrónicas.2. Concepto de Variables Supuestas, Decisión y Pronósticos.3. Análisis de Bondad de Ajuste para variables continuas y discretas.4. Aplicación de la Matriz de Correlaciones.5. Interpretación de Resultados de Simulación.6. Análisis de Sensibilidad de las Variables de Entrada.7. Concepto de Optimización Estocástica 4. APLICACIÓN DE SIMULACION ESTOCASTICA A DIFERENTES MODELOS DE NEGOCIOS FINANCIEROS.1. Aplicación a Evaluación de Proyectos de Inversión.2. Aplicación a Desarrollo de Proyectos (Ruta Crítica).3 Aplicación al Cálculo del Riesgo de Mercado (VAR y CoVAR).4 Aplicación al Cálculo del Riesgo Crediticio (Credi VAR y CoVar).5 Aplicación al Cálculo del Riesgo Operacional (OpVar) Página 5

6 .6 Selección de Proyectos entre n Posibles.7 Selección de Composición Optima de Carteras.8. Aplicación a Construcción de Frontera Eficiente.9 Movimiento Browniano de Precios de Activos Financieros.10 Aplicación a Opciones Reales, modelos binomiales y multinomiales, modelo Black Scholes Herramientas a utilizar: Excel y CrystalBall Página 6