1. Presentación

• El curso Gestión Cuantitativa del Riesgo con Simulación de Monte Carlo brinda una formación aplicada para analizar el riesgo y la incertidumbre mediante fundamentos estadísticos, métodos de predicción y técnicas de simulación.
• El participante desarrollará bases para trabajar con variables aleatorias, medidas estadísticas, distribuciones de probabilidad, escenarios y medidas de riesgo, y abordará aplicaciones vinculadas con riesgos de liquidez, mercado, crédito y flujos de caja. Asimismo, conocerá fundamentos de regresión y series de tiempo para realizar proyecciones y simulaciones, y aplicará la simulación de Monte Carlo a valores individuales y vectores de valores.
• El curso culmina con extensiones como análisis de sensibilidad, árboles de decisión, enfoque bayesiano y portafolios, fortaleciendo la toma de decisiones bajo incertidumbre.

2. ¿Por qué llevar este curso?

• ¿Qué problema o necesidad resuelve?
  El análisis de riesgo requiere herramientas que permitan comprender la incertidumbre y evaluar escenarios de manera cuantitativa.

• Este curso responde a esa necesidad mediante fundamentos estadísticos, medidas de riesgo, predicción, regresión, series de tiempo y simulación de Monte Carlo.

• Su valor radica en que permite analizar riesgos de liquidez, mercado, crédito y flujos de caja, así como interpretar distribuciones, intervalos y resultados de simulación.

• De esta manera, el participante fortalece su capacidad para realizar proyecciones y sustentar decisiones con un enfoque cuantitativo en contextos de riesgo e incertidumbre.

3. Objetivo

• Desarrollar habilidades prácticas en análisis de riesgo mediante el uso de modelos cuantitativos, fundamentos estadísticos, técnicas de predicción y simulación de Monte Carlo, con el fin de fortalecer la toma de decisiones informadas y estratégicas en escenarios de incertidumbre.

4. ¿Qué aprenderás?

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Identificar variables aleatorias, vectores aleatorios, medidas de tendencia central, dispersión y correlación, así como distribuciones de probabilidad.

• Diferenciar riesgo e incertidumbre y analizar eventos, escenarios, consecuencias y medidas de riesgo.

• Aplicar un enfoque cuantitativo a riesgos de liquidez, mercado, crédito y flujos de caja.

• Utilizar fundamentos de regresión y series de tiempo para estimación, proyección, predicción y simulación.

• Aplicar la simulación de Monte Carlo a un valor y a un vector de valores.

• Analizar resultados mediante histogramas, distribuciones e intervalos, e incorporar extensiones como análisis de sensibilidad, árboles de decisión, enfoque bayesiano y portafolios.

Estructura del Curso

DOCENTE