Programa de experiencia educativa. 4.- Código 5.-Nombre de la Experiencia educativa 6.- Área de formación. Análisis de riesgo Terminal ( Optativa )

Transcripción

1 Programa de experiencia educativa 1.-Área académica Económico-Administrativa. 2.-Programa educativo Contaduría. 3.-Dependencia/Entidad académica Contaduría y Administración. 4.- Código 5.-Nombre de la Experiencia educativa 6.- Área de formación Principal Análisis de riesgo Terminal ( Optativa ) Secundaria 7.-Valores de la experiencia educativa Créditos Teoría Práctica Total horas Equivalencia (s) Ninguna 8.-Modalidad Curso-Taller. 10.-Requisitos Pre-requisitos Ninguno 9.-Oportunidades de evaluación Todas Co-requisitos Ninguno 11.-Características del proceso de enseñanza aprendizaje Individual / Grupal Máximo Mínimo Grupal Agrupación natural de la Experiencia educativa (áreas de conocimiento, academia, ejes, módulos, departamentos) Finanzas. 13.-Proyecto integrador 14.-Fecha Elaboración Modificación Aprobación 11/05/ de mayo de Nombre de los académicos que participaron en la elaboración y/o modificación M.M.F. Rogelio Ladrón de Guevara Cortés. Dra. Leidy Margarita López Castro, Mtro. Manuel Gustavo González Burelo, Mtra. Luz del Carmen Rendón Bonilla, Mtro. Amador Guillermo Mendoza Sánchez, Mtra. Margarita Valle León, Mtro. Armando Juárez Santiago, Mtro. Enrique Ramírez Nazariega

2 16.-Perfil del docente Licenciado en Contaduría y/o Finanzas, Administración Financiera o Economía, con Maestría o Doctorado en el área de Finanzas o su equivalencia y experiencia profesional y docente a nivel superior, mínimo de dos años. 17.-Espacio Inter facultades 18.-Relación disciplinaria Interdisciplinaria 19.-Descripción La EE Análisis de Riesgos se encuentra ubicada en el área de formación disciplinar optativa, área de Finanzas, dentro del mapa curricular del programa académico de Contaduría (2 horas teóricas, 2 horas prácticas, 6 créditos), Esta experiencia educativa permite conocer los fundamentos del análisis de riesgos financieros para la toma de decisiones de inversión, tanto en instrumentos financieros individuales como de carteras; mediante el aprendizaje de técnicas cuantitativas básicas proporcionadas por el análisis multivariante y econométrico, la modelización y la simulación financiera, así como del manejo de instrumentos del mercado de derivados. El desempeño de la unidad de competencia se evidencia mediante la elaboración de un organizador avanzado sobre el análisis de riesgos De igual manera desarrollará un informe ordenado de prácticas de operaciones de inversión realizando modelos de simulación para la toma de decisiones. 20.-Justificación El Licenciado en Contaduría como profesional del área de Finanzas necesita conocer los elementos fundamentales para determinar y gestionar los riesgos financieros implícitos en la inversión en instrumentos o carteras de inversión. La inversión de los fondos actualmente está sujeta a la realidad de unos mercados financieros completamente globalizados, por lo que ya sea con objetivos de cobertura o especulación, la adecuada determinación, medición y gestión de los riesgos implícitos, representan una tarea fundamental en la función profesional del profesional de la Contaduría inmerso en estas áreas de especialización. 21.-Unidad de competencia El alumno obtiene competencias en el análisis de riesgos, comprendiendo conceptos, técnicas y estrategias utilizadas en esta área del conocimiento mediante su aplicación práctica, que le permiten tomar decisiones más objetivas en un entorno internacional y bajo criterios de ética y profesionalidad. 22.-Articulación de los ejes El alumno adquiere los conocimiento básicos (eje teórico) necesarios para determinar, medir y gestionar los riesgos financieros, mediante la aplicación práctica (eje heurístico) de los mismos utilizando software especializado de análisis cuantitativo, en las cuáles aprende a tomar decisiones de inversión bajo criterios de valores universales (eje axiológico).

