MESA REDONDA SEMINARIO WORKSHOP WORKSHOP CONFERENCIA AGENDA DÍA 1. Miércoles 18 DE JUNIO Registro (Entrada principal al recinto)

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2 RiskMathics, consciente de que los factores más importantes para desarrollar y consolidar los Mercados son la capacitación y la promoción de la cultura financiera de alto nivel, llevará a cabo por tercera vez en México The Risk Management & Trading Conference, la cual contará con la participación de autoridades en la materia que juegan un papel fundamental en la industria financiera global. OBJETIVO Uno de los objetivos fundamentales de esta Conferencia es brindar a través de Talleres, Ponencias y Mesas Redondas los últimos avances en Administración de Riesgos, Trading y Regulación de Mercados, y que estos conocimientos sean transmitidos por autoridades en la materia del ámbito internacional y local. Asimismo, explicar y mostrar a detalle la situación actual y hacia a dónde se dirige la Industria Financiera Global, los avances en Pricing, cómo los intermediarios y los que participan directa o indirectamente en los mercados tienen que estar preparados para rezagarse y quedarse fuera del contexto global. A QUIÉNES SE ENCUENTRA DIRIGIDO? Risk Management & Trading Conference está estructurada para que Practitioners que participan de manera directa o indirecta en áreas de operación, administración de riesgos, regulación, tecnología e investigación y desarrollo de Bolsas de Valores, Brokers, Casas de Bolsa, Bancos, Inversionistas Institucionales (Fondos de Pensiones, Sociedades de Inversión, Aseguradoras, etc.), Hedge Funds e Inversionistas Independientes. Puntualmente está enfocado para: Directores Generales (CEOs) de intermediarios e instituciones del medio financiero Traders Administradores de Riesgos Consultores Reguladores Directores y personal de áreas de tecnología Analistas, Proveedores y Fabricantes de Software para Trading (Front office) Quants Académicos En general a cualquier Practitioner involucrado en Trading, Riesgo y/o Finanzas MESA REDONDA SEMINARIO CONFERENCIA AGENDA DÍA 1 Miércoles 18 DE JUNIO :00 AM - 8:00 AM 8:00 AM - 9:30 AM 10:00 AM - 12:00 PM Registro (Entrada principal al recinto) Conferencia - Desayuno John Hull THE FUTURE OF DERIVATIVES TRADING (Salón Plenario) SALÓN 1 SALÓN 2 SALÓN 3 SALÓN 4 SALÓN 5 SALÓN 6 SALÓN PLENARIO CONTRAPARTE y CVA Jon Gregory Solum Financial Partners LLP TREASURY MANAGEMENT Suresh Sankaran Principal Operations Officer IFC Access to Finance FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS Oscar Sierra TRADING VOLATILITY José Alatorre Barclays New York REGULACIÓN: DODD FRANK - EMIR: THE CHALLENGES OF SWAP DEALERS, CENTRAL COUNTERPARTIES, EXECUTION FACILITIES, TRADE REPOSITORIES AND END USERS TRADING SWAPS INTERNATIONALLY RISK APPETITE Gustavo Fuertes Price Waterhouse Coopers PWC SEMINARIO MARKET RISK, CREDIT RISK & Regulation John Hull 12:00 PM - 12:30 PM BREAK 12:30 PM - 2:30 PM 2:30 PM - 4:00 PM CONTRAPARTE y CVA TREASURY MANAGEMENT FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS TRADING VOLATILITY COMIDA LIBRE Gary DeWaal Presidente Gary DeWaal and Associates LLC Ron Filler New York Law School RISK APPETITE MARKET RISK, CREDIT RISK & Regulation 4:00 PM - 5:00 PM CONTRAPARTE y CVA TREASURY MANAGEMENT FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS TRADING VOLATILITY FIXED INCOME: TRADING & ARBITRAGING THE YIELD CURVE RISK APPETITE MARKET RISK, CREDIT RISK & Regulation Izzy Nelken Presidente y Fundador Super Computer Consulting 5:00 PM - 6:00 PM 6:00 PM - 7:00 PM 7:00 PM - 8:00 PM OPERATIVO Santiago Carrillo QRR Workshop SOLVENCY José Diego Alarcón SERFIEX BASILEA III (DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN) Carlos Orta Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) Global Investment Performance Standards (GIPS ) Erick Morales KPMG Mesa Redonda: Regulatory and Structure Market Trends in the Global Markets 8:00 PM - 8:15 PM BREAK Ron Filler, Gary DeWaal, John Hull, Sandy Frucher, Vassilis Vergotis 8:15 PM - 10:00 PM OPERATIVO SOLVENCY BASILEA III (DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN) Global Investment Performance Standards (GIPS ) FIXED INCOME: TRADING & ARBITRAGING THE YIELD CURVE

3 AGENDA DÍA 2 JUEVES 19 DE JUNIO :00 AM - 9:30 AM Conferencia - Desayuno Edward Altman Riesgo Sistémico y Soberano (Salón Plenario) SALÓN 1 SALÓN 2 SALÓN 3 SALÓN 4 SALÓN 5 SALÓN 6 SALÓN 7 SALÓN 8 SALÓN 9 SALÓN 10 SALÓN PLENARIO 10:00 AM - 11:00 AM 11:00 AM - 12:00 PM OPERATIVO Santiago Carrillo TREASURY MANAGEMENT Suresh Sankaran FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS Oscar Sierra TRADING VOLATILITY José Alatorre Barclays New York REGULACIÓN: DODD FRANK Y EMIR: THE CHALLENGES OF SWAP DEALERS, CENTRAL COUNTERPARTIES, EXECUTION FACILITIES, TRADE REPOSITORIES AND END USERS TRADING SWAPS INTERNATIONALLY Gary DeWaal Ron Filler ESTRATEGIAS DE DISPERSION Y VALOR RELATIVO PARA TRADING (SWAPS Y OPCIONES) Marco Avellaneda Courant Institute NYU 12:00 PM - 12:30 PM BREAK TREASURY FINANZAS ESTRATEGIAS TRADING DODD FRANK COMPUTACIONALES DE DISPERSION OPERATIVO MANAGEMENT VOLATILITY Y EMIR Y VALOR PARA QUANTS (Continúa RELATIVO 12:30 PM - 2:30 PM ParteII) PARA TRADING (SWAPS Y OPCIONES) (Continúa) 2:30 PM - 4:00 PM COMIDA LIBRE DE MERCADO Gerardo Zamudio Global Asset Management HSBC DE MERCADO Quantitative Models for Arbitraging, Hedging, Trading & Risk Management Paul Wilmott Quantitative Models for Arbitraging, Hedging, Trading & Risk Management RISK APPETITE Gustavo Fuertes Price Waterhouse Coopers (PWC) RISK APPETITE Workshop CONTRAPARTE CVA Jon Gregory Solum Financial Partners LLP Corporate Credit Scoring Models and Predicting Corporate Crisis Edward Altman NYU Corporate CONTRAPARTE Credit Scoring CVA Models and Predicting Corporate Crisis (Continúa) 4:00 PM - 5:00 PM OPERATIVO TREASURY MANAGEMENT FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS TRADING VOLATILITY FIXED INCOME: TRADING & ARBITRAGING THE YIELD CURVE ESTRATEGIAS DE DISPERSION Y VALOR RELATIVO PARA TRADING (SWAPS Y OPCIONES) (Continúa) DE MERCADO Workshop BASILEA III (DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN) Heleodoro Ruiz Banorte - IXE Workshop IFRS 9 Instrumentos Financieros (International Financial Reporting Standard) CONTRAPARTE CVA 5:00 PM - 6:00 PM Nicolas Olea Antonio Villarreal KPMG 6:00 PM - 7:00 PM 7:00 PM - 8:00 PM Workshop SOLVENCY José Diego Alarcón Global Investment Performance Standards (GIPS ) Erick Morales KPMG HORARIO: 6:30 PM - 8:00 PM The Failings of Barings Bank & Risk Control; How It Is Still Relevant Today Nick Leeson 8:00 PM - 8:30 PM 8:30 PM - 10:00 PM SOLVENCY Global Investment Performance Standards (GIPS ) FIXED INCOME BREAK 10:00 PM - 1:00 AM Eurex Late Night COCKTAIL Champagne Wine Tasting & Mesa Redonda: RISK MANAGEMENT MEASURES AND CONTROLS IN THE FINANCIAL INSTITUTIONS COULD BARINGS HAPPEN AGAIN? Luis Seco, John Hull, Nick Leeson, Marcelo Cruz, Paul Wilmott, Emanuel Derman, Marco Avellaneda, Edward Altman, Marcos López De Prado

4 AGENDA DÍA 3 Viernes 20 DE JUNIO :00 AM - 11:00 AM 11:00 AM - 11:30 AM 11:30 AM - 1:30 PM 1:30 PM - 3:00 PM 3:00 PM - 4:00 PM 4:00 PM - 5:00 PM 5:00 PM - 6:00 PM 6:00 PM - 7:00 PM 7:00 PM - 8:00 PM SALÓN 1 SALÓN 2 SALÓN 3 SALÓN 4 SALÓN 5 SALÓN 6 SALÓN 7 SALÓN 8 SALÓN 9 SALÓN 10 FINANZAS DE Quantitative COMPUTACIONALES DE Models for LIQUIDEZ ARBITRAJE PARA QUANTS MERCADO Arbitraging, OPERATIVO Emanuel Derman ESTADÍSTICO Hedging, (Parte III) Trading & Risk Management Marcelo G. Cruz Morgan Stanley (Parte III) OPERATIVO OPERATIVO Suresh Sankaran Principal Operations Officer IFC Access to Finance DE LIQUIDEZ DE LIQUIDEZ Workshop SOLVENCY Rafael García SERFIEX (Parte III) TRADING VOLATILITY Emanuel Derman (Parte III) FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS TRADING VOLATILITY FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS Rohan Rao PhD in Finance Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) (Parte IV) FINANCIAL CORRELATIONS MODELS, TRADING, AND RISK-MANAGEMENT INCLUDES THE BASEL III CORRELATION FRAMEWORK Gunter Meissner President of Derivatives Software & CEO Cassandra Capital Management FINANCIAL CORRELATIONS MODELS, TRADING, AND RISK-MANAGEMENT INCLUDES THE BASEL III CORRELATION FRAMEWORK Global Investment Performance Standards (GIPS ) Erick Morales KPMG (Parte III) HEDGE FUNDS Risk Management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) Luis Seco Sigma Analysis & Management Ltd HEDGE FUNDS Risk Management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) HEDGE FUNDS Risk Management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) BREAK COMIDA LIBRE Marco Avellaneda Courant Institute NYU ARBITRAJE ESTADÍSTICO (Continúa) ARBITRAJE ESTADÍSTICO (Continúa) Gerardo Zamudio Global Asset Management HSBC DE MERCADO DE MERCADO Paul Wilmott Quantitative Models for Arbitraging, Hedging, Trading & Risk Management Quantitative Models for Arbitraging, Hedging, Trading & Risk Management RISK AGGREGATION Carlos Vallebueno Titular de la UAIR / Tesorero Corporativo Banamex-CITI Current Conditions and Outlook for Global Corporate and Sovereign Credit Markets Edward Altman NYU Current Conditions and Outlook for Global Corporate and Sovereign Credit Markets (Continúa) IFRS 9 -Instrumentos Financieros (International Financial Reporting Standard) Nicolás Olea - Antonio Villarreal KPMG LOW-FREQUENCY TRADERS IN A HIGH-FREQUENCY WORLD: A SURVIVAL GUIDE Marcos López De Prado Head of Quantitative Trading Hess Energy Trading Company LOW-FREQUENCY TRADERS IN A HIGH-FREQUENCY WORLD: A SURVIVAL GUIDE (Continúa) LOW-FREQUENCY TRADERS IN A HIGH-FREQUENCY WORLD: A SURVIVAL GUIDE (Continúa) BASILEA III DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN Heleodoro Ruiz Banorte-IXE (Parte III) 8:00 PM- 8:15 PM 8:15 PM - 9:00 PM SOLVENCY Global Investment Performance Standards (GIPS ) BREAK RISK AGGREGATION BASILEA III DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN 9:00 PM - 10:00 PM 9:00 AM - 11:00 AM 11:00 AM - 11:30 AM 11:30 AM - 1:30 PM 1:30 PM - 3:00 PM 3:00 PM - 4:00 PM Rohan Rao PhD in Finance Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) (Parte IV) FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS (Continúa Parte IV) FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS (Continúa Parte IV) Sábado 21 DE JUNIO 2014 SALÓN 1 SALÓN 2 SALÓN 3 SALÓN 4 SALÓN 5 SALÓN 6 SALÓN 7 SALÓN 8 SALÓN 9 SALÓN 10 SALÓN 11 FINANZAS DE COMPUTACIONALES RISK DE RISK IFRS 9 -Instrumentos BASILEA III Workshop OPERATIVO LIQUIDEZ PARA QUANTS APPETITE MERCADO AGGREGATION (DESARROLLO E SOLVENCY Marcelo G. Cruz Morgan Stanley (Parte IV) OPERATIVO (Continúa Parte IV) OPERATIVO (Continúa Parte IV) Suresh Sankaran Principal Operations Officer IFC Access to Finance DE LIQUIDEZ DE LIQUIDEZ AGENDA DÍA 4 FINANCIAL CORRELATIONS MODELS, TRADING, AND RISK-MANAGEMENT INCLUDES THE BASEL III CORRELATION FRAMEWORK Gunter Meissner FINANCIAL CORRELATIONS MODELS, TRADING, AND RISK-MANAGEMENT INCLUDES THE BASEL III CORRELATION FRAMEWORK FINANCIAL CORRELATIONS MODELS, TRADING, AND RISK-MANAGEMENT INCLUDES THE BASEL III CORRELATION FRAMEWORK HEDGE FUNDS risk management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) Marcos López De Prado Head of Quantitative Trading Hess Energy Trading Company HEDGE FUNDS risk management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) HEDGE FUNDS risk management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) John Soldevilla GE Capital (Parte III) BREAK RISK APPETITE COMIDA LIBRE RISK APPETITE Gerardo Zamudio Global Asset Management HSBC (Parte III) DE MERCADO DE MERCADO Carlos Vallebueno Titular de la UAIR / Tesorero Corporativo Banamex-CITI RISK AGGREGATION RISK AGGREGATION Financieros (International Financial Reporting Standard) Nicolás Olea / Antonio Villarreal KPMG (Parte III) IFRS 9 -Instrumentos Financieros (International Financial Reporting Standard) IFRS 9 -Instrumentos Financieros (International Financial Reporting Standard) IMPLEMENTACIÓN) Abraham Izquierdo ScotiaBank (Parte IV) BASILEA III (DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN) (Continúa Parte IV) BASILEA III (DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN) (Continúa Parte IV) Jordi Payés SERFIEX (Parte IV) SOLVENCY (Continúa Parte IV) SOLVENCY (Continúa Parte IV) 4:00 PM - 5:00 PM

