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Máster Executive en Gestión y Medición de Riesgos Financieros.
18ª Edición
Máster Executive en  Gestión y Medición de Riesgos Financieros.
Inscripción
ABIERTA
CONVOCATORIA
Fechas:
De 29/01/2021 a 22/01/2022
Lugar:
Palacio de la Bolsa (Madrid) o Virtual.
Horario:
Viernes de 16:00 a 20:15 y sábados de 10:00 a 14:15 horas Duración:
Duración:
268h
Precio:
10.000€
  • Presentación
  • Dirigido A
  • Objetivo
  • Temario
  • Observaciones
  • Ponentes

NOVEDAD:

Este año, al desarrollo del curso en formato presencial, añadimos la flexibilidad de poder asistir a las sesiones de forma VIRTUAL a través de la difusión de las mismas por streaming en directo. De esta manera el alumno que por circunstancias profesionales o personales no pueda asistir a alguna sesión no perderá la continuidad del curso.

Esta circunstancia también ofrece una ventaja añadida para todos aquellos profesionales que residan fuera de Madrid y que tengan dificultades para asistir con regularidad a las clases presenciales, ya que podrán inscribirse al curso en formato virtual sin tener que desplazarse asistiendo a las clases a través del aula virtual. 

Si tienes cualquier duda escríbenos a institutobme@grupobme.es y te explicaremos la metodología.

PRESENTACIÓN

El proceso de internacionalización de los mercados financieros junto a la mayor complejidad de los productos negociados en los los mismos, han puesto de manifiesto la creciente necesidad de contar con expertos profesionales en la medición y gestión de los distintos riesgos a los que se enfrenta una entidad.

Para ello es necesario disponer de una sólida base cuantitativa que les permita conocer y aplicar las distintas técnicas de evaluación y mitigación de los riesgos asociados a cualquier producto financiero.

Para dar cumplida respuesta a importante reto Instituto BME lanzó en el año 2000 el Máster Executive en Gestión de Riesgos que se ha convertido en el estándar del mercado.

Los alumnos que completen este máster estarán en disposición de afrontar con todas las garantías de éxito los exámenes correspondientes a las acreditaciones Financial Risk Manager (GARP, Global Association of Risk Professionals) y Certified Risk Manager (PRMIA, Professional Risk Manager's International Association), como lo atestiguan los resultados obtenidos por nuestros alumnos.

Prácticas en empresa: para los candidatos más junior, caso de haberlos, se dispondrá de algunas plazas de becarios  en prácticas en áreas relacionadas con los contenidos del máster, en empresas lider del sector.

 

  • Ingenieros
  • Licenciados en Ciencias Económicas o Empresariales con un alto perfil cuantitativo
  • Licenciados en Físicas.
  • Licenciados en Matemáticas

Y con al menos dos años de experiencia en una entidad financiera, interesados en obtener una formación de alto nivel en área de la gestión del riesgo.

 

Preparar especialistas de alto nivel en gestión de riesgos financieros con la posibilidad de obtener una homologación internacional realizando los exámenes para las certificaciones de referencia: el Financial Risk Manager (GARP, Global Association of Risk Professionals) y el Certified Risk Manager (PRMIA, Professional Risk Manager's International Association).

I. Matemáticas 

1) Probabilidad: distribuciones de probabilidad; momentos de las variables aleatorias; ley fuerte de los grandes números y teorema central del límite.

2) Estadística: manejo de datos reales; rendimientos; agregación temporal; estimación de parámetros; análisis de regresión; series temporales. Contraste de hipótesis. Componentes principales.

3) Cálculo estocástico.

4) Nuevas herramientas para la gestión de riesgos: teoría de valores extremos y cópulas en finanzas. 

II. Finanzas en tiempo discreto 

1) Introducción a los mercados financieros: mercados de tipos de interés, de divisas, de mercaderías; instrumentos financieros: contratos básicos y su uso.

2) CAPM y APT; factores de riesgo.

3) Teoría de Carteras: modelos de un único período: principios básicos (arbitraje, activos de Arrow Debreu, martingalas, ...); valoraciones sencillas por no-arbitraje (contratos forward, swaps de divisas, …).

4) Frontera eficiente y asset allocation: carteras diversificadas; optimización media varianza; “performance” de una cartera; Black-Litterman.

5) Modelos binomiales: filtración asociada y probabilidad riesgo neutro; estrategias de cartera autofinanciadas; valoración de activos contingentes.

III. Finanzas en tiempo continuo 

1) El entorno Black-Scholes : modelización de los mercados.

2) Sensibilidades y cobertura

3) Futuros: futuros sobre índices; futuros sobre mercaderías.

