ECONOMÍA FINANIERA I- CÓDIGO M PROGRAMA DEL CURSO DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA PERIODO FEBRERO-JUNIO DE 2010

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1 ECONOMÍA FINANIERA I- CÓDIGO M PROGRAMA DEL CURSO DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA PERIODO FEBRERO-JUNIO DE 2010 Profesor: Jorge Mario Uribe Gil. Correo: Oficina: 4001, Edificio 387 Horario de clase: lunes de 2:00 a 5:00 P.M. 1. Introducción El curso de Economía Financiera ofrece las herramientas estándar básicas e intermedias para la medición y el análisis del riesgo financiero. A partir de la teoría microeconómica del riesgo y la incertidumbre, el estudiante desarrollará y comprenderá la naturaleza del riesgo y las formas utilizadas para entenderlo y disminuirlo lo máximo posible. La aplicación de estos conceptos se verá expresada en modelos de valoración de activos y en la caracterización de las distribuciones condicionales de los retornos financieros. La primera parte del curso se enfocará en la teoría clásica de portafolio (CAPM, APT) y en la segunda se desarrollarán las metodologías econométricas existentes para caracterizar el riesgo a través del análisis de las series de tiempo financieras, su valor esperado, su varianza y relaciones de dependencia. 2. Objetivo General. El objetivo del curso es desarrollar las herramientas básicas e intermedias que existen actualmente desde la economía y la econometría para el manejo del riesgo financiero, en particular del riesgo de mercado. 2.1.Objetivos Específicos. Comprender los fundamentos microeconómicos de la teoría del portafolio y el manejo del riesgo de mercado. Desarrollar el instrumental básico de valoración de activos financieros Desarrollar las herramientas estadísticas y econométricas básicas e intermedias que existen para el manejo del riesgo financiero.

2 3. Metodología. El curso consta de una intensidad horaria de 3 horas semanales repartidas entre clases teóricas y prácticas. El estudiante deberá desarrollar los conceptos necesarios para entender las decisiones de los agentes en los mercados financieros mediante exposiciones de clases magistrales y lecturas de referencias bibliográficas recomendadas. De igual forma, los conceptos serán ilustrados haciendo uso de programas como Excel, Eviews y Matlab. Al frente de cada tema aparecen las lecturas correspondientes. Es altamente recomendable llegar a clase con esta lectura lista. También existen notas de clase de todos los temas que serán colgadas en la página del curso. 4. Programa. S Tema Lecturas Primera Parte: Fundamentos Microeconómicos y Teoría del Portafolio 1 Teorema de la Utilidad Esperada: Loterías, Axiomas. Función de Utilidad VNM-HUE. Aversión al Riesgo: Caracterización, Equivalente de Certeza y Prima por Riesgo. Medidas de Aversión al Riesgo. 2 Preferencias Basadas en un Enfoque de Media Varianza: Introducción. Riesgo versus Incertidumbre. Alternativas al Enfoque de HUE. Relación de Valoración Fundamental 3 Preferencias basadas en un Enfoque de Media Varianza: Construcción de la Frontera Eficiente con y sin Activo Libre de Riesgo. Escogencia del Portafolio Óptimo. 4 Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM): razón de Sharpe, Supuestos. Línea del Mercado de Activos. Ecuación Fundamental 5 Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM): Security Market Line. Prima por Riesgo y Diversificación. 6 Teoría de Valoración de Arbitraje (APT): Principio de [JR]: 2.4.1; 2.4.2; [MWG]: Chap.6D; 6E [B]: Cap. 4. [B]: Cap. 5 [B]: Cap. 5 y Cap. 6. [B]: Cap. 6 Arbitraje, Modelo por Factores y Teoría del Arbitraje. 7 Primer Examen Parcial. Segunda Parte: Introducción a la Econometría Financiera. [B]: Cap. 7 y Cap. 8 8 Repaso de Estadística Básica e Hipótesis de Eficiencia de los Mercados. Movimientos Brownianos, Martingalas, Caminatas Aleatorias. 9 Repaso de Econometría Básica. Aproximación Empírica del CAPM y el APT. 10 Modelos de Riesgo de Mercado: Valor en Riesgo (VeR) Univariado. VeR Histórico, VeR Paramétrico. Pérdida Esperada en las Colas ETL. 11 Modelación de la Media de los Retornos: Modelos de Series de Tiempo AR(p), MA(q), ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q). 12 Modelación de los Segundos Momentos: Modelos de Medias Móviles Ponderadas Exponencialmente (EWMA), Modelos de Heteroscedasticidad Condicional Autorregresiva (GARCH). [CLM]: Cap 2.1 ; 2.2.; 2.3.; 2.4.; 2.8. [PR]: Cap. 2 [PR]: Cap. 1, 3, 4,5. [B]: Cap. 9 [H]: Cap. 1.1 [D]: Cap. 2. [CH]. Cap Otros: [1] [PR]: Cap. 17. [E]: Cap. 2. [HJD]: Cap. 3. [CH]: Cap.2 Otros: [5],[9],[28]