5 RISK MANAGEMENT S RISK AGGREGATION Carlos Vallebueno Titular de la UAIR / Tesorero Corporativo Banamex-CITI Riesgo Contraparte y CVA Jon Gregory Solum Financial Partners LLP Financial Correlations Models, Trading, and Risk-Management Includes the Basel III Correlation Framework Gunter Meissner President of Derivatives Software & CEO Cassandra Capital Management OPERACIONAL Marcelo G. Cruz G l o b a l H e a d Morgan Stanley Santiago Carrillo QRR Rafael García Serfiex SOLVENCY (Serfiex) José Diego Alarcón Serfiex Jordy Payés Serfiex Manuel Aguilera CNSF MARKET RISK & CREDIT RISK John Hull Toronto University CORPORATE CREDIT SCORING MODELS AND PREDICTING CORPORATE CRISIS Edward Altman Stern School of Business New York University (NYU) DE LIQUIDEZ DE MERCADO Corporate Credit Scoring Models RISK APPETITE BASILEA III. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN Suresh Sankaran Principal Operations Officer Gerardo Zamudio Fund Manager HSBC Edward Altman Stern School of Business New York University (NYU) John Soldevilla GE Capital Gustavo Fuertes PRMIA México Carlos Orta CNBV Heleodoro Ruiz Banorte- IXE Abraham Izquierdo Scotiabank risk aggregation Carlos Vallebueno / Titular de la UAIR / Tesorero Corporativo Grupo Financiero Banamex En muchos de los bancos, el riesgo total se define como un modelo de agregación de resumen o de riesgo, el capital, así como la asignación de capital, se basa en el modelo de riesgo global. El riesgo agregado es la base para definir el capital económico del banco, y se utiliza en valor basado en gestión, tales como la gestión del rendimiento ajustado por riesgo. En la práctica, diferentes enfoques de agregación de riesgo puede considerarse ya sea uno de dos tipos: la agregación de arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba. En la agregación de arriba hacia abajo, riesgo se mide en el nivel sub-riesgo, como el riesgo de mercado, riesgo de crédito y riesgo operacional, posteriormente, el riesgo es consolidado (agregado) utilizando un modelo de agregación de riesgos. Expositor: Carlos ha trabajado en Banamex desde 1985, comenzó en el área de Banca Corporativa en la que tuvo el cargo de Director Corporativo, posteriormente tomo la responsabilidad de las filiales financieras de Banamex; la arrendadora, factoraje y financiamiento a ventas de distribuidores automotrices. Durante ese tiempo fue también responsable de Financiamiento de Proyectos y originación de mercados de capital para la Banca Corporativa. Como resultado de la crisis del 95 en México, el banco le pidió que desarrollara la función de administración de riesgos para Banamex y sus filiales lo cual realizó y gestionó hasta el 2001 cuando Banamex se integró a Citigroup. A partir de entonces fue responsable del área de administración de riesgos de mercado para el grupo financiero y también responsable de la UAIR. A partir del 2011, dejó la responsabilidad de manejo de riesgos de mercado para desarrollar la función de manejo de capital y complementar sus responsabilidades como responsable de la UAIR. Carlos es ingeniero mecánico y cuenta con una maestría en administración y otra en finanzas. 1. Principios cuantitativos de agregación de riesgo 2. Métricas de riesgo y uso de capital 3. Agregación contable y económica 4. Objetivos de gestión de la agregación y métricas de eficiencia 5. Conflictos de interés y Governance JON GREGORY / Solum Financial Partners LLP Dr. Jon Gregory es socio en Solum Financial Partners LLP y se especializa en proyectos de consultoría y asesoría relacionados con riesgo de contraparte y CVA. Ha trabajado en varios aspectos de riesgo de crédito en su carrera; anteriormente estuvo en Barclays Capital, BNP Paribas y Citigroup. Es autor del libro Counterparty Credit Risk: The new challenge for global financial markets, ahora en su segunda edición. Dr. Jon Gregory es consultor especializado en el área de riesgo de contraparte y derivados de crédito. Empezó su carrera en Salomon Brothers (ahora Citigroup). De 1997 a 2005, trabajó en BNP Paribas, inicialmente desarrollando el marco institucional para el pricing y administración de riesgo de contraparte para la division de fixed income y posteriormente fue parte del rápido crecimiento del negocio de derivados de crédito. De 2005 a 2008, fue Global Head of Credit Analytics en Barclays Capital con base en Londres. Ha publicado muchos artículos en el área de riesgo de crédito, recientemente buscando algunos temas complejos de riesgo de contraparte en relación a la crisis de crédito. En 2001, fue co-autor del libro Credit: The Complete Guide to Pricing, Hedging and Risk Management, el cual fue preseleccionado para el Kulp-Wright Book Award por ser el texto más significativo en el campo de administración de riesgos y seguros. Jon tiene un Doctorado de Cambridge University. Riesgo Contraparte y CVA 1. Introducción 1.1. Historia del riesgo de contraparte y CVA 1.2. El mercado OTC de derivados 1.3. Ajuste de Valoración del Crédito (CVA) 1.4. Regulación 2. Exposición Crediticia 2.1. Límites de Crédito 2.2. Definiendo la exposición crediticia 2.3. Exposición Esperada (EE), Exposición Potencial Futura (PFE) y Exposición Positiva Esperada (EPE) 2.4. Perfiles de exposición típicos 2.5. Mitigando la exposición crediticia Ejemplos: EE, PFE, EPE y el impacto de compensación y colateralización 3. Metodología para simular la exposición 3.1. Enfoques simples 3.2. Visión general de la metodología de simulación 3.3. Agregación y el impacto de compensación 3.4. Exposición incremental 3.5. Exposición marginal 3.6. El impacto de la colateralización Ejemplo: Cuantificando el impacto de la compensación en la exposición crediticia 4. Incumplimiento y credit spreads 4.1. Definiendo la probabilidad de incumplimiento 4.2. Datos Históricos 4.3. Probabilidades de incumplimiento implícitas en el mercado 4.4. Métodos de registro EN

6 4.5. Diferenciales de crédito 4.6. Tasas de recuperación Ejemplo: calculando la probabilidad de incumplimiento de las cotizaciones CDS 5. CVA - Credit Value Adjustment 5.1. El papel del CVA 5.2. Ejemplo - el CVA de un swap 5.3. Fórmulas CVA 5.4. CVA y neutralidad del riesgo 5.5. Ejemplos 5.6. CVA incremental y marginal Ejemplo: calculando el CVA usando métodos aproximados y más precisos 5.7. Calculando el CVA incremental 6. Requerimientos de capital por riesgo de contraparte 6.1. Impacto del riesgo de contraparte a nivel del portafolio 6.2. El factor alfa y EEPE 6.3. Modificaciones a Basilea II 6.4. Basilea III y CVA VaR 6.5. Ejemplo Práctico de CVA VaR 6.6. Las contrapartes centrales Ejemplo: calculando el factor alfa para varios portafolios crediticios con diferencias 7. Riesgo wrong-way 7.1. Ejemplos y evidencia empírica 7.2. Portafolio de riesgo wrong-way 7.3. Riesgo wrong-way a nivel de operación 7.4. El impacto de colateralización Ejemplo: modelo simple de riesgo wrong-way y cálculo simple de riesgo de contraparte CDS 8. Debt Value Adjustment (DVA) Ajuste de Valoración de la Deuda 8.1. CVA para posiciones colateralizadas 8.2. CVA y DVA bilateral 8.3. Cómo monetizar DVA 8.4. Supuestos de correlación y liquidación 8.5. Ajuste de Valoración del Financiamiento Ejemplo: calculando el CVA en presencia de compensación y colateralización y calculando DVA 9. Financiamiento y valuación 9.1. Fundamentación 9.2. OIS descontado 9.3. Ajuste de Valoración del Financiamiento (FVA) 9.4. Optimización de CVA, DVA, financiamiento y capital regulatorio Ejemplo: cálculo del FVA (LVA) 10. Administrando el CVA Analizando el papel de la mesa CVA Cobertura dinámica y Griegas CVA Cross gamma Cobertura y DVA Cobertura en la práctica 11. Contrapartes centrales Neteo multilateral Los mecanismos de trading a través de una CCP Marginación Preguntas importantes a una CCP Cargos de capital de una CCP Financial Correlations Models, Trading, and Risk-Management Includes the Basel III Correlation Framework Gunter Meissner / President of Derivatives Software Founder and CEO of Cassandra Capital Management EN After a lectureship in mathematics and statistics at the Economic Academy Kiel, Gunter Meissner PhD joined Deutsche Bank in 1990, trading interest rate futures, swaps and options in Frankfurt and New York. He became Head of Product Development in 1994, responsible for originating algorithms for new derivatives products, which at the time were Index Amortizing Swaps, Lookback Options, and Quanto Options and Bermuda Swaptions. In 1995/1996 Gunter was Head of Options at Deutsche Bank Tokyo. From 1997 to 2007 he was Professor of Finance at Hawaii Pacific University and from 2008 to 2013 Director of the financial engineering program at the University of Hawaii. Currently, Gunter is President of Derivatives Software (www.dersoft.com), Founder and CEO of Cassandra Capital Management, com, and Adjunct Professor of Mathematical Finance at NYU-Courant. Gunter Meissner has published numerous papers on derivatives in international journals and is a frequent speaker at conferences and seminars. He is author of 5 books, including his forthcoming book on Correlation Risk Modeling and Management An Applied Guide including the Basel III Correlation Framework (John Wiley). He can be reached at 1. What are Financial Correlations and why are they Critical in Finance? 1.1. Investments and Correlation 1.2. Trading and Correlation 1.3. Risk Management and Correlation 1.4. The Global Financial Crisis and Correlation 1.5. Regulation and Correlation 2. Correlation Trading: How can correlation analysis support our trading decision? 2.1. Autocorrelation of Stocks has changed! 2.2. Does the January barometer and Sell in May and go away still work? 2.3. How to price and hedge Correlation Options 2.4. How to price and hedge Correlation Swaps 2.5. Latest developments in Dispersion trading 3. Empirical Properties of Correlation: How do Correlations behave in the Real World? 3.1. How do equity correlations behave in a recession, normal economic period, strong expansion? 3.2. Do equity correlations exhibit mean reversion? 3.3. Do equity correlations exhibit autocorrelation? 3.4. How are equity correlations distributed? 4. How can we quantify financial Correlations? An Overview of Models (some will be presented) 4.1. The Pearson correlation approach and its limitations for finance 4.2. Correlating Brownian motions (Heston 1993) 4.3. The Binomial Correlation model (Lucas 1995) 4.4. Copulas (Sklar 1959, Li 2000) 4.5. Limitations of the Gaussian Copula 4.6. Is there a Black-Scholes-Merton correlation model? 5. Should we model financial Correlations with a Stochastic Process? 5.1. If so, which stochastic process? 5.2. The Buraschi et al 2010 model and the Lu Meissner 2013 model 6. Quantifying Market Correlation Risk and Credit Correlation Risk 6.1. The correlation risk parameters Cora and Gora 6.2. Cora and Gora in Market Risk Management and Credit Risk Management 6.3. Cora and Gora in VaR 7. Correlation and Basel III accord 7.1. Basel s Credit Value at Risk (CVAR ) approach Too simplistic? 7.2. CVA (Credit Value Adjustment) approach without WWR (Wrong Way Risk) in the Basel accord 7.3. CVA (Credit Value Adjustment) approach with WWR (Wrong Way Risk) in the Basel accord 7.4. How does the Basel accord treat double defaults? 7.5. Debt Value Adjustment (DVA ): If something sounds too good to be true 7.6. Funding Value Adjustment (FVA ) 8. The Future of Correlation Modeling 9. Numerical Finance : Solving problems numerically with the help of GPU s (Graphical Processing Units) 9.1. Benefits and Limitations of GPU s 9.2. Stochastic Processes, Neural Networks, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms, Chaos Theory, Bayesian Probabilities Which one is the most promising? OPERACIONAL SANTIAGO CARRILLO / Director General / Quantitative Risk Research S.L. Santiago Carrillo es Dr. en Ciencias por la Universidad Pierre et Marie Curie de París y por la Universidad de Complutense (sobresaliente cum laude). Actualmente es Director del RiskLab-Madrid, un grupo de I+D+i de la Universidad Autónoma de Madrid y Socio y Administrador de Quantitative Risk Research S.L. Como tal, tiene una amplia experiencia en el desarrollo de soluciones avanzadas en riesgo de mercado, crédito y específicamente ha sido consultor de Riesgo Operativo para varias Instituciones Financieras a nivel mundial. PARTE I 1. Qué es el riesgo operacional? 1.1. Una primera aproximación al riesgo operacional 1.2. Bases de datos de riesgo operacional 1.3. La definición de Basilea II y Basilea III 1.4. Riesgo operacional y otros riesgos 2. Un marco para el tratamiento del riesgo operacional 2.1. Líneas de negocio y tipos de riesgo 2.2. Severidad y frecuencia PARTE I. Riesgo Operativo Un Enfoque Global

7 2.3. Clasificación de riesgos 3. Bases de datos internas de riesgo operacional 3.1. Diseño de la base de datos interna 3.2. Su utilidad para la gestión 4. Enfoques y metodologías 4.1. Modelos top-down y modelos bottom-up 4.2. Los distintos enfoques: indicadores de riesgo, redes causales y modelos actuariales 4.3. Pérdida esperada y pérdida no esperada 5. Basilea II y III 5.1. Los tres pilares 5.2. El modelo básico (análisis crítico) 5.3. El modelo estándar y estándar alternativo (análisis crítico) 5.4. Un modelo útil a fines pedagógicos: el modelo IMA 5.5. El enfoque distribución de pérdidas: conceptos básicos 5.6. Crítica del uso de la distribución de Pareto 6. Asignación de capital económico 6.1. La asignación de capital como elemento de gestión 6.2. El método de Euler 7. Enfoques cualitativos 7.1. Ajustes cualitativos 7.2. Enfoque scorecard 8. Bases de datos externas 8.1. A qué se le dice Basilea II y qué cambios incorpora Basilea III? 8.2. A qué consorcios acudir? 8.3. El papel de los umbrales 8.4. El escalado de datos externos: necesidad y procedimientos 8.5. Simulaciones bayesianas 8.6. Stress testing y back testing 9. Prevención del riesgo operacional 9.1. Métodos de control 9.2. Uso de seguros 10. Enfoque pr áctico hacia un mapa de riesgos Análisis de los procesos Eventos de riesgo Mapas de riesgos y clasificación de los mismos 11. Enfoque scorecard en la pr áctica Un ejemplo concreto Construcción de un scoring de riesgo operacional Los factores que afectan Perímetro de un proyecto de scorecard exitoso 12. Indicadores de riesgo Indicadores de riesgo operacional KRI s y KRD s Agregación de indicadores y niveles de alarma Como abordar un proyecto de KRI s 13. Aspectos organizativos El papel de la alta dirección La necesidad de una dirección de riesgo operacional Otros actores 14. Talleres El modelo IMA Enfoques de supervisión Demo de un ajuste de severidad frecuencia en la práctica con OpVision Un modelo para el riesgo legal a. Definiendo el riesgo legal b. Los costes del riesgo legal c. Hacia un rating legal? PARTE II MARCELO G. CRUZ / Global Head of Operational Risk Analytics / Morgan Stanley EN Marcelo Cruz is an adjunct professor at the New York University. Formerly he was the Group Chief Risk Officer of Aviva, the largest UK insurer and also an associated partner at McKinsey & Co. Previously Marcelo was Global Head of Operational Risk Analytic and Quantitative Risk Analytics at Lehman Brothers and was the Managing Director and founder of RiskMaths a boutique consultancy focused on risk management and more specifically operational risk. Marcelo also worked on UBS AG, the Swiss bank, for 3 years as head of operational risk having worked in London and New York. Before UBS he also worked as a chief economist/ strategist for an investment bank and as a derivatives trader (fixed income) for JP Morgan where he was involved in structuring, managing and trading fixed income derivatives. He wrote one of the bestselling books in risk management ( Modeling, Measuring and Hedging Operational Risk, Wiley 2002), and has written and edited other books in risk management. He is the Editor-in-Chief of the Journal of Operational Risk and sits on the board of other publications. He was also part of the GARP Board of Trustees. He holds a PhD in Mathematics by the Imperial College in London, a M.Sc. In Financial Mathematics, an MBA and a BSc. In Economics. 1. Fundamentals of Risk Management 1.1. How culture impacts risk framework 1.2. Developing risk frameworks in emerging markets 1.3. Measuring market and credit risks 2. Building an operational risk database 2.1. Setting up a loss database 2.2. Using external losses in your framework 2.3. Developing and running scenario analysis 2.4. How Key Risk Indicators and Key Performance Indicators are important in OR 3. Measuring and modeling operational risk 3.1. Building the operational Value at Risk using the Loss Distribution Approach (LDA) 3.2. Assessing frequency and severity distributions 3.3. Heavy-tail distributions and Extreme Value Theory 3.4. Causal models and making OR similar to market and credit risks 4. Advanced topics in operational risk 4.1. Hedging operational risk using insurance and derivatives 4.2. Stress testing 4.3. Six sigma and quality programs in OR 5. Business Case # 1- Setting up an operational risk function in a mortgage lender 6. Business Case # 2 - Part A First National City Credit Card Division and Part B Smith Thompson Investment Bank Solvency PARTE I Rafael García / Fundador SERFIEX Licenciado en Ciencias Empresariales por ICADE. Inició su carrera profesional como analista financiero y gestor de carteras en GVC y Banco Santander. En 1993 fundó SERFIEX, empresa de software y consultoría líder en España en soluciones de financial Risk Management. Rafael García ha coordinado más de 150 proyectos de medición, control y gestión de riesgos financieros en bancos, gestoras de fondos y aseguradoras. PARTE II José Diego Alarcón / Tecnología y nuevos productos SERFIEX Licenciado en Ciencias Empresariales por la Universidad Complutense de Madrid. En 1993 fundó SERFIEX, empresa de software y consultoría líder en España en soluciones de financial Risk Management. Socio responsable de las áreas de tecnología y creación de nuevos productos. Autor del libro Las mejores prácticas en asesoramiento y gestión de inversiones.

8 PARTE III Jordi Payés / Director del área Actuarial SERFIEX Licenciado en Ciencias Actuariales y Financieras y MBA por ESADE. Ha ocupado diferentes cargos en Caixa Sabadell Vida (responsable del área técnica), en el Grupo Mercer (Risk and ALM knowledge manager) y en Willis (director de employee benefits). Es el responsable del área actuarial de SERFIEX desde Ha dirigido más de 30 proyectos de valoración de pasivos actuariales, cálculo de best estimate y medición de riesgos técnicos para productos de vida y no vida en entidades aseguradoras. 1. Introducción a Solvency 1.1. Modelos de Cálculo de Capital Regulatorio basados en riesgos 1.2. Basilea II y Basilea III 1.3. Exposiciones a riesgo, coeficientes de ponderación, riskweighted assets 1.4. Conceptos básicos para Solvency: excedente financiero y riego del excedente financiero (pérdida esperada con un determinado nivel de probabilidad a un determinado horizonte temporal) Concepto VaR Solvency y ALM (Asset and Liability Management) 1.6. Requerimientos cuantitativos: Pilar I a. Valoración de activos y pasivos b. Medición de riesgos c. Solvency Capital Requirement (SCR) d. Fórmula estándar y modelos internos 1.7. Requerimientos cualitativos y de supervisión: Pilar II a. Gobierno corporativo b. Estructura organizativa de las entidades c. Documentación de políticas y procedimientos 1.8. Requerimientos de información: Pilar III 1.9. Informe de situación financiera y de solvencia (SFCR) Regular Supervisory Reporting (RSR) ORSA que es el informe de autoevaluación de riesgos y solvencia Nuevas DEC (documentación estadístico-contable) y QRT (Quantitative Reporting Templates) Qué son los QIS (Quantitative Impact Study)? Qué son las Especificaciones Técnicas? Hoja de ruta y calendario Solvencia II en Europa 2. Solvency en México 2.1. Ley de Instituciones de Seguros y Fianzas (LISF) Gobierno Corporativo (artículo 69 a 72) a. Estructura organizativa y segregación de funciones b. Función de Administración Integral de Riesgos c. Sistema de control interno d. Función de auditoría interna e. Comité de Auditoría f. Función actuarial g. Obligaciones del Consejo de Administración h. Obligaciones de las distintas áreas de la entidad 2.3. Reservas técnicas (artículos 216 a 219) a. Mejor estimación de las reservas técnicas b. Margen de riesgo c. Mejores prácticas actuariales relacionadas con opcionalidad, rescates, participación en beneficios, inflación, gastos, ajustes reaseguro d. Descuento de flujos, tipo de interés sin riesgo, ajustes de solvencia e. Certificación del actuario de la entidad y dictamen del actuario independiente f. Cálculo mensual, exigencias de información, estructura de base de datos 2.4. Cálculo del requerimiento de capital de solvencia (artículos 232 a 240) a. Pérdidas imprevistas al 99,5% y a un año b. Fórmula general c. Modelos internos d. Técnicas de transferencia y reducción del riesgo e. Periodicidad de cálculo, estructura de información, trazabilidad, industrialización 2.5. Módulos de riesgo para la fórmula general a. Módulos de riesgo de suscripción vida b. Módulos de riesgo de suscripción de seguros de daños c. Módulos de riesgo de suscripción accidentes y enfermedades d. Módulos de riesgo de mercado: tipos de interés, tipos de cambio, bolsa, inmuebles e. Modulo de riesgo de descalce entre activos y pasivos f. Módulo de riesgo de liquidez g. Módulos de riesgo de crédito y contraparte h. Módulos de riesgo de concentración i. Módulos de riesgo operativo 2.6. Inversiones (artículos 247 a 255) a. Política de inversiones b. Catálogo de productos c. Límites legales y límites particulares d. Comité de Inversiones 2.7. Otros temas complementarios a. 7.1 Autoevaluación periódica de riesgos y solvencia (ORSA) (artículo 69). b. 7.2 Fondos Propios Admisibles (artículos 241 a 244) c. 7.3 Prueba de Solvencia Dinámica (artículos 245 y 246) 2.8. Aspectos específicos de LISF distintos de Solvencia II 3. Medición de riesgos y cálculo de capital de solvencia 3.1. Exposición al riesgo, desagregación de información 3.2. Medición de riesgos (matemáticos y probabilísticos, absolutos y relativos, agregados y desagregados) 3.3. Análisis Value at Risk (VaR) 3.4. Distintas aproximaciones VaR: histórico, paramétrico, Montecarlo 3.5. Estándares de sigma y horizonte temporal comúnmente utilizados 3.6. Pruebas de tensión: Stress Test y Worst Case Scenarios 3.7. Modelos estándares Solvency 3.8. Riesgos financieros: mercado, contraparte, liquidez, concentración 3.9. Riesgos actuariales: vida, no-vida Otros riesgos: operacionales, jurídicos, empresariales, liquidación de actividades Modelos de cálculo de capital regulatorio basados en riesgos Control de riesgos BSCR + Riesgo operacional = SCR SCR y MCR Modelos internos Solvency 4. Valoración de activos y pasivos no técnicos 4.1. Valoración de inversiones: mark-tomarket vs. mark-tomodel 4.2. Casuística de activos habituales en las carteras de entidades aseguradoras 4.3. Curvas cupón cero y tipo de interés sin riesgo 4.4. Tratamiento específico para bonos líquidos: spread de crédito 4.5. Estructuras financieras complejas y SPV. Metodologías básicas de valoración 4.6. Derivados de tipo de interés y de crédito. Metodologías básicas de valoración 4.7. Análisis look-through 4.8. Calificaciones crediticias 4.9. Excedente financiero (surplus) ALM determinista vs. ALM estocástico Segmentación de las inversiones por ramos y productos Fuentes de riesgo de la inversiones. Exposición y mapeo Organización de la información: atributos de activos, inputs de valoración, inputs de medición de riesgos, inputs de los módulos BSCR Aprovisionamiento de datos de terceros (Bloomberg, Reuters, etc...) Estructura de base de datos de inversiones para un proyecto Solvency 5. Valoración de pasivos actuariales 5.1. Valoración de provisiones técnicas Vida: Segmentación, Best Estimate Liability (BEL). Simplificaciones posibles 5.2. Proyección de flujos 5.3. Importes recuperables 5.4. Risk Margin 5.5. Tipo de interés sin riesgo para descuento de pasivos 5.6. Prima contracíclica 5.7. Matching Premium 5.8. Provisiones técnicas NO VIDA: Segmentación, BEL y Simplificaciones posibles 5.9. Tratamiento en BEL NO VIDA de: PPNC, PRC, PTP, RBNS, IBNR BEL NO-VIDA: métodos estadísticos Simulación estocástica para VIDA y NO-VIDA Fuentes de riesgo de prestaciones VIDA y NO-VIDA Estructura de base de datos de pasivos actuariales VIDA y NO VIDA para un proyecto Solvency Proyecciones estocásticas: valoración de las opciones de participación en beneficios y rescate anticipado en productos de vida y jubilación 6. Módulos estándar de riesgo de mercado y contraparte 6.1. Riesgo de tipo de interés 6.2. Riesgo de crédito- spread 6.3. Riesgo de concentración 6.4. Riesgo de bolsa, divisa e inmuebles 6.5. Riesgo de prima contracíclica 6.6. Riesgo de contraparte 6.7. Agregación de riesgos; matrices de correlaciones 7. Módulos estándar de riesgo de suscripción Vida 7.1. Riesgo de mortalidad 7.2. Riesgo de longevidad 7.3. Riesgo de discapacidad-morbilidad 7.4. Riesgo de gastos 7.5. Riesgos de caídas 7.6. Riesgo catastrófico 7.7. Métodos extendidos y métodos simplificados 7.8. Absorción de pérdidas de las provisiones técnicas e impuestos diferidos 7.9. Agregación de riesgos; matrices de correlaciones 8. Módulos estándar de riesgo de suscripción No Vida 8.1. Modelos estadísticos para el cálculo de provisiones técnicas 8.2. Riesgo de prima y reserva no vida y salud a. Medidas de volumen b. Desviación típica c. Diversificación geográfica d. Agregación 8.3. Riesgo de caídas de cartera 8.4. Riesgo catastrófico 8.5. Agregación de riesgos; matrices de correlaciones 9. Riesgo operacional en Solvency 9.1. Riesgos de las operaciones: por volumen de operaciones a partir de primas y reservas técnicas 9.2. Riesgos de procesos operativos 9.3. Riesgos legales 9.4. Riesgos tecnológico 9.5. Riesgo estratégico y empresarial. No incluido en Fórmula Estándar 9.6. Riesgo reputacional. No incluido Fórmula Estándar 9.7. Módulo estándar de riesgo operacional 10. Claves del éxito de un Proyecto Solvency Planificación previa de la Hoja de Ruta a. Diagnóstico de la situación actual b. Alternativas para evolucionar desde la situación actual al marco establecido por la LISF c. Puesta en práctica: Plan de Actuación y Plan de Auditoría Recursos humanos adecuados: formación Organización de la información: gestión de la heterogeneidad Recursos tecnológicos adecuados: trazabilidad, replicabilidad, industrialización, no obsolescencia Documentación Seguimiento y control 11. Más allá de Solvency ORSA ALM Estocástico De Solvency a la mejora en la toma de decisiones estratégicas Asignación de recursos Maximización del excedente financiero Asignación de límites de riesgos