4) Derivados exóticos: opciones asiáticas; opciones barrera; opciones lookback; opciones passport; derivados de tipo de cambio.

5) Productos estructurados.

6) Opciones sobre energía (electricidad, gas, petróleo). 7) Opciones reales

IV. Modelos de tipos de interés 

1) Bonos: definiciones básicas; tipología de bonos; tipos de interés.

2) Modelos de tipos de interés: modelos clásicos (Vasicek y variantes, Ho-Lee, ...).

3) Derivados de tipos de interés: forwards; futuros; FRN's; caps y floors; swaps; swaptions. Construcción de curvas cupón cero.

4) Activos respaldados por préstamos, hipotecas, etc.: MBS's, CLO's, CDO's, titulizaciones…

V. Gestión de riesgos financieros 

1) Problemática general de la gestión de riesgos: introducción histórica; tipología de riesgos; optimización del par rendimiento/riesgo; Basilea II y el ratio de McDonough; el concepto de capital económico.

2) Riesgo de mercado: el valor en riesgo (VaR); el papel del factor multiplicativo; determinación de la matriz de covarianzas (UWMA and EWMA); método de Montecarlo y simulación histórica; problemática de los derivados; límites (stop-loss, exposure, VaR); stress testing. Riesgo de liquidez.

3) Riesgo de crédito: tipología; enfoque estándar; método IRB; derivados de riesgo de crédito; modelos al uso (Merton y KMV, CreditRisk+, modelos de intensidad).

4) Riesgo operacional y riesgos no financieros: tipología del riesgo operacional; aproximaciones actuariales (Basic Indicator Approach y Standardised Approach); el método estadístico (LDA); seguros y mitigación; bases de datos de pérdidas (como combinar datos internos y datos externos).

5) Gestión integral del riesgo: políticas y procedimientos; best practices; business structure; gestión integral del riesgo; capital en riesgo y RAROC.

VI. Inteligencia Artificial y Gestión de Riesgos

1) La tarea de aprendizaje:

  • Conceptos estadísticos.
  • Aprendiendo de los datos.
  • Métodos paramétricos y no paramétricos.
  • Aprendizaje supervisado/aprendizaje no supervisado.
  • Selección de modelos y valoración: sobre e infra parametrización, regularización.  
  • Técnicas de re-muestreo: bootstrap y validación cruzada.

2)Aprendizaje supervisado:

  • El Clasificación de Bayes Ingenuo.
  • Métodos basados en árboles.
  • Método de los k vecinos más próximos.
  • Métodos de ensamblado de algoritmos secuenciales y paralelos.:
    • Amplificación del gradiente.
    • Random Forests.
  • Redes neuronales (Procesamiento del Lenguaje Natural).

3)Aprendizaje no-supervisado:

  • Análisis de clusters.
  • Mapas autoorganizados.
  • Análisis de componentes principales.
  • Escalado multidimensional.

4) Técnicas de Machine Learning y Deep Learning  para la medición y gestión de riesgos (mercado, crédito y riesgos no financieros).

5) Machine Learning y Deep Learning: requerimientos regulatorios; sesgos, interpretabilidad y cajas negras.

6) Casos prácticos en R.

VII. Aspectos legales, regulatorios y contables 

1) Aspectos legales y contables: aspectos legales de la gestión de riesgos; papel de la contabilidad y de las tasas en la gestión; FAS133; IAS39 ISDA; reporting interno y externo.

2) Basilea II: aspectos regulatorios: regulación de las instituciones financieras; tratamiento del riesgo de mercado en BIS II; tratamiento del riesgo de crédito en BIS II; tratamiento del riesgo operacional en BIS II; normativa europea.

3) Basilea III: cambios y perspectivas.

VII. Seguros 

1) Solvencia II

2) Modelos cuantitativos en seguros.

3) Opcionalidad en seguros.

VIII. Estudio de casos y otros 

1) China Aviation, Socièté Générale, London Whales, la crisis subprime, el ataque a SWIFT, el caso de la Volkswagen.

2) Ética de los negocios.

3) Fintech y otros aspectos:

  • Tendencias actuales en el mundo fintech: enemigos o compañeros
  • Los retos del mundo digital desde la visión de riesgos; Non Financial Risk, data risk management, Ciberseguridad, Outsourcing
  • Apetito al riesgo: cómo gestionarlo
  • Riesgos en DLT,Blockchain, Cryptoassets, Venture creation.

IX. Exámenes y sesiones de repaso 

XIX. Prácticas con ordenador en R

1) Simulación de variables aleatorias: procesos de Markov; el movimiento browniano.

2) Simulación de variables n-dimensionales.

3) Tipos de interés.

4) Árboles binomiales; