ECONOMÍA FINANCIERA II (Gerencia Cuantitativa del Riesgo) Profesor: JORGE MARIO URIBE GIL

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1 ECONOMÍA FINANCIERA II (Gerencia Cuantitativa del Riesgo) Profesor: JORGE MARIO URIBE GIL Introducción. El curso de Economía Financiera II está diseñado para aquellos estudiantes que estén interesados en una aproximación formal al manejo de riesgo. El estudio del riesgo y de las formas cuantitativas existentes para minimizarlo lo máximo posible constituye uno de los campos más prolíficos de la economía y la econometría financieras contemporáneas. En gran parte, por el gran interés que existe tanto desde el sector real como desde el financiero en el desarrollo del tópico. Inmersos en un mundo incierto, en el cual cada decisión debe ser correctamente evaluada y costeada, para las empresas resulta fundamental una correcta medición del riesgo. En este curso se trabajará de cerca con el riesgo de mercado, aunque las técnicas aprendidas serán de gran utilidad para la aproximación de otros riesgos como el de crédito, de liquidez y operacional. El curso está diseñado como un curso formal que involucra herramientas de optimización y estadística necesarias para la comprensión del riesgo. No obstante, su enfoque es inminentemente práctico, por lo cual el desarrollo de habilidades de programación y estimación en el estudiante será un componente fundamental del mismo. El curso deja por fuera dos temas importantes de la gerencia cuantitativa del riesgo: el manejo de instrumentos derivados, que sólo se cubre a nivel muy introductorio y la modelación de la volatilidad y las series de tiempo (este último es cubierto en extenso en el curso de Economía Financiera I) Objetivo General. Desarrollar y aplicar las herramientas modernas estándar en la gerencia cuantitativa del riesgo. Objetivos Específicos. Desarrollar los conceptos básicos para la gerencia del riesgo en series univariadas.

2 Desarrollar los conceptos básicos para la gerencia del riesgo en series multivariadas. Entender el alcance y las limitaciones de las herramientas estándar para el manejo del riesgo. Comprender la importancia de las formas correctas de agregación del riesgo. Desarrollar la teoría del valor extremo fundamental para medir el riesgo en eventos de crisis. Desarrollar habilidades de programación en el paquete estadístico Matlab o en paquetes afines como R. Metodología. El curso consta de una intensidad horaria de 3 horas semanales repartidas entre clases teóricas y prácticas. El estudiante deberá desarrollar los conceptos necesarios para entender las decisiones de los agentes en los mercados financieros mediante exposiciones de clases magistrales y lecturas de referencias bibliográficas recomendadas. De igual forma, los conceptos serán ilustrados haciendo uso de programas como Excel, Matlab o R. Al frente de cada tema aparecen las lecturas correspondientes. Es altamente recomendable llegar a clase con esta lectura lista. El curso tiene un texto guía: Quantitative Risk Management: Concepts, Tecniques and Tools, de Alexander McNeil, Rudiger Frey y Paul Embrechts. Modo de Evaluación. Tres trabajos prácticos (75%): (cada trabajo será sustentado). Control de lectura semanal (20%): (se quitan 1/5 del total de notas, las más bajas)