9 MARKET RISK & CREDIT RISK JOHN HULL / Toronto University EN Una las máximas autoridades reconocidas internacionalmente en el campo de Productos Derivados y Administración de Riesgos. Junto con Alan White, es uno de los ganadores de la competencia de investigación Nikko-LOR por su trabajo sobre el modelo de tasas de interés Hull-White y en 1999 fue elegido como el Ingeniero Financiero del Año por la Asociación Internacional de Ingeniería Financiera. Ha sido consultor para muchas instituciones financieras en América del Norte, Japón y Europa. Ha ganado muchos premios académicos, incluyendo el prestigioso premio Northrop Frye de la Universidad de Toronto. Hull ha escrito tres libros: Risk Management and Financial Institutions (ahora en su tercera edition), Options, Futures, and Other Derivatives (ahora en su octava edición y el más reconocido a nivel mundial) y Fundamentals of Futures and Options Markets (ahora en su séptima edición). Sus libros han sido traducidos en muchos idiomas y son ampliamente usados en las mesas de Trading alrededor del mundo, así como en los salones de clases. Dr. Hull es co-director del programa de Maestría en Finanzas de Rotman. Además de la Universidad de Toronto, Hull ha impartido clases en la Universidad de York, la Universidad de British Columbia, Universidad de Nueva York (NYU), Universidad de Cranfield y la London Business School. Es Editor Asociado de nueve revistas académicas. John Hull es Profesor de Derivados y Administración de Riesgos en la Escuela de Administración Joseph L. Rotman en la Universidad de Toronto. 1. Market Risk 1.1. VaR vs. expected shortfall vs. other measures 1.2. Historical simulation and its extensions 1.3. Stress testing and stressed VaR 1.4. Tail risk and extreme value theory 2. Credit Risk 2.1. Estimating default probabilities 2.2. CVA and DVA 2.3. Copulas are and how they are used 3. Regulation 3.1. New capital requirements for credit and market risk DE mercado GERARDO ZAMUDIO / Global Asset Management HSBC México Gerardo Zamudio actualmente se desempeña como Fund Manager Cuantitativo para el Global Asset Management de HSBC en México. Hasta marzo de 2012 fue responsable de la Unidad de Administración de Riesgos de Banca Privada d Andorra en México. Anteriormente se desempeñó durante 8 años como consultor Sr. en Cyrnel Risk Consult empresa especializada en la consultoría en Administración de Riesgos financieros. Gerardo es Licenciado en Informática Administrativa egresado de la Universidad Lasalle de México, cuenta con una Especialidad en Finanzas Corporativas y Bursátiles por la misma universidad y con el título de MBA por Instituto Tecnológico Autónomo de México ITAM. 1. Introducción y Nociones Fundamentales Panorama General de la Administración del Riesgo Mercado en Bancos, Portafolios de Inversión y Corporativos no Financieros 1.2. Definición Económica y Matemática del Valor en Riesgo 1.3. Conceptos Esenciales detrás del VaR 1.4. Instrumentos Lineales, no Lineales e identificación de Factores de Riesgo 1.5. Medidas Coherentes de Riesgo 2. Métodos Paramétricos Lineales para la Estimación del Valor en Riesgo 2.1. La Fórmula del VaR Normal 2.2. Mapeo de Posiciones y el VaR de Tasas de Interés 2.3. El Análisis de Componentes Principales en la Determinación del VaR Metodología de Risk Metrics TM Mezclas y Distribuciones Alternativas en el Cálculo del VaR VaR Incremental y VaR Condicional 3. Simulación Histórica y Simulación Montecarlo 3.1. El Modelo Histórico con Ponderación Equitativa 3.2. La Introducción de Actualización de Volatilidad de Hull y White 3.3. El Enfoque Hybrido de Boudoukh, Richardson y Whitelaw 3.4. Aproximaciones basadas en Teoría de Valores Extremos 3.5. La Expansión de Cornish-Fisher 3.6. Generación de trayectorias de Precios y Tasas de Interés 3.7. El VaR Monte Carlo en un entorno Multivariante 4. Valor en Riesgo de Portafolios compuestos por instrumentos no Lineales 4.1. Aproximación Delta y el VaR Delta Normal 4.2. El efecto Gamma y el VaR Delta Gamma 4.3. El Método Full-Valuation 4.4. Capturando No Normalidad y Extendiendo a Riesgo Vega 5. Herramie ntas de Se guimie nto y Evaluación del Valor en Rie sgo 5.1. Lineamientos Regulatorios para el Análisis de los Modelos de Riesgo Mercado 5.2. Métodos de Evaluación basados en Técnicas Econométricas 5.3. Pruebas Basadas en Distribuciones de Probabilidad 6. Técnicas Complementarias (Stress Testing) 6.1. Generación y Elección de Escenarios Extremos 6.2. Lineamientos Regulatorios y Principios en materia denstress Testing 6.3. Análisis de Escenarios, Análisis de Sensibilidad ynmétodos Alternativos Corporate Credit Scoring Models EN EDWARD I. ALTMAN / Stern School of Business, New York University (NYU) Edward I. Altman es el Director de Investigación de Mercados de Crédito y Deuda en el Centro Salomon de la Universidad de Nueva York para el Estudio de Instituciones Financieras. Anterior a este cargo, el Profesor Altman encabezó el Programa MBA de la Stern School por 12 años. El Dr. Altman ha diseñado modelos predictivos de corporate distress y procedimientos para el saneamiento de empresas financieras. Actualmente es consejero del Centrale dei Bilanci en Italia y de varios bancos centrales extranjeros. Ha sido asesor de varias agencias gubernamentales, grandes instituciones financieras y contables y compañías industriales. Ha testificado frente al Congreso de E.U., el Senado del Estado de Nueva York y ante varios gobiernos y organizaciones regulatorias y es Director y Miembro del Consejo Consultivo de un gran número de instituciones corporativas, editoriales, académicas y financieras. El profesor Altman recibió su MBA y Ph.D. en Finanzas en la Universidad de California. Fue ingresado dentro del Salón de la Fama del Fixed Income Analysts Society en 2001, fue nombrado Presidente de la Financial Management Association (2003). En 2005, el Profesor Altman fue nombrado uno de las 100 Personas Más Influyentes en Finanzas por la revista Treasury & Risk Management. Es Editor Ejecutivo de la publicación internacional Journal of Banking and Finance y Editor Consultivo de la serie John Wiley Frontiers in Finance Series. Ha publicado o editado 20 libros y alrededor de 150 artículos en revistas académicas de finanzas, contabilidad y economía. Fue el editor del Handbook of Corporate Finance y del Handbook of Financial Markets and Institutions y es autor de los libros: Bankruptcy, Credit Risk and High Yield Junk Bonds (2002), Recovery Risk (2005), Corporate Financial Distress & Bankruptcy (3ra ed., 2006) y Managing Credit Risk (2da ed., 2008). 1. Current conditions in credit markets and the outlook for corporate defaults 2. A tale of three periods for credit markets 3. The credit crisis- How long will the recession last? 4. Predicting defaults and recoveries using mortality rate and market based models 5. The distressed debt market 6. Predicting corporate distress using a fundamental credit risk model 7. Converting a credit risk model into estimates for the probability of default and loss given default 8. Applications in Emerging Markets

10 DE LIQUIDEZ SURESH SANKARAN / Principal Operations Officer / IFC Access to Finance Suresh Sankaran actualmente es Principal Operations Officer de IFC Global, se encuentra con el equipo de Consultoría de Administración de Riesgos Access to Finance (A2F) con sede en Washington D.C. Esta organización proporciona experiencia técnica para apoyar proyectos con todo tipo de instituciones financieras en administración de riesgos. Además de proveer asistencia a todas las regiones en varias facetas de la administración de riesgos, es responsable de posicionar la administración de riesgos de vanguardia en los mercados en desarrollo y de trabajar muy de cerca con instituciones financieras para evaluar sus capacidades. Antes de formar parte de IFC, Sankaran fungió como Country Head para Kamakura Corporation, proveyendo servicios de consultoría estratégica en administración de riesgos financieros a instituciones financieras en Europa, Medio Oriente, Asia y Africa. Se especializa en riesgo de crédito, mercado y liquidez, ALM, rutinas de asignación de capital económico y procesos de riesgo integral. Sus responsabilidades eran proveer servicios de consultoría del nicho a bancos activos internacionalmente en técnicas avanzadas e integrales de administración de riesgos. Suresh ha estado involucrado en asignaciones de asesoría financiera incluyendo administración de riesgos y fusiones y adquisiciones. Ha trabajado en asignaciones con organizaciones afectadas por la crisis Europea, en una importante disputa entre dos casas globales de derivados, para varios Bancos Centrales, Gobiernos de países OCDE y varias de las instituciones financieras más grandes del mundo. La experiencia bancaria de Sankaran surge de su trabajo en ABN AMRO como director de finanzas y riesgos, y con HSBC en su division de Tesorería, Riesgos y MIS. Empezó su carrera profesional con KPMG en su area de consultoría de riesgos financieros. Sankaran es expositor y profesor del Bank for International Settlements (BIS) y ponente frecuente en conferencias de riesgos muy reconocidas alrededor del mundo. Es autor de varias investigaciones sobre precios de transferencia, administración de liquidez, riesgo de crédito y de la integración de riesgos macro y de mercado. También ha escrito varios artículos en varios aspectos de riesgos y evaluación de resultados, en revistas líderes incluyendo Risk, The Banker, Credit, Asian Banker y Financial Solutions. EN 1. Entendiendo la naturaleza del Riesgo de Liquidez 1.1. El universo de instrumentos de inversión 1.2. Pools de liquidez y activos ilíquidos 1.3. Convenciones de mercado 1.4. Repo y fondeo de activos ilíquidos 1.5. Liquidación y fire-sales 1.6. Riesgo de liquidez en la banca, trading de instrumentos, valores y coberturas (Hedging) 2. Construcción e implementación de un marco de administración de liquidez 2.1. Aproximación de disparidad 2.2. Medidas de control internas para la administración del riesgo de liquidez: Pruebas de stress y análisis de escenarios 2.3. Double default y análisis de transacciones colateralizadas 2.4. Riesgo de liquidez en el marco de Basilea II y III 3. Liquidity Contingency Planning 3.1. La necesidad de saber construir e implementar un plan de contingencia (Contingency Planning ) 3.2. Plan de manejo de crisis y colapsos de mercado para activos y pasivos 3.3. Comunicaciones internas y externas 4. Liquidity stress-testing 4.1. Por qué pruebas de stress de liquidez? 4.2. Consideraciones generales 4.3. Empiricismo Vs rocket science 4.4. Prioridades actuales de pruebas de stress 4.5. Consideraciones adicionales 5. Riesgo de liquidez en el contexto de la Tesorería 5.1. Métricas y medidas de riesgo de liquidez 5.2. Liquidity gap analysis y perfil de liquidez del banco 5.3. Análisis de pérdidas esperadas e inesperadas en la presencia de iliquidez 5.4. Políticas de administración de liquidez 5.5. Requerimientos regulatorios para la administración de liquidez 6. Medición de Riesgo de mercado Liquidez ajustado por valor en riesgo (LVaR) 6.1. Definiciones 6.2. Usando liquidez ajustada por VaR para administrar riesgos 6.3. Limitaciones que tiene el VaR para valuar la liquidez 7. Incorporación de crédito en el marco de riesgo de liquidez 7.1. Flujos de efectivo ajustados por crédito 7.2. Proceso de recuperación 7.3. Crédito en fondeo y liquidez de mercado 7.4. Crédito ajustado por factores de liquidez 8. Caso de estudio de liquidez - Northern Rock 8.1. Qué causó su colapso? 8.2. Historia de Northern Wreck 8.3. Un caso ejemplar de Riesgo de Liquidez RISK APPETITE GUSTAVO I. FUERTES SÁNCHEZ / Director de Risk Analytics & Portfolio Management GE Capital Américas PARTE I EN Doctor en Ciencias de la Administración (titulado con Mención Honorífica) con Especialidad en Finanzas por la FCA UNAM. Sus líneas de investigación están relacionadas fundamentalmente con la Administración de Riesgos Financieros, Regulación Financiera y Modelos de Riesgo. Maestro en Administración de Riesgos Financieros (Universidad de Reading, Inglaterra), Licenciado en Administración (Universidad La Salle) y Licenciado en Economía (Universidad Autónoma Metropolitana). Profesor titular de la cátedra en Administración de Riesgos Financieros en la División de Postgrado de la Escuela Bancaria y Comercial y Coordinador del Colegio de Mercados Financieros dentro de la misma Institución. También imparte cursos a nivel de posgrado en la Universidad Panamericana (Administración de Riesgos Financieros) y el ITESM CCM (Introducción a la Administración de Riesgos). Anteriormente impartió la cátedra de Microeconomía, Macroeconomía y Finanzas Bursátiles en la Universidad La Salle y fungió como Coordinador del área de Economía y Desarrollo de Negocios del año 2000 al Panelista, revisor independiente de documentos académicos y orador frecuente en diversos foros académicos y profesionales, así como colaborador ocasional de columnas e los periódicos El Financiero y El Economista. Su experiencia profesional se centra en temas relacionados con los Riesgos Financieros; actualmente es Director de Risk Analytics & Portfolio Management de GE Capital Américas (brazo financiero de General Electric Co.); anteriormente fue Director de Capital Markets en Deloitte México, donde tenía como responsabilidad la gestión de la práctica de Riesgo Financiero así como la implementación de estrategias de cobertura con Productos Financieros Derivados. Previo a esta asignación, trabajó durante 8 años en HSBC México. Dentro de esta Institución Financiera, su última asignación fue la de responsable de la Estrategia de Riesgos del banco y las subsidiarias así como de la implementación de los proyectos de Capital Económico y Pruebas de Estrés dentro de la misma institución. También fue responsable de la Administración de los portafolios de crédito, la ejecución de los estudios de Riesgo Sectorial, la valuación de los portafolios de la Tesorería y la implementación de la estrategia de Control Financiero de la Ley Sarbanes-Oxley. 1. Administración de portafolios y articulación de apetito de riesgo (AR) 1.1. Definiendo el apetito al riesgo 1.2. Consideraciones en la definición de la estrategia de AR 1.3. Enfoques de articulación de AR 1.4. Beneficios de la implementación del proceso de AR 1.5. Situación actual del AR en la industria y casos de éxito 2. Técnicas para establecer estrategias de AR 2.1. Enfoques de agregación de riesgos: top-down, bottom-up y aproximaciones híbridas 2.2. Medición del rendimiento ajustado por riesgo: componentes, métricas e importancia en el proceso de toma de decisiones 2.3. La elección de las medidas de capital y los efectos de la diversificación 2.4. El proceso de asignación de capital: aproximaciones marginales, principio de Euler y efectos bajo distintas medidas de riesgo Determinación de límites de exposición para la articulación del AR: ambiente regulatorio, métricas de desempeño, metodologías de riesgo y efectos de la dependencia

