Daniel Semyraz.

Transcripción

1 Daniel Semyraz Licenciado en Economía - Magíster en Dirección de Empresas Bea tri z Gal i ndo Bº Val l e del C erro - X5009KMG C órd ob a TE: T. E / (15) e -mail: estudio@semyraz.com.ar ar

2 Programa de la Materia Unidad 3 ADMINISTRACIÓN DEL RIESGO Unidad 4 VALORACIÓN DE UNA CARTERA Unidad 2 VALORACIÓN DE UNA EMPRESA Unidad 1 INTRODUCCIÓN Modelos Financieros Unidad 5 VALORACIÓN DE OPCIONES Unidad 6 VALORACIÓN DE INSTRUMENTOS DE RENTA FIJA

3 Unidad 1 Introducción Mdli Modelización ió y toma de Aálii Análisis de regresión y decisiones empresa. cuantitativas en la correlación. Análisis de series de Herramientas informáticas para tiempo. Repaso de los principales solucionar problemas concretos conceptos y cálculos financieros. de finanzas. Evaluación estadística de los Planillas de cálculos y softwares métodos de proyección. específicos. Relaciones funcionales y linealización.

4 Modelización y toma de decisiones cuantitativas Toma de decisiones TOMA DE DECISIÓN (acción) LAS COSAS SE ACOMODAN SE PRODUCE UN RESULTADO ANÁ LISIS PLANEAMIENTO Experiencia Expectativas PASADO PRESENTE FUTURO

5 Modelización y toma de decisiones cuantitativas Proceso decisional 1. Comprender el problema 2. Definir la meta que se desea alcanzar 3. Construir un modelo analítico 4. Definir los cursos de acción posibles 5. Buscar información 6. Predecir los resultados esperados 7. Eleg ir la mej or alternativa 8. Implementar la decisión

6 Modelización y toma de decisiones cuantitativas Tipo de decisiones Rutinarias Críticas Subjetivas (emocionales y privadas) Objetivas (racionales y públicas) Complejas (emotivas y racionales a la vez)

7 Modelización y toma de decisiones cuantitativas Estructura decisional Paso 2 Parámetros del sistema (medir, contar) Paso 3 Entradas controlables PROBLEMA DE DECISIÓN Paso 5 Entender las interacciones Paso 1 Medida de desempeño (objetivo de la decisión) Paso 6 Curso de acción HORIZONTE TEMPORAL DE LA DECISIÓN Paso 4 Entradas incontrolables (predecir, estimar)

8 Modelización y toma de decisiones cuantitativas Las decisiones i se hacen efectivas Un modelo es una representación en algún punto en el futuro. externa y explícita de una parte Se deben anticipar los resultados de la realidad, el cual permite esperados mediante el uso de entender, cambiar, manejar y técnicas de pronóstico efectivas. controlar esa parte de la realidad. Los pronósticos no son definitivos iti Un modelo debe ser simple y (frecuentemente deben ser permitir un análisis ordinario pero actualizados y/o modificados). comprensible. Los especialistas en la construcción de modelos y el tomador de decisiones deben trabajar en conjunto.

9 Modelización y toma de decisiones cuantitativas

10 Herramientas informáticas para finanzas Algunas ventajas de las herramienta informáticas para finanzas: realizar operaciones matemáticas (básicas y complejas) a través de fórmulas desarrollar funciones (financieras, lógicas, estadísticas, matemáticas, etc.) mejorar la presentación de los datos crear representaciones gráficas manejar bases de datos, analizar e interpretar datos (financieros, estadísticos, etc.) imprimir datos, gráficos, fórmulas, etc. intercambiar información con otras aplicaciones

11 Planillas de cálculos y softwares específicos Planillas de cálculos: l Algunos softwares específicos: Microsoft Excel Microsoft Project OpenOffice.org Calc Microsoft E Views Gnome Gnumeric Oracle Crystal Ball Apple Numbers MATLAB IBM Lotus Star Office Calc XLSim ---- Corel Quattro Pro --- INSIGHT.xla KOficce KSpread

12 Relaciones funcionales y linealización At Antes de desarrollar el análisis álii de Al realizar proyecciones de dt datos a regresión, se deben comprender partir de información histórica, la los principales p tipos de relaciones relación que frecuentemente se funcionales que se suelen analizar. establece es que la variable En la mayoría de los casos se dependiente es la demanda (o el asume una relación funcional del precio, o etc.) y que la variable tipo Y = f(x), donde: independiente es el tiempo. la variable dependiente es Y, Este supuesto se fundamenta en que, habitualmente, la variable la variable independiente es X. crítica que se desea proyectar es incierta, en tanto que la variable más certera en cuanto a su evolución futura es el tiempo.

13 Relaciones funcionales y linealización Et Estas son algunas relaciones El procedimiento i para linealizar funcionales típicas (en la las funciones no lineales será de bibliografía se puede consultar su gran importancia práctica para expresión matemática y ver su simplificar la comprensión y representación gráfica). generalizar las conclusiones que Función lineal se obtengan en el análisis de Función potencial regresión lineal. Función exponencial Los procedimientos de Función parabólica o cuadrática linealización se explican en la bibliografía (generalmente Función Gomportz consisten en derivaciones o Función asintótica descomposiciones i o Función logarítmica recomposiciones logarítmicas).

14 Análisis de regresión y correlación Función lineal: y = a+ bx Variable dependiente (Y) Y variable dependiente Diagrama de dispersión b 0 X variable independiente 0 a Variable independiente (X)

15 Análisis de regresión y correlación Aálii Análisis de regresión Se debe db postular tl una relación Método que sirve para poner en funcional entre las variables. evidencia las relaciones que Debido a su simplicidad analítica, existen entre diversas variables. la forma funcional que más se Su objetivo es predecir o estimar utiliza en la práctica es la lineal. el valor de una variable con respecto a otras variables n Coeficiente xy x y conocidas o de valores asumidos, b = angular: 2 n 2 las cuales se encuentran x ( x) relacionadas a ella. 2 Regresión simple: utiliza solo un pronosticador o estimador. Regresión múltiple: existen dos o más estimadores. Ordenada al origen: a x y xy x = 2 n x ( x) 2

16 Análisis de regresión y correlación Aálii Análisis de correlación Permite conocer en qué porcentaje de la variación total en Y se debe a la variación en X (es decir, cuál es la proporción de la variación total en Y que puede ser explicada por la variación en X). Coeficiente de x correlación: R n 11 = Coeficiente de 2 ( x x)( y y) R = determinación: ió 2 2 ( x x) ( y y) y

17 Análisis de regresión y correlación Importancia de la representación gráfica

18 Análisis de series de tiempo Variable independiente 0 Método gráfico: utilizado para Muchos factores pueden ifli influir en identificar patrones que aparecen los datos de una serie de tiempo. en las series de tiempo. Componentes de una SdeT: T+C+E T+C T Tiempo Tendencia: comportamiento a largo plazo. Variaciones cíclicas: movimientos normalmente relacionados a variaciones en las condiciones económicas. Estacionalidad: d patrón repetitivo sobre un horizonte temporal, asociados con los cambios en el calendario o climatológicos. Irregularidades: componente no sistemático o movimientos aleatorios.

19 Principales conceptos y cálculos financieros At Actualización ió de valores: Distribución ib ió de probabilidades: bilid d Descuento Actualización Cálculos de intereses: Interés simple e interés compuesto Tasa nominal y tasa efectiva Equivalencia entre tasas de interés Distribución normal Distribución binomial Valor esperado Varianza y Covarianza Evaluación de proyectos: Valor Actual Neto Deflactación e indexación Tasa Interna de Retorno Perpetuidad Costos fijos y variables: Punto de Equilibrio i Punto de Cierre Amortización de préstamos: Sistema francés Sistema alemán Sistema americano

20 Evaluación estadística de los métodos de proyección Son mediciones i para Error absoluto de proyección asegurar la calidad del Porcentaje del error de proyección método (la exactitud de un Error medio absoluto pronóstico). Varianza del error El método más sencillo es plotear o graficar los Error medio cuadrático o desvío típico valores observados y el Porcentaje del error medio cuadrático pronóstico, para identificar Raíz del error medio cuadrático los comportamientos residuales a través del tiempo. Porcentaje de la raíz del error medio cuadrático