3 23.-Saberes Teóricos Heurísticos Axiológicos Elaboración de Mapa Conceptual sobre medidas de riesgos financieros. 1. Taxonomía y medidas de riesgos financieros. 2. Mercado de Derivados para la gestión del riesgo Futuros Opciones Swaps. 3. Técnicas cuantitativas para el análisis y gestión de riesgo Análisis estadístico financiero y bursátil Análisis Multivariante Análisis Econométrico Modelación y simulación financiera. 4. Gestión del riesgo en carteras de inversión Teoría de cartera (Portfolio Theory) Capital Asset Pricing Model (CAPM) Arbitrage Pricing Theory (APT). Elaboración de un organizador avanzado con los diferentes tipos de Técnicas cuantitativas para el análisis y gestión de riesgo. Elaboración del informe con el resultado de la aplicación de un simulador de riesgo en carteras de inversión. 1. Apertura. 2. Autocrítica. 3. Autonomía. 4. Autoreflexión. 5. Colaboración. 6. Compromiso. 7. Confianza. 8. Constancia. 9. Cooperación. 10. Disciplina. 11. Apertura para la interacción y el intercambio de información. 12. Flexibilidad. 13. Honestidad. 14. Iniciativa. 15. Interés cognitivo. 16. Interés por la reflexión. 17. Mesura. 18. Paciencia. 19. Perseverancia. 20. Respeto. 21. Respeto al otro. 22. Respeto intelectual. 23. Responsabilidad. 24. Seguridad. 25. Tenacidad. 26. Tolerancia. 27. Tolerancia a la frustración.

4 24.-Estrategias metodológicas De aprendizaje 1. Cognitivas: a) Búsqueda de fuentes de información. b) Consulta en fuentes de información. c) Lectura, síntesis e interpretación. d) Estudio de casos. e) Mapas conceptuales. f) Analogías. g) Imitación de modelos. h) Repetición simple y acumulativa. i) Planteamiento de hipótesis. j) Investigaciones. 2. Metacognitivas: a) Elaboración de bitácoras personales en donde manifieste lo hecho, la forma y el sentido de hacerlo. b) Discusiones grupales en torno de los mecanismos seguidos para aprender y las dificultades encontradas. De enseñanza En general se utilizará una metodología dinámica, interactiva y práctica en la que los temas a tratar se irán abordando no en un orden específico tradicional, sino aprendiéndolos en el contexto real de los acontecimientos financieros diarios, utilizando simuladores de derivados basados en computadora, y software para análisis cuantitativo especializado. Así mismo se utilizarán las siguientes estrategias: 1. Organización de grupos colaborativos. 2. Seminarios. 3. Diálogos simultáneos. 4. Estudio de casos. 5. Dirección de prácticas. 6. Discusión dirigida. 7. Plenaria. 8. Exposición con apoyo tecnológico variado. 9. Debates. 10. Lectura comentada. 11. Simulaciones. 12. Foros. 13. Ilustraciones. 14. Mapas conceptuales. 15. Resúmenes. 16. Aprendizaje basado en problemas. 25.-Apoyos educativos Materiales didácticos Libros, prensa especializada, artículos de revistas financieras de divulgación y de papers de journals de investigación en Finanzas, fotocopias, documentos electrónicos, programas de cómputo especializados en análisis financiero y cuantitativo, etc. Recursos didácticos 1. Centro de cómputo con conexión a internet con computadoras personales para cada uno de los alumnos y conectadas en Red. 2. Cañón proyector. 3. Software: Excel, SPSS, E-views, Matlab, S-Plus, STATA, Metastock, plugs-in de Java y Adobe Flash Player.