11 PARTE II JOHN SOLDEVILLA / Analista Económico GE Capital John Solvilla actualmente se desempeña como Analista Económico y de Riesgos para GE Capital. Anteriormente fungió como Analista Económico, Riesgo sectorial y Risk Appetite en HSBC por 16 años. John es Maestro Planificación y Desarrollo por en Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) y ha sido sido Profesor de prestigiosas Instituciones de Nivel Superior entre las que destacan la Universidad Anáhuac del Norte, UDLA, UNAM, LA Salle, entre otras. 1. Aspectos económicos de los mercados globales 1.1. Entorno económico local y mundial 1.2. Incidencia del entorno mundial sobre México 1.3. Características de los portafolios de la banca en México 2. Riesgo sectorial 2.1. Economía sectorial 2.2. Calificación del riesgo industria 2.3. Apetito de riesgo sectorial: Límites de crecimiento y concentración BASILEA III. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN carlos orta / Global Risk Manager / Banorte-IXE Carlos Orta es Economista por la Universidad Nacional Autónoma de México y cuenta con una Maestría en Dinero, Banca y Finanzas por la Universidad de Birmingham en Inglaterra. Adicionalmente, ha cursado diversos diplomados y cursos de especialización en México y en el extranjero. prudencial y estructural. Es miembro ejecutivo de distintos grupos de trabajo de los Organismos internacionales que fijan los estándares de regulación (Comité de Basilea, Organización Internacional de Comisiones de Valores y Consejo de Estabilidad Financiera (FSB). Actualmente es Director General de Desarrollo Regulatorio en la Comisión Nacional Bancaria y de Valores, en donde está a cargo del desarrollo de los proyectos regulatorios para las distintas entidades sujetas a la supervisión de la CNBV en materia contable, bursátil, PARTE II HELEODORO RUIZ / Global Risk Manager / Banorte-IXE Con más de 20 años de experiencia en el Sector Bancario, Heleodoro Ruiz es el actual Director General Adjunto de Riesgos de Banorte-IXE Grupo Financiero. Su experiencia reside principalmente en crédito y administración de riesgos, incluyendo riesgo de contraparte, crédito comercial, crédito hipotecario y crédito al consumo. Cuenta con amplia experiencia en planeación estratégica y en la gestión de portafolios de crédito, creando y aplicando metodologías y modelos avanzados de calificación de riesgo para crédito comercial, así como modelos estadísticos y modelos expertos para otorgamiento de crédito al consumo, desarrollando y validando modelos de comportamiento y cobranza para negocios de crédito masivo, también ha sido responsable de poner en práctica y supervisar estas metodologías y modelos en amplias redes bancarias internacionales. Ha sido asesor de algunos Bancos en Latinoamérica y como catedrático y conferencista ha impartido cursos y conferencias en diversas Universidades y asociaciones financieras sobre Banca y Finanzas en varios países de América, Europa y Asia (Austria, Brasil, Canadá, Colombia, Costa Rica, Japón, Corea del Sur, España, EUA, México, Perú y Venezuela). Estudió la Maestría en Finanzas en el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey y un MBA en el Instituto Panamericano de Alta Dirección de Empresas, Ingeniero en Sistemas Computacionales egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México. Profesor del Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey en el Seminario Internacional de Administración de Riesgo Financiero, ha escrito y publicado varios artículos sobre Banca y Finanzas. 1. Antecedentes 1.1. De Basilea I a Basilea II 1.2. Evolución de Regulación Nacional e Internacional 1.3. Pilares de Basilea II 1.4. Principales cambios de Basilea II a Basilea III 1.5. Objetivos de Basilea III 2. Regulación Mexicana Basilea III 2.1. Resumen Regulación CNBV Basilea III 2.2. Fechas de implementación 2.3. Principales Retos 3. Basilea III Capital Tipo de Riesgo 3.1. Cálculo de Capital 3.2. Riesgo Crédito 3.3. Riesgo Mercado 3.4. Riesgo Operacional 3.5. Riesgo Liquidez 3.6. Conclusiones PARTE III ABRAHAM IZQUIERDO / Credit & Liquidity Risk Associate Director / Scotiabank México Abraham M. Izquierdo es: Financial Risk Manager-Certified by the Global Association of Risk Professionals. Su formación académica comprende la licenciatura en economía y posteriormente el MBA, la Maestría en Finanzas y recientemente concluyó los cursos de la Maestría en Administración de Riesgos en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). En la actualidad funge como Credit, Counterparty & Liquidity Risk Director para Scotiabank México, donde tiene a su cargo el desarrollo e implementación de Modelos de Riesgo de Crédito AIRB para Basilea II, el desarrollo e implementación de la Directiva de Riesgo de Liquidez de Basilea III, la administración y monitoreo de la posición de liquidez, el manejo del balance y el riesgo de tasa de interés del banco, asimismo, la implementación del CVA y el IRC, la administración y monitoreo del Riesgo de Contraparte de los Portafolios de Derivados y la Administración del Riesgo de Crédito asociado a los portafolios de consumo y cartera comercial del banco. Abraham es también encargado de representar a la institución en el Comité de Riesgo de Crédito de la ABM. Anteriormente estuvo a cargo de la administración de Riesgo Mercado y Liquidez para JP Morgan México; y dirigió el área de riesgos de la Contraparte Central del Mercado Mexicano de Derivados para Grupo Bolsa Mexicana de Valores. Ha sido autor y coautor de artículos sobre temas relevantes en el ámbito de las finanzas empíricas, entre los cuales destacan: Generación de escenarios extremos basados en teoría de valores extremos y cópulas, y más recientemente en conjunto con Jaime Díaz Tinoco Teoría de valores extremos y la determinación de márgenes iniciales en una Cámara de Compensación de contratos derivados. En materia docente ha impartido clases y talleres sobre Administración de Riesgos, Econometría Financiera, Futuros, Forwards y Opciones,

12 Riesgo de Mercado, Riesgo de Crédito, así como teoría de Portafolio Moderna y el Capital Asset Pricing Model en la Universidad Anáhuac, el ITESM campus Ciudad de México, la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México y la Universidad Panamericana. Sus principales temas de interés son: Riesgo Mercado, Riesgo Liquidez, Basilea III, Riesgo de Crédito y Contraparte, Credit Value Adjustment, Credit Default Swaps, Modelos y superficies de Volatilidad, Econometría Financiera y Teoría de Valores Extremos. 1. Casos Prácticos sobre Parámetros de Riesgo Crédito 1.1. Probabilidad de Incumplimiento (PI) 1.2. Severidad de la Pérdida (SP) 1.3. Exposición al Incumplimiento (EI) 2. Casos Prácticos sobre Riesgos de Crédito de Portafolio 2.1. Pérdida Esperada 2.2. Pérdida no Esperada 2.3. Capital y Reservas 3. Casos Prácticos sobre Riesgo de Liquidez 3.1. Indicador de Corto Plazo (LCR) 3.2. Indicador de Largo Plazo (NSF) 3.3. Loan to Deposits Ratio (LDR) 4. Casos Prácticos sobre Riesgo de Contraparte y Riesgo Mercado 4.1. Unilateral Credit Value Adjustment (CVA) 4.2. Bilateral Credit Value Adjustment (CVA) 4.3. Incremental Risk Charge (IRC) 4.4. Stress VaR (SVaR) 5. Casos Prácticos sobre Otros Tópicos Relevantes 5.1. Indicador de Apalancamiento (LR) 5.2. Índices de Capital PARTE I TRADING S FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS TRADING VOLATILTY Low-Frequency Traders in a High- Frequency World: A Survival Guide Arbitraje Estadístico Estrategias de Dispersión para Trading Quantitative Models for Arbitraging, Hedging, Trading & Risk Management FIXED INCOME: TRADING & ARBITRAGING THE YIELD CURVE Oscar Sierra Rohan Rao Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) Emanuel Derman José Alatorre Co-Head of Risk at Estructuración de Prisma Capital Partners Commodities Americas and a professor at Columbia Universit Barclays Capital NY Emanuel Derman Co-Head of Risk at Prisma Capital Partners and a professor at Columbia University Marcos López De Prado Head of Quantitative Trading Hess Energy Trading Company Marco Avellaneda Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU and Senior Partner, Finance Concepts LLC Marco Avellaneda Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU and Senior Partner, Finance Concepts LLC Paul Wilmott Izzy Nelken Presidente y Fundador Super Computer Consulting FINANZAS COMPUTACIONALES PARA QUANTS OSCAR SIERRA Actualmente las tendencias que se están presentando en los mercados y la velocidad en la que están siendo implementadas son realmente sorprendentes. Desde el nacimiento de nuevos y complejos Productos Financieros hasta el uso de las famosas Cajas Negras (Algorithmic Trading) y la implementación del High Frequency Trading para operar y ejecutar ordenes en cuestiones de milisegundos. Lo anterior ha traído como consecuencia la creciente necesidad por parte de los intermediarios financieros (Buy Side y Sell Side) de contar con capital humano que tenga habilidades y conocimientos sólidos de Matemáticas, Estadística, Programación, Finanzas y Mercados. Hoy en día, las personas que cuentan con dichos conocimientos dentro del argot financiero moderno son denominados: QUANTS. Las firmas financieras internacionales y locales cada vez más buscan QUANTS que puedan implementar herramientas que ayuden realmente a mejorar procesos en las áreas de Trading, Administración de Riesgos, Back y Middle Office, por ejemplo, en el High Frequency Trading, desarrollo de Algoritmos y Estrategias de Operación (Trading) para las Casas de Bolsa y Bancos, para Manejar Bases de Datos, entre otras múltiples posibilidades. OBJETIVO El Curso de Finanzas Computacionales para Quants, tiene como objetivo brindar técnicas y conocimientos necesarios de Programación, Finanzas y Mercados para diseñar e implementar soluciones en áreas financieras, de Trading (Algo Trading, High Frequency Trading, Estrategias de Arbitrajes), Administración de Riesgos (Modelos), Tesorerías, Manejo de Bases de Datos, Programación, etc. Y con ello mejorar y optimizar procesos en las instituciones. PARTE I 1. Matlab Basics 1.1. Matlab Basics se enfoca principalmente en como el programa trabaja, utilizando funciones básicas y desarrollando programas propios, Matlab Basics hace énfasis en el lenguaje de programación como una herramienta fácil de aprender sobre todo para programadores junior s 2. Números Aleatorios Aplicados 2.1. Números aleatorios, es probablemente la teoría mas poderosa que tiene una amplia aplicación en la industria financiera, a tal grado que sin esta teoría, hoy en día difícilmente podríamos imagina la modelación de un Mercado financiero, las aplicaciones son como siguen. 3. Números aleatorios en acciones 4. Modelos de tasas de interés 5. Volatilidad 5.1. Este tema se centra en el calculo de la volatilidad, una materia importante ya que este parámetro es critico en la valuación de la mayoría de contratos de opción. a. Volatilidad Histórica b. Volatilidad Implícita 6. Análisis Técnico en un portafolio de inversión, el caso del índice de Fuerza Relativa (RSI) 6.1. A través del tiempo, el análisis técnico ha sido declarado como un práctica que carece de fundamentos teóricos lo que lo hace poco confiable, esta sección pretende presentar el caso del índice RSI aplicado a un portafolio de inversión y mayor aun aplicarlo a diferentes industrias, que de cierta manera lo podrían sustentar teóricamente. PARTE II Emanuel derman / Co-Head of Risk at Prisma Capital Partners and a professorat Columbia University Manuel Derman is Co-Head of Risk at Prisma Capital Partners and a professor at Columbia University, where he directs their program in financial engineering. His latest book is Models Behaving Badly: Why Confusing Illusion with Reality Can Lead to Disasters, On Wall Street and in Life, one of Business Week s top ten books of He is also the author of My Life As A Quant, also one of Business Week s top ten of 2004, in which he introduced the quant world to a wide audience. He was born in South Africa but has lived most of his professional life in Manhattan, where he has made contributions to several fields. He started out as a theoretical physicist, doing research on unified theories of elementary particle interactions. At AT&T Bell Laboratories in the 1980s he developed programming languages for business modelling. From 1985 to 2002 he worked on Wall Street, running quantitative strategies research groups in fixed income, EN equities and risk management, and was appointed a managing director at Goldman Sachs & Co. in The financial models he developed there, the Black Derman Toy interest rate model and the Derman-Kani local volatility model, have become widely used industry standards. In his 1996 article Model Risk Derman pointed out the dangers that inevitably accompany the use of models, a theme he developed in My Life as a Quant. Among his awards and honors, he was named the SunGard/ IAFE Financial Engineer of the Year in He has a PhD in theoretical physics from Columbia University and is the author of numerous articles in elementary particle physics, computer science, and finance. He writes a fortnightly column called Models Behaving Badly for the Frankfurter Allgemeine Zeitung.