3 13 Modelación de las Correlaciones Condicionales Dinámicamente: Modelos DCC-GARCH. 14 Modelación no Normal y no Paramétrica de los Retornos. Simulación de Montecarlo, Bootstraping. Back Testing. 15 Introducción a temas avanzados: Teoría del Valor Extremo (EVT), Cópulas. Aplicación al Contagio Financiero de los temas vistos en el curso. 16 Segundo Examen Parcial. [CH]: Cap. 3. Otros: [10] [13] [CH]: 4,5 y 8. [D]: 5.4 [MFE]: 1,2, 7. Otros:[3],[8]. 5. Método de Evaluación. Primer parcial Séptima semana 20% Segundo parcial Décimo Sexta Semana 25% Trabajo Final De Común Acuerdo 25% Talleres Varios 15% Control de lectura Varios 15% 6. Referencias Bibliográficas. 6.1.Textos Básicos. [B] Bailey, R.E. (2005) The Economics of Financial Markets. Cambridge University Press [CH] Christoffersen, P. (2003). Elements of Financial Risk Management. Academic Press. [CLM] Campbell, J., Lo., A y MacKinlay, A.C.(1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press. [D] Dowd, K (2005). Measuring Market Risk. Wiley Finance, Segunda Edición. [E] Enders, Walter (2003). Applied Econometric Time Series. Wiley. Segunda Edición. [H]Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton University Press. [HJD] Hamilton, J.D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. [JR] Jehle, G. y Reny, P. (2001). Advanced Microeconomic Theory. Addison Wesley. Segunda Edición. [MFE] McNeil, A., Frey, R., y Embrechts P. (2005) Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Princeton University Press. [MWG] Mas-Collel, A., Whinston, M. y Green J. (1995). Microeconomic Theory. Oxford University Press. Segunda Edición Otras Referecias. [1] Arango, J., Arias, M., Gómez, E., Salamanca, D. y Vásquez, D. (2005) Estimación de los Requerimientos de Capital por Riesgo de Mercado, Reporte de Estabilidad Financiera, Diciembre de 2005, pp [2] Baig, T. y Goldfanjn I. (1998), Financial Market Contagion in the Asian Crisis, International Monetary Fund, Working paper, 98/155. [3] Becerra, O. y Melo, L. (2008) Usos e Implicaciones de la Cópula en la Medición del Riesgo Financiero, Borradores de Economía: 489, Banco de la República. [4] Black, F. (1972) Capital Market Equilibrium with Restricted Borrowing, Journal of Business, 45, pp

4 [5] Bollerslev, T. (1986), Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31, pp [6] Box, G., y Pierce, D. (1970) Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models ; Journal of the American Statistical Association, 65, pp [7] Boyer, B., Gibson, M. y Loretan, M. (1999) Pitfalls in Test for Changes in Correlations. IFS Discussion Paper,597R, Federal Reserve Board. [8] Calvo, G. (1999), Contagion in Emerging Markets: When Wall Street is a Carrier, Working paper series, University of Maryland. [9] Carmona, R. (2004): Statistical Analysis of Financial Data in S-Plus. Nueva York, Springer-Verlag. [10] Engle, R. y Kroner, K, (1993), Multivariate Simultaneous Generalized ARCH, Working Paper Series, University of California San Diego: 89-57r. [11] Engle, R. y Sheppard, K. (2001) Theoretical and Empirical Properties of Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH, NBER Working paper: w8554 [12] Engle, R. (1982) Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation, Econometrica, 50, pp [13] Engle, R. (2002), Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregresive Heteroskedasticity Models, Journal of Business and Economics Statistics, 20, pp [14] Engle, R., y K.NG (1993) Measuring and testing the Impact of News on Volatility, Journal of Finance, pp [15] Fama, E. (1970) Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance, 25, pp [16] Joe, H. (1997) Multivariate Models and Dependence Concepts. Londres, Cahpman & Hall. [17] Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook. John Wiley & Sons, New Jersey [18] Lintner, J. (1965) The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets, The Review of economics and Statistics, 47, pp [19] Ljung, G., y Box, G. (1978) On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models, Biometrika, 65, 2, pp [20] Lo, A., y Mackinlay, C. (1988) Stocks Markets Prices Do Not Follows Random Walks: Evidence for a Simple Specification Test, The Reviews of Finance Studies, 1, pp [21] Login, F. y Solnik, B. (2001) Extreme Correlation of International Equity Markets, Journal of Finance, 56, pp [22] Madelbrot, B. (1966) Forecast of Future Prices, Unbiased Markets, and Martingale Models, Journal of Bussines, 39, pp [23] Markowitz, H. (1959) Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, John Wiley, New York. [24] Martínez, O. y Uribe, J. (2008) Una aproximación Dinámica a la Medición del Riesgo de Mercado para los Bancos Comerciales en Colombia, Reporte de Estabilidad Financiera, abril de 2008.

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