3 Cronograma de trabajo según programa del curso. I. Conceptos básicos en la gerencia del riesgo. 1. Semana 1: Panorama General del Riesgo. Introducción al Riesgo y a los procesos estocásticos. Por qué hacer una gerencia del riesgo? [MFE] Cap. 1* 2. Semana 2. Conceptos estadísticos básicos: variables aleatorias, distribuciones de probabilidad condicionales y no condicionales. Mínimos cuadrados ordinarios. Conceptos financieros básicos: bonos versus acciones, mercado spot y mercado de futuros. [PR]: Cap. 2* [B]Cap Semana 3. Mapeo de los factores de riesgo. Principales medidas del riesgo: Valor en riesgo (VeR). Pérdida esperada en las colas (ESF). [MFE] Cap. 2.1, 2.2*. 4. Semana 4. Métodos estándar para la medición del riesgo de mercado: método de varianzas y covarianzas. Simulación histórica. Simulación de Montecarlo. Backtesting. [MFE] Cap. 2.3*. 5. Semana 5. Introducción al ambiente de programación en R o Matlab: elementos constitutivos del programa. Simulación de variables aleatorias. Cálculo del VeR y el ESF por el método histórico, el método delta normal y por simulación de Montecarlo. Backtesting. II. Modelos Multivariados 6. Semana 6. Conceptos básicos de la modelación multivariada. Vectores aleatorios y sus distribuciones. Estimadores clásicos de la correlación y la covarianza. Distribución normal multivariada y cómo testear la normalidad univariada y multivariada. Distribuciones normales mixtas. [MFE] Cap. 3.1, 3.2.* 7. Semana 7. Distribuciones esféricas y elípticas. Estimación de la dispersión y la correlación. Detección de la simetría elíptica. [MFE] Cap. 3.3* 8. Semana 8. Técnicas de reducción de la dimensionalidad. Modelos por factores. Estrategias de calibración estadística. Análisis de regresión de modelos por factores. Análisis de componentes principales. [MFE] Cap. 3.4* 9. Semana 9. Programación en Matlab o R. Simulación de distribuciones multivariadas. Técnicas de reducción de la dimensionalidad. 10. Semana 10. Cópulas. La teoría y las aplicaciones. Familias de cópulas. Distintas medidas de dependencia. [MFE] Cap. 5.1, 5.2* 11. Semana 11. Ajuste de las cópulas a los datos, simulación de cópulas y metadistribuciones. [MFE] Cap. 5.3*

4 III. Formas Correctas de agregación del riesgo y teoría del valor extremo 12. Semana 12.Medidas Coherentes de riesgo. Axiomas de coherencia. Implicaciones sobre las decisiones la inversión financiera. [MFE] Cap. 6.1,6.2, 6.3.* 13. Semana 13. Teoría del valor extremo. Distribución Generalizada del Valor Extremo. Dominio de atracción de los máximos. Métodos de los picos sobre el umbral. [MFE] Cap. 7.1,7.2,7.3* 14. Semana 14. Teoría del valor extremo multivariada. Cópulas de valor extremo. Métodos de máximos y mínimos multivariados. [MFE] Cap. 7.5,7.6* 15. Semana 15. Programación en Matlab o R. Ajuste de los datos a los valores extremos univariados y multivariados. IV. Tema opcional: Introducción al riesgo de crédito (modelos estructurales de riesgo de crédito, modelos en forma de reducida con umbrales de default) [MFE] Cap. 8.1, 8.2, 8.3. Referencias Bibliográficas. Texto Guía [MFE] McNeil, A., Frey, R., y Embrechts P. (2005) Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Princeton University Press. [B] Bailey, R.E. (2005) The Economics of Financial Markets. Cambridge University Press [CH] Christoffersen, P. (2003). Elements of Financial Risk Management. Academic Press. [CLM] Campbell, J., Lo., A y MacKinlay, A.C.(1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press. [D] Dowd, K (2005). Measuring Market Risk. Wiley Finance, Segunda Edición. [E] Enders, Walter (2003). Applied Econometric Time Series. Wiley. Segunda Edición. [H]Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton University Press. [HJD] Hamilton, J.D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. [JR] Jehle, G. y Reny, P. (2001). Advanced Microeconomic Theory. Addison Wesley. Segunda Edición. [MWG] Mas-Collel, A., Whinston, M. y Green J. (1995). Microeconomic Theory. Oxford University Press. Segunda Edición.

5 [PR] Pyndick, R. y Rubinfield, D. (2001). Econometría Modelos y Pronósticos. Mc Graw Hill, Cuarta Edición. Otras Referencias. [1] Basilea II (1996), Admendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risk, International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards, Sección A.3, párrafo 12, pp [2] Becerra, O. y Melo, L. (2008) Usos e Implicaciones de la Cópula en la Medición del Riesgo Financiero, Borradores de Economía: 489, Banco de la República. [3] Carmona, R. (2004): Statistical Analysis of Financial Data in S-Plus. Nueva York, Springer- Verlag. [4] Joe, H. (1997) Multivariate Models and Dependence Concepts. Londres, Cahpman & Hall. [5] Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook. John Wiley & Sons, New Jersey [6] Login, F. y Solnik, B. (2001) Extreme Correlation of International Equity Markets, Journal of Finance, 56, pp [7] Risk Metrics, (1996). Technical Document, J.P. Morgan/Reuters, Cuarta Edición, Diciembre de 1996.

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