13 An Introduction to the Volatility Smile 1. The Principles of Financial Modeling 1.1. The foundations of financial theory and valuation 1.2. The theory of dynamic hedging 2. Option Valuation 2.1. The theory of dynamic replication 2.2. P&L (profit and loss) of options trading 3. Introduction to the Implied Volatility Smile 3.1. The smile in various markets 3.2. The difficulties the smile presents for trading desks and for theorists 3.3. Reasons for a smile 4. Implied Distributions Extracted from the Smile 4.1. Static replication of path-independent exotic options with vanilla options 5. Approximate Static Replication of path-dependent exotic options with vanilla options 6. Local Volatility Models/ Implied Trees 6.1. Derman-Kani binomial local volatility trees 6.2. Dupire equation 6.3. How to build an implied tree from options prices 7. The Consequences of Local Volatility Models 7.1. The local volatility surface 7.2. The relationship between local and implied volatility 7.3. Estimating the deltas of vanilla options in the presence of the smile 7.4. Estimating the values of exotic options 8. Stochastic Volatility Models 8.1. The effect of changes in volatility in the Black-Scholes formula 8.2. The SABR model 8.3. The PDE for option value under stochastic volatility 8.4. The mixing formula for option value under stochastic volatility 8.5. Estimating the smile in stochastic volatility models 9. Jump-Diffusion Models 9.1. Are they reasonable, and if so, when? 9.2. The Merton jump-diffusion model and its solution 9.3. Estimating the smile in jump-diffusion model PARTE III EN ROHAN RAO / PhD in Finance / Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) G.S Rohan Rao is currently pursuing a PhD in Finance at Georgia Institute of Technology (Georgia Tech). His current research work is in the electricity markets jointly with a Professor from the School of Industrial and Systems Engineering at Georgia Tech. He also has a Masters in Quantitative and Computational Finance from Georgia Tech and a BTech degree in Engineering Physics from Indian Institute of Technology, Bombay (IIT-Bombay) - one of the premier institutes for technology in India. He also has 2 years of work experience in the financial industry working with Bank of America in their Quantitative Finance group dealing with global structured products. He has extensive experience with modelers and solvers like Matlab, R and GAMs and programming languages like C and Java. Some of his current interests include investing and trading in volatility and implementation of numerical methods in pricing derivatives. 1. Binomial Trees (Matlab ) 2. Montecarlo simulations (Matlab ) 3. Pricing a basket of non-path dependent options, pricing Asian options, pricing path dependent options using lattice methods (Matlab ) 4. Implied Trees and Volatility Smile using market prices (Matlab ) 5. Implementation of a variance swap using market prices and calculating the VIX index (Matlab ) 6. Time series analysis (GARCH) and dealing with real high frequency data and market microstructure (R and SAS) 7. High-frequency volatility estimates (R and SAS) 8. Lee and Ready algorithm, Model for price changes, Duration models (R) 9. Vwap & Twap strategies Arbitraje Estadístico MARCO AVELLANEDA / Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU and Senior Partner, Finance Concepts LLC. Nombrado el Quant del año por la revista Risk en 2010, Marco Avellaneda es ampliamente reconocido en el medio financiero a nivel mundial como consejero y consultor en el campo de operación, cobertura y arbitraje de Volatilidad, valor relativo y valuación, en los Mercados de Derivados OTC. Actualmente es Director de la División de Finanzas Matemáticas en la Universidad de New York, Courant Institute of Mathematical Sciences. Marco fue Vicepresidente de Productos Derivados en Morgan Stanley, y subsecuentemente, Portfolio Manager de estrategias de Volatilidad de Equity en Gargoyle Strategic Investments LLC, Director de la Mesa de Arbitraje de Volatilidad en Capital Fund Management y recientemente, Fund Manager en Galleon Group, New York. Es reconocido en la academia como el inventor del Modelo de Volatilidad Incierta, el Algoritmo de Monte Carlo Ponderado y The Theory of Dispersion Trading, así como por otras investigaciones en Finanzas Cuantitativas y Derivados. Tiene una extensa experiencia en Productos Derivados y estrategias de Volatilidad para Hedge Funds y otras firmas de Wall Street STATISTICAL ARBITRAGE 1. US Equities and Exchange Traded Funds: a quant Perspective 1.1. PCA and factor analysis of large-scale correlation 1.2. Matrices 1.3. Extracting factors from market correlations 1.4. Systematic volatility, idiosyncratic volatility and their variation in time 2. Exchange Traded Funds 2.1. Exchange-traded funds (ETF s): review 2.2. ETF s as risk factors 2.3. Leveraged ETF s and Volatility ETF s 3. Pairs-trading, mean-reversion, co integration 3.1. Pairs trading: theoretical framework 3.2. Leveraged ETF s pairs trading 3.3. VIX ETF pairs trading 3.4. Stock/sector ETF pairs trading 4. Statistical Arbitrage 4.1. Portfolio construction 4.2. Leverage & financing considerations 4.3. Dynamic risk-management: limiting systematic risk 4.4. Practical considerations 5. Historical Results via backtesting 5.1. Late 1990s : How the subprime crisis affected statistical arbitrage : The future of medium-frequency statistical arbitrage +Q&A opportunity for further technical questions

14 Low-Frequency Traders in a High-Frequency World: A Survival Guide MARCOS LÓPEZ DE PRADO / Head of Quantitative Trading / Hess Energy Trading Company Marcos López de Prado es el Encargado de Quantitative Trading & Research en Hess Energy Trading Company, la rama de trading de Hess Corporation, una compañía de Fortune 100. Anteriormente, Marcos era el Encargado de la Investigación Cuantitativa Global, así como del High Frequency Trading de Futuros y de varias iniciativas estratégicas en el Hedge Fund Tudor Investment Corporation. También fue Socio de PEAK6 Investments, donde encabezaba al grupo de Arbitraje Estadístico en la división de Futuros. Antes de esto, era el Encargado de la Investigación Cuantitativa de Capitales en UBS Wealth Management y Administrador de Portafolios en Citadel Investment Group. Adicional a su experiencia de más de 15 años en administración de inversiones, Marcos ha recibido varios nombramientos académicos, incluyendo el de Colaborador de Investigación Postdoctoral de RCC en la Universidad de Harvard, Profesor Visitante en Cornell University e Investigador Afiliado en Lawrence Berkeley National Laboratory (Oficina de Ciencias del Departamento de Energía de Estados Unidos). Mantiene su grado Ph.D. en Economía Financiera (Summa cum Laude, 2003) y Sc.D. en Finanzas Matemáticas (Summa cum Laude, 2011) de la Universidad Complutense. Recibió el Premio Nacional a la Excelencia en Desempeño Académico por parte del Gobierno Español (Valedictorian Nacional, Economía, 1998) y fue admitido en la American MENSA con un puntaje perfecto. Marcos es asesor científico para proyectos Python de Enthought (NumPy, SciPy) y es miembros del consejo editorial del Journal of Investment Strategies (Risk Journals). Varias de sus investigaciones académicas se encuentran dentro de las más leídas en Finanzas (SSRN) y han dado como resultado tres aplicaciones de patentes internacionales. Tiene publicaciones en Review of Financial Studies, Mathematical Finance, Journal of Risk, Journal of Portfolio Management, etc. Su actual número Erdös es 3, con una valencia de The PIN Theory 2. Is speed the real issue? 3. What is the new paradigm? 4. Volume time vs. Chrono time 5. Little known species you should be aware of 5.1. Predatory algorithms 6. Estimating PIN in High Frequency 7. Bulk Volume Classification 8. Bulk Volume Classification vs. Tick Rule 9. Does the PIN Theory work in practice? Forecasting (and understanding) Volatility 11. Forecasting Toxicity-induced volatility 12. What can Low Frequency Traders do? EN Estrategias de Dispersión para Trading MARCO AVELLANEDA / Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU and Senior Partner, Finance Concepts LLC. 1. Trading Correlations 2. ETF s 3. Valor Relativo entre curvas de Fixed Income (Treasuries Vs Libor) 4. Trading índices de CDS (CDX) 5. Dispersión entre Bonos Corporativos FIXED INCOME: TRADING & ARBITRAGING THE YIELD CURVE IZZY NELKEN / Presidente y Fundador / Super Computer Consulting EN Debido a los bajos rendimientos en muchas partes del mundo, se está dando un cambio de tendencias hacia la inversion en Fixed Income. También existe la creencia de que comprar y mantener es un juego ridículo. Por lo tanto, un enfoque más activo es necesario. Este curso está dirigido hacia los inversionistas y Traders de Fixed Income que quieren mejorar su perfil de rentabilidad a través de una operación activa. Específicamente se verán oportunidades de Trading, Inversión y Arbitrajes que están presentes y correlacionadas en Estados Unidos, México y Brasil. Se considerarán estrategias de Trading tomando cualquier postura (larga o corta). Este taller está diseñado para ser completamente práctico. Se enfocará en situaciones de mercado reales que tienen alta probabilidad de efectividad; es completamente intuitivo para gente de Mesas (Fund Managers, Traders, etc.) e inversionistas. Las incomprensibles matemáticas del fixed income no serán cubiertas. El curso incluye una gran variedad de hojas de cálculo. Ideas prácticas serán demostradas con Thomson Reuters Eikon. Izzy es Presidente de Super Computer Consulting Inc. en Northbrook, Illinois; empresa especializada en derivados complejos, productos estructurados, administración de riesgos y hedge funds. Super Computer Consulting cuenta con una gran cantidad de clientes a los cuales da consultoría, entre los que se incluyen varios cuerpos regulatorios, broker-dealers, bancos, así como hedge funds. Izzy tiene un Doctorado en Ciencias Computacionales de la Universidad de Rutgers y estuvo en la facultad de la Universidad de Toronto. Actualmente es profesor en un prestigioso departamento matemático en la Universidad de Chicago, además de que enseña numerosos cursos y seminarios alrededor del mundo en una gran variedad de tópicos. Los seminarios de Izzy son conocidos por su aspecto no-matemático; en lugar de esto, combinan herramientas analíticas avanzadas con aplicaciones en la vida real y ejemplos intuitivos. Izzy es miembro del Comité de Nuevos Productos de la Chicago Board Options Exchange. Es autor de Implementing Credit Derivatives (McGraw Hill, 1999) y Pricing, Hedging and Trading Exotic Options (McGraw Hill, 1999) y también es editor y coautor de muchas otras publicaciones, de las cuales la más reciente es Volatility as an Asset Class (Risk Books, 2007).