5 26.-Evaluación del desempeño Evidencia (s) de desempeño Mapa Conceptual sobre medidas de riesgos financieros. Criterios de desempeño Ámbito(s) de aplicación Porcentaje Pertinencia Oportunidad Aula, centro de cómputo, biblioteca 5% Organizador avanzado con los diferentes tipos de técnicas cuantitativas para el análisis y gestión de riesgo Informe con el resultado de la aplicación de un simulador carteras de inversión.. Examen de riesgo en Pertinencia Oportunidad Pertinencia Oportunidad Argumentación estructurada con base en contenidos Argumentación estructurada con base en contenidos Pertinencia en las respuestas Aula, centro de cómputo, biblioteca. 15% Aula y extramuros 50% (Organizaciones de preferencia relacionadas con los programas de vinculación de la Universidad Veracruzana). Aula 30% Total 100% 27.-Acreditación Para acreditar esta EE el estudiante deberá haber presentado con suficiencia cada evidencia de desempeño, es decir, que en cada una de ellas haya obtenido cuando menos el 60%. 28.-Fuentes de información Básicas Bacchini, R. Miguez, D. García, J., Rey, S. Ingeniería Financiera. Futuros y Opciones. Argentina: Omicron Editoria. Benninga, S. (2000). Financial Modeling. Cambridge: The MIT Press. Hair, J. F., R. E. Anderson, R. L. Tatham & W. C. Black (2004). Análisis multivariante, 5a ed. Madrid: Pearson Prentice- Hall. Ladrón de Guevara, R., & Torra, S. (2008). Asset-Pricing Model APT (Arbitrage Pricing Theory) on the Mexican Stock Exchange: extraction methods of pervasive systematic risk factors.' In: P. Koveos (Ed.), Investment in a Global Economy: its Environment, Finance, and Economics (pp ). Athens, Greece: ATINER. Ladrón de Guevara, R., & S. Torra (2010). Multivariate analysis techniques for extracting pervasive systematic risk factors. Empirical contrast of the Arbitrage Pricing Theory on the Mexican Stock Exchange Memorias en extenso del XIV Congreso Internacional de Investigación en Ciencias Administrativas. Academia de Ciencias Administrativa. Monterrey, México: ITESM. ISBN: Reuters. (2001). Curso sobre derivados. The Reuters Financial Training Series. España: Gestión Uriel, E. & J. Aldás (2005). Análisis multivariante aplicado. Madrid: Thomson. Venegas, F. (2006). Riesgos financieros y económicos. México: Thomson. Visauta, B. & J. C. Martori (2003). Análisis Estadístico con SPSS para Windows. V. II Estadística Multivariante. Madrid: McGraw- Hill. Complementarias

6 Bacchini, R.D. & L.V. Vázquez (2007). Estadística. Probabilidad e Inferencia utilizando Excel y SPSS. Buenos Aires: Omicron. Chatfield, C. & A. J. Collins (1980). Introduction to multivariate analysis. London: Chapman and Hall. Jorion, P. (2000). Valor en Riesgo. Mexico: Limusa-MexDer. Lizasoain, L. & L. Joaristi (2003). Gestión y análisis de datos con SPSS. Madrid: Thomson. Luque, T. (2000). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Madrid: Pirámide Morales. Marqués, F. (2010). Estadística descriptiva a través de Excel. México: Alfaomega. Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid: McGraw-Hill. Valderrey, P. (2010). SPSS 17. Extracción del conocimiento a partir del análisis de datos. México: Alfaomega Ra- Ma. Visauta, B. (2002). Análisis Estadístico con SPSS para Windows. V. I Estadística Básica. Madrid: McGraw- Hill. Base de datos OCENET Administración de Empresas, disponible en: consultado el 03 de mayo de 2011 Base de datos Academic Search Premier (EBSCOhost), disponible en: consultado el 03 de mayo de 2011 Base de datos Business Source Premier (EBSCOhost), disponible en: consultado el 03 de mayo de 2011 Infobolsa (Sitio web con información relacionada con mercados financieros), disponible en: consultado el 03 de mayo de 2011.