15 LA ESTRUCTURA TEMPORAL DE LAS TASAS DE INTERÉS 1. Se verán muchos tipos de tasas de interés y cómo se derivan unas de otras 1.1. Par bond yield curve 1.2. La curva cupón cero 1.3. Curvas corporativas y spreads 1.4. Qué mide realmente el spread? 1.5. Curva Forward 1.6. Derivación de una curva de otra a. Bond stripping y reconstitución Taller: revisión de varias curvas especialmente de Estados Unidos, México y Brasil 1.7. Curvas de CETES y Bonos Demostración con Hoja de Cálculo: Convertir de una curva a otra DURACIÓN Y CONVEXIDAD 1. Análisis de duración y convexidad para notas estructuradas 1.1. Duración 1.2. Convexidad 1.3. Cómo se usan? 1.4. Definiendo objetivos de duración y convexidad Discusión: entre más inclinada es mejor Demostración con Hoja de Cálculo: duración y convexidad LOS TRES ELEMENTOS DE RENDIMIENTO 1. Riesgo de Crédito 2. Inflación 3. Liquidez y rendimiento conveniente Peso Mexicano vs. bonos denominados en USD Discusión: rendimientos negativos en Alemania SPREADS AJUSTADOS POR OPCIONES (OAS - Option Adjusted Spread) 1. Análisis de los OAS 1.1. Qué son los OAS? 1.2. Cómo se usan? Demostración con Hoja de Cálculo: Cálculo de los OAS ESTRATEGIAS EXCLUSIVAMENTE CON POSICIÓN LARGA 1. Aquí se estudiarán estrategias para construcción de portafolios 1.1. Estructuras Bullet 1.2. Ladders 1.3. Barbells 1.4. Consideraciones de Liquidez Taller: Usando herramientas analíticas para encontrar trades con alta probabilidad ESTRATEGIAS LARGAS Y CORTAS 1. Spreads 2. Butterfly BONO ETF 1. Revisión del bono ETF 1.1. ETF se volverán bonos largos 1.2. ETF se volverán bonos cortos 1.3. La crucial pero desapercibida diferencia entre ETF s y ETN s 1.4. ETF apalancado Las notas UltraShorts y Triple Bear Taller: Usando tablas para encontrar trades con valor relativo corto-largo de alta probabilidad DERIVADOS 1. Opciones sobre Futuros de Bonos del Tesoro de Estados Unidos 1.1. Opciones Call y Put sobre futuros de bonos del Tesoro de Estados Unidos 1.2. Diferentes estrategias usando opciones y futuros 1.3. Potencial y riesgo en el trading con opciones 1.4. Futuros en México (futuros sobre TIIE28, CETE91 y Bonos) Taller: Cómo poner la postura que refleje tu punto de vista BONOS VINCULADOS CON LA INFLACIÓN 1. TIPS Valores vinculados con la inflación 1.1. Qué son los TIPS? 1.2. La curva de inflación implícita 1.3. Revisión de la estrategia con TIPS en Bonos vinculados a la inflación mexicana 1.5. Obteniendo la tasa de inflación mexicana MÉXICO - ESTADOS UNIDOS - BRASIL 1. Comparando y contrastando los países 1.1. Qué muestran las curvas? 1.2. Leyendo las curvas Discusión: Oportunidades de trading y arbitraje entre los países BONOS CORPORATIVOS Y CREDIT SPREADS 1. Mayores rendimientos con mayores riesgos 1.1. Bonos corporativos en Estados Unidos Brasil - México 1.2. Calificación crediticia y rendimientos 1.3. NRSRO (Nationally Recognized Statistical Rating Organizations) Las agencias de calificación creditica Taller: Ejemplos de bonos corporativos en Estados Unidos, México y Brasil Trades pasados que fueron exitosos TRADING VOLATILITY JOSÉ ALATORRE / Estructuración de Commodities Americas / Barclays Capital NY PARTE I José Alatorre trabaja en el equipo de commodities y monedas en Barclays en NY. José está encargado del desarrollo de estrategias cuantitativas y de valor relativo en volatilidad y correlación en los mercados de commodities y monedas. También trabaja con el equipo de estructuración encargado de desarrollar soluciones para clientes en Canadá, EU y principalmente Latinoamérica. Algunas de estas soluciones son creación de índices, opciones exóticas estrategias utilizando derivados. Anteriormente José trabajó en Afore Banamex coordinando el área de análisis. Algunas de sus funciones eran optimización de portafolios, desarrollo de estrategias a los largo de distintos activos, análisis económico y CKDs. José es Maestro en ciencias por la universidad de Columbia en Nueva York donde concentró sus estudios en ingeniería financiera. José curso la licenciatura en Actuaría en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Conceptos de volatilidad y modelos paramétricos 1. Volatilidad realizada y volatilidad implícita 2. Rercor dando Blac k and Scholes 3. Tradear Volati lidad 3.1. Delta Hedging, trading realized volatility a. P & b. How to Hedge V olatilidades implicitas Volatilidades esperadas 4. Significado y origen de Skew y Smile 5. Variance and volatility swap 5.1. Estrategia de replicación de un variance swap 5.2. Ejemplos de pricing y MTM 6. Trading Skew 6.1. Sticky Delta 6.2. Sticky Strike 6.3. Local Volatility 7. VIX e índices de vo latilidad 7.1. Futuros del ViX 7.2. Opciones del ViX 7.3. VIX ETF s 7.4. Prima de Riesgo en la Volatilidad 8. Modelos Paramétricos de volatilidad Implementaci ón en R 8.1. GARCH 8.2. GJR 8.3. E-GARCH Modelos consistentes de volatilidad 9. Modelos de vo latilidad local 9.1. Modelar volatilidad variable en tiempo y spot 9.2. Modelo binomial de volatilidad local 9.3. Relación entre volatilidad local y volatilidad implícita 9.4. Arboles implícitos y Calibración (EJERCICIO) 10. Calibración de Curvas Que es una curva libre de arbitraje 11. Spread ca lendarios 12. Spreads Butterfly Calibración de curvas smiles y term structure utilizando SVI Calibración de la curva de Mexbol (Ejercicio) Modelos de volatilidad estocástica 13. Qué son los modelos de volatilidad estoc ástica? 14. Proceso de Heston 15. Ecuaci ón Caracter ística de Heston 16. Discretizacion de Milstein 17. imulación de modelos de volatilidad estoc ástica. MatLab 18. Variance Swaps en Modelos de Volati lidad Estocástica 19. Valuación de modelos de vo lati lidad estoc ástica usando técnicas de Fourier Definición de la transformada de Fourier Definición de la función característica Distribución acumulada de la función característica Aplicación a valuación de Opciones Payoffs Integración Fast Fourier Transform Fractional Fourier Transform 20. Aplicaci ón en Mat lab (Ejercicio)

16 PARTE II EN Emanuel derman / Co-Head of Risk at Prisma Capital Partners and a professorat Columbia University An Introduction to the Volatility Smile 1. The Principles of Financial Modeling 1.1. The foundations of financial theory and valuation 1.2. The theory of dynamic hedging. 2. Option Valuation 2.1. The theory of dynamic replication 2.2. P&L (profit and loss) of options trading 3. Introduction to the Implied Volatility Smile 3.1. The smile in various markets 3.2. The difficulties the smile presents for trading desks and for theorists 3.3. Reasons for a smile 4. Implied Distri butions Extracted from the Smile 4.1. Static replication of path-independent exotic options with vanilla options 5. Approximate Static Replication of path -dependent exotic options with vanilla options 6. Local Volatility Models/ Implied Trees 6.1. Derman-Kani binomial local volatility trees 6.2. Dupire equation 6.3. How to build an implied tree from options prices 7. The Consequences of Loca l Volati lity Models 7.1. The local volatility surface 7.2. The relationship between local and implied volatility 7.3. Estimating the deltas of vanilla options in the presence of the smile 7.4. Estimating the values of exotic options 8. Stochastic Volati lity Models 8.1. The effect of changes in volatility in the Black-Scholes formula 8.2. The SABR model 8.3. The PDE for option value under stochastic volatility 8.4. The mixing formula for option value under stochastic volatility 8.5. Estimating the smile in stochastic volatility models 9. Jump-Diffusion Models 9.1. Are they reasonable, and if so, when? 9.2. The Merton jump-diffusion model and its solution 9.3. Estimating the smile in jump-diffusion model paul Wilmott Quantitative Models for Arbitraging, Hedging, Trading & Risk Management Paul Wilmott es uno de los consultores financieros más reconocidos a nivel mundial en la industria de Productos Derivados, Administración de Riesgos y Finanzas Cuantitativas. Ha trabajado como consultor con reconocidas instituciones financieras en Europa y Estados Unidos. Así mismo, el Dr. Wilmott es miembro del Comité de Física en Finanzas del Instituto de Física en Londres y miembro del consejo editorial de numerosas y reconocidas publicaciones académicas. Paul estudió matemáticas en el Colegio de St. Catherine, Oxford, donde también obtuvo su PhD. En la Universidad de Oxford fundó el Diploma en Finanzas Matemáticas y la publicación en Finanzas Matemáticas Aplicadas. Paul Wilmott ha escrito cerca de 100 artículos de investigación en Finanzas Matemáticas y es autor de numerosos y reconocidos libros de textos que son utilizados en el estudio e investigación de Productos Derivados y Administración de Riesgos a nivel mundial, entre los cuales destacan: Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance (Wiley 2007) y Paul Wilmott On Quantitative Finance (Wiley 2006). Paul Wilmott fue socio fundador de Caissa Capital, Hedge Fund dedicado al arbitraje de Volatilidad que administra cerca de $170 millones de dólares y en el cual Paul era el encargado de Pronósticos, Valuación de Derivados y Administración de Riesgos. 1. Finance fundamentals 2. A dozen lessons in common sense for the quantitative professional 3. Valuation and hedging - understanding, really understanding, the basics 4. Volatility arbitrage - the most important lesson the books don t tell you 5. Major model errors 6. Volatility modelling - the good, the bad and the ugly 7. Fear and greed 8. Extreme markets - saving your tail EN

17 ASSET AND TREASURY MANAGEMENT S The Challenges of Swap Dealers, Central Counterparties, Execution Facilities, Trade Repositories and End Users Trading Swaps Internationally in Light of Dodd Frank and EMIR Global Investment Performance Standards (GIPS ) IFRS 9 -Instrumentos Financieros (International Financial Reporting Standard) HEDGE FUNDS (Construyendo y administrando un Hedge Fund) TREASURY MANAGEMENT Gary DeWaal Presidente Gary DeWaal and Associates LLC Ron Filler New York Law School Erick Morales KPMG Nicolás Olea KPMG Antonio Villarreal KPMG Luis Seco Sigma Analysis & Management Ltd Marcos López De Prado Head of Quantitative Trading Hess Energy Trading Company Suresh Sankaran Principal Operations Officer Kamakura Corporation DODD FRANK - EMIR: THE CHALLENGES OF SWAP DEALERS, CENTRAL COUNTERPARTIES, EXECUTION FACILITIES, TRADE REPOSITORIES AND END USERS TRADING SWAPS INTERNATIONALLY RONALD H. FILLER / Professor of Law Director, Financial Services Law Institute New York Law School Ron Filler is a Professor of Law and the Director of the Center for Financial Services Law at New York Law School where he teaches several courses relating to derivatives and financial services law. He is the Program Director of the award-winning LLM in Financial Services Law Graduate Program at NYLS which now offers more than 40 courses involving all aspects of the global financial services industry. He is also a Public Director of the National Futures Association and of NYSE Liffe US, a futures exchange affiliated with NYSE Euronext. He is a Senior Consultant with the international law firm of Allen & Overy. Prior to joining New York Law School, he was a Managing Director at Lehman Brothers Inc., where he specializes in various aspects of the global futures industry, including legal, compliance, administrative, clearing and operations issues. He has been a member of the Board of Directors of the NFA, the FIA, an exchange and a clearing house. At Lehman, he was also a member of several futures exchanges, including the CBOT, the CME and NYMEX. He has held numerous industry positions, including being a Past President of the FIA Law and Compliance Division, and has spoken at over 100 industry seminars and programs on a variety of issues facing the global futures markets. He was the Founder and Director of the Commodities Law Institute and an Adjunct Professor of Law for over 20 years at Chicago Kent College of Law, Brooklyn Law School, New York Law School and the University of Illinois, where he taught courses on Futures and Derivatives Law, Securities Law and Brokerage Firm Law. Ron received a Masters of Law Degree in Taxation from Georgetown University Law Center in 1976, a J.D. Degree from George Washington University Law School in 1973 and a B.A. Degree from the University of Illinois in PARTE I 1. The basic structure and material differences between Emir and Dodd Frank 2. Jurisdictions have addressed international transactions 3. Principal areas and expectations: 3.1. Registration 3.2. Reporting 3.3. Clearing and execution requirements 3.4. Practical considerations: a. Sales Practices b. Risk Controls c. Conflicts d. Market Integrity e. Operations PARTE II EN Gar y DeWaal / President DeWaal and Associates Gary DeWaal is currently President of Gary DeWaal and Associates LLC, a NY-based consulting firm specializing in advice regarding financial services regulatory matters. Previously, Gary served as a Senior Managing Director and Group General Counsel of Newedge, as well as a member of its global Executive Committee, where he oversaw the Group s worldwide Legal, Compliance and Financial Crimes Prevention (including AML) departments. Newedge was created on January 2, 2008 from the merger of the Fimat and Calyon Financial Groups. (Newedge refers to Newedge Group and all its branches and worldwide subsidiaries. Newedge Group is jointly owned by Société Générale and Credit Agricole Corporate Investment Bank). Gary joined Fimat in March 1995 from Brody White & Company where he had served, at various times, as President, General Counsel, Head of Operations and Head of Internal Audit since Previously Gary worked for the U.S. Commodity Futures Trading Commission s Division of Enforcement in NYC, and Mudge Rose Guthrie & Alexander, a Wall Street corporate law firm whose principal partner was once Richard Nixon. Gary graduated in 1980 with JD and MBA degrees from the SUNY Buffalo and in 1976 from the State University of New York at Stony Brook where he received a BA degree in English and Economics; was elected to Phi Beta Kappa and Omicron Delta Epsilon (international economics honors society); and co-received awards as the University s top overall graduating senior and junior. During June 2010, Gary was selected as one of the top five general counsels in the world (in a competition among 3,000 general counsels) by the International Law Office in association with the Association of Corporate Counsel. Gary is frequently quoted in the media for his thoughts on the international financial services industry and has published numerous articles on futures and securities industry issues. He regularly lectures or appears as a speaker at futures and securities industry conferences or in training sessions for international regulators. 1. How will Dodd Frank impact Mexican financial institutions doing business with US persons? 2. How has the mandatory clearing requirements impacted the OTC derivatives markets? 3. What new customer protections are still needed? 4. How should high frequency traders be regulated, if at all? 5. Have the swap execution facilities been effective in providing transparency? 6. What regulations should the Mexican regulators now consider regarding the financial markets and their products?

18 TREASURY MANAGEMENT SURESH SANKARAN / Principal Operations Officer / IFC Access to Finance EN Repaso Gestión de Efectivo 1. Introducción y Repaso 1.1. Función de la Tesorería 1.2. Participantes dentro y alrededor de la tesorería 2. Estrategias de la Tesorería 2.1. Estableciendo una estrategia global 2.2. Problemas estratégicos potenciales 3. Gestión de Efectivo 3.1. Posición diaria del efectivo 3.2. Administración de la información 4. Administración del Capital de Trabajo Introducción y Resumen 4.1. Elementos del capital de trabajo 4.2. Procesos del capital de trabajo 4.3. Estrategias del capital de trabajo Administración de Liquidez en el Corto Plazo (Liquidity Management) 5. Previsiones del Flujo de Efectivo 5.1. Necesidad de un pronóstico 5.2. Enfoques y horizontes 5.3. Evitando los errores comunes 6. Administrando Inversiones de Corto Plazo 6.1. Instrumentos y mercados de corto plazo 6.2. Estrategias de corto plazo 6.3. Midiendo el desempeño de las inversiones GIPS Global Investment Performance Standards ERICK MORALES / KPMG Erick se incorporó a KPMG en el año de 2011 con más de 12 años de experiencia, durante los cuales ocupó diversos puestos en el área de operaciones y administración de inversiones de una casa de bolsa perteneciente a un importante grupo financiero en México. Cuenta con conocimiento de la regulación y operación de las mesas de acciones, bonos y derivados, así como de las actividades de las Sociedades de Inversión. Su especialidad es en el diseño de controles internos en los procesos de front office y administración de riesgos. Ha participado en múltiples proyectos con las áreas de middle - back office, para dar cumplimiento con regulaciones locales. Durante el último año, ha participado en proveer información sobre medidas de desempeño y asistencia en productos a clientes institucionales locales y clientes de banca privada con activos administrados de alrededor de 160 millones de dólares, así como administrando bases con volumen de operaciones de 3,000 clientes. Cuenta con conocimiento sobre los procesos y regulación de KYC / AML, así como de la iniciativa FATCA del IRS de US. En KPMG México, ha participado en proyectos con Intermediarios Financieros para dar cumplimiento con los 31 requerimientos establecidos por el Banco Central de México para operar instrumentos Derivados así como requerimientos regulatorios en materia de Administración de Riesgos establecidos por el regulador local de Bancos y Casas de Bolsa, CNBV. Experiencia Profesional y de Industria Cuenta con conocimiento en diversos tipos de activos, incluyendo instrumentos de deuda, acciones, divisas, ETF s (ishares) e instrumentos derivados para los mercados locales y de U.S. Erick ha estado asistiendo a instituciones administradoras de inversiones en sistemas de administración de portafolios, desempeño, riesgo y control de procesos para implementar los estándares GIPS, así como asistencia relacionada con la iniciativa FATCA. Recientemente participó en el evento de la Asociación Mexicana de Intermediarios Bursátiles (AMIB), con el tema de implementación de los estándares GIPS en México y en la VIII Convención de Finanzas y Mercado de Capitales en Lima, Perú con el tema Importancia y Beneficios de los GIPS para la administración de activos financieros. Otra capacitación que ha recibido incluye: Academia US FATCA (Foreign Account Tax Compliance Act) KPMG. Harvard Management Mentor, México, Qué se necesita para adherirse a GIPS? 2. Cómo puedo crear Portafolios que cumplan con lo requerido por los estándares? 3. Cuáles son las Metodologías de Cálculo aceptadas? 4. Qué es una Presentación de Cumplimiento? 5. Puedo hacer Publicidad sobre mi adherencia a GIPS? 6. Qué es la Información Adicional y Complementaria? 7. Cómo corregir Errores? IFRS 9 - Instrumentos Financieros (International Financial Reporting Standard) nicolás olea / Partner-Financial Risk Management KPMG PARTE I Nicolás Olea Zazueta es Socio de Financial Risk Management, dentro de la práctica de Risk Advisory Services en la oficina de KPMG en la Cd. De México. Contador Público Titulado y Master en Ciencias, con especialidad en Sistemas de Información, ambos por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM-Campus Monterrey). Nicolás se incorporó a KPMG en Septiembre de Durante la década de los 80 s, Nicolás trabajó en un proyecto conjunto ITESM-CEMEX,destinado a diseñar una familia de modelos de simulación financiera computarizados, en apoyo a la Planeación Corporativa de CEMEX, posteriormente se desempeñó en el Banco Español de Crédito (BANESTO) en funciones relacionadas al financiamiento basado en activos (factoring & leasing), adicionalmente durante los últimos trece años se ha venido desempeñado tanto en la industria de corretaje de Acciones, Bonos y Derivados listados, en los Estados Unidos (REFCO-Chicago) y en México (Bolsa Mexicana de Valores y en el MexDer, el Mercado Mexicano de Derivados), así mismo, dentro de KPMG a cargo de múltiples revisiones de Riesgos en el Sector Financiero Mexicano (Bancos, Casas de Bolsa, Aseguradoras, Afores), y en particular, en materia de Instrumentos Financieros primarios y derivados. Su especialidad reside en aspectos relacionados a la Contabilización y Auditoría de Instrumentos Financieros Primarios y Derivados. Funge como líder de producto KPMG para Latinoamérica en cuanto a normatividad en materia de contabilización de instrumentos financieros y derivados con fines de cobertura bajo los estándares contables IAS-39 y SFAS 133/138. Fungió como Presidente del Comité de Auditoría de MexDer y miembro del Comité Técnico de Asigna, la Cámara de Compensación de MexDer. Liderea el Grupo de Instrumentos Financieros en la Comisión de Principios de Contabilidad, dentro de la Comisión

19 de Principios de Contabilidad del Instituto Mexicano de Contadores Públicos y es miembro del Comité de Instrumentos Financieros del Consejo de Investigación de Normas de Información Financiera (CINIF). Asimismo, es miembro del Comité de Información Financiera del IMEF y participa en el Comité Editorial de la Revista de Contaduría Pública del IMCP. Desde hace tres años viene colaborando con FIDES (Federación Interamericana de Empresas de Seguros) en la difusión por distintos países de Latinoamérica, de IFRS en materia de Instrumentos Financieros (IAS-32/39 & IFRS-7). Sectores de Especialidad: Financiero (Bancos, Casas de Bolsa, Aseguradoras, Fondos de Pensiones, Sociedades de Inversión), Agro-negocios (Commodities) y Energía. 1. Clasificación y medición 1.1. Porqué la necesidad de sustituir IAS El concepto de Modelo de Negocio y las nuevas categorías de Instrumentos Financieros no derivados 1.3. Comparando IAS 39 v.s. IFRS Hay diferencias v.s. US GAAP y Criterios CNBV? 1.5. Ejemplos 1.6. Revelaciones 2. Contabilidad de coberturas (hedge accounting, aprobado por el iasb en nov 19, IAS-39 se preserva en buena medida, pero aun así hay cambios importantes aprobados por el IASB 2.2. Establecer el nexo entre el Modelo de Gestión de Riesgos y las Estrategias/Cotablización de Cobertura, 2.3. Disectando por componentes de Riesgos: Implicaciones importantes para Hedging de Commodities 2.4. Coberturas montadas sobre otra relación de cobertura 2.5. Desaparece el rango de eficacia del Posibilidad de rebalanceo de la relación de cobertura 2.7. Imposibilidad de des-designar de manera discresional una relación de cobertura 2.8. Aspectos de revelación introducidos. 3. Costo amortizado y deterioro de cartera 3.1. Antecedentes 3.2. Definiciones en el tratamiento de la cartera y cuentas por cobrar bajo el concepto de IAS39 a. Concepto de Pérdida incurrida b. Clasificación de crédito individualmente significativo y cartera colectiva c. Definición de deterioro 3.3. Determinación del costo amortizado de la cartera 3.4. Estimación de la Pérdida Incurrida para la cartera individualmente significativa y paramétrica 3.5. Pérdida incurrida vs Pérdida Esperada, los retos y el camino a seguir 3.6. El nuevo enfoque de estimación de deterioro (impairment) de cartera bajo IFRS Principales diferencias para la determinación del deterioro entre USGAAP e IFRS 3.8. Situación actual y siguientes pasos 3.9. Conclusiones antonio villareal / Risk Consulting - KPMG México Antonio Villareal es Socio del área de Risk Consulting dentro de la Práctica de Asesoría en KPMG México. Cuenta con más de 15 años de experiencia en el ámbito de la Administración de Riesgos. Se ha desempeñado como Director de Riesgos en diversas instituciones financieras. Su especialidad radica en el desarrollo y validación de modelos de riesgo de mercado, crédito y liquidez así como su implementación en la infraestructura tecnológica y gobierno corporativo de las instituciones. HEDGE FUNDS Risk Management (Construyendo y administrando un Hedge Fund) Luis Seco / President and Chief Executive Officer of Sigma Analysis & Management Ltd Luis Seco is a Professor in the Department of Mathematics and of the Rotman School of Management at the University of Toronto; in addition, he is the director of the RiskLab at the University of Toronto, a risk management research laboratory which conducts R&D activities in collaboration with the companies in the financial sector and professional organizations. He is also the President and Chief Executive Officer of Sigma Analysis & Management Ltd., a portfolio management firm that specializes in investments in hedge funds and related structures. He has authored numerous articles in different areas of investing and risk management and spoken at a lengthy list of conferences and professional gatherings worldwide. A Doctorate from Princeton University, he has worked for the California Institute of Technology and held visiting positions at leading Universities and research institutes around the world. He is a fellow of the Fields Institute. 1. Review of hedge fund and structured products hedge funds 1.1. Databases 1.2. Indices 2. Fund of Funds 2.1. Types of Fund of Funds 2.2. Risk-based Pros and Cons 3. Cppi and traditional options 3.1. Definitions 3.2. Qualitative Properties 4. Guaranteed notes 4.1. Definitions 4.2. Qualitative Properties 4.3. Related Credit Derivatives (CFO s) and Associated 5. Credit Ratings 6. Risks per Strategy 6.1. Equity Strategies PARTE II 6.2. Fixed Income Strategies 6.3. MBS Strategies 6.4. Global Macro Strategies 6.5. Managed Futures 6.6. Risk Arbitrage, Event Driven, Distressed Strategies 6.7. Convertible and Relative Value Arbitrage Strategies 6.8. Other Strategies 7. Quantitative market risk assessment (part 1) 7.1. Correlation, Diversification, Volatility Reduction and the Greeks 7.2. Measuring Return, Return Distributions 7.3. Basic Risk Measures 7.4. Ratios and Risk Adjusted Return Measures (Sharpe, Omega, etc.) 7.5. Styles and Clusters 7.6. VaR, Measures, Extreme Values and Stress Testing 8. Quantitative market risk assessment (part 2) 8.1. Models and Model Risk 8.2. Extreme Values and Stress Testing 8.3. Active Management of Multiple Managers 9. Qualitative diligence 9.1. Valuation, Policies and Procedures 9.2. Administration 9.3. Risk Monitoring, Oversight, Documentation 9.4. Reporting and Transparency 9.5. Return Attribution 9.6. Transaction Practices 9.7. Continuity and Disaster Planning 9.8. Anti-Money Laundering and Compliance 9.9. Code of Ethics Fiduciary Responsibilities (to and by Investors) Model Validation 10. Structured Products Risk Management Market Sensitivities Credit and Liquidity Risk Ratings 11. Case studies PARTE I EN MARCOS LÓPEZ DE PRADO / Head of Quantitative Trading / Hess Energy Trading Company

20 mesa redonda Panel 18 de junio (Día 1) 7:00 PM 8:00 PM REGULATORY and structural TRENDS IN THE GLOBAL MARKETS WHAT S NEXT? Ronald H. Filler New York Law School Chair John Hull University Toronto Gary De Waal DeWaal and Associates LLC Vassilis Vergotis Eurex Sandy Frucher Vice Chairman NASDAQ OMX keynote speaker Panel 19de junio (Día 2) 6:30 PM 8:00 PM The Failings of Barings Bank & Risk Control; How It Is Still Relevant Today Nick Leeson a.k.a. the rogue trader that broke Barings Bank is one of the UK s most sought-after speakers on the global speaking circuit. Curiosity, intrigue and sympathy have been the various reactions to this mans incredible life story. The collapse of Barings and Nick Leeson s role in it is one of the most spectacular debacles in modern financial history. How could one trader bring down the banking empire that had funded the Napoleonic Wars? Nick Leeson, the young gambler who found him self sucked into a terrifying spiral of loss, was a working class boy who lived high in an upper class world until his unchecked gambling caused the downfall of Barings, the Banker to the English Peerage and caused chaos in the Singaporean money market. Markets have always been cruel but rarely have they been so cruel, so swiftly and on such a grand a scale. Nick talks frankly about what happened, the lack of accounting safeguards, his capture and confinement for 9 months in a Frankfurt prison and being sentenced to 6 years by the Singapore court for forgery and cheating. Nick speaks regularly at conferences and corporate dinners and has travelled extensively within Europe and to New Zealand, Russia, USA, Canada, Mexico, Australia, United Arab Emirates and South Africa in the process. The event usually comprises of a speech lasting between minutes followed by an in-depth and candid Q&A session that can be tailored to your requirements. Nick Leeson also addresses university campuses and has spoken at the Oxford Union, Trinity College Dublin and the University College Cork. This type of event represents a unique opportunity for people to meet and question the main participant in arguably one of the most memorable and significant banking scandals that the world has witnessed. The story also has a number of human interest aspects that will astound any audience so is not restricted to the world of suits and power lunches that he used to frequent. The Build Up To 1995 The week before Nick Leeson disappeared he had kept throwing up at work. Colleagues did not know why but were soon to find out. The ego of a 28-year-old trader on the Singapore Monetary Exchange and the greed and stupidity of a 233-year-old bank had combined to destroy an investment empire and in the process stunned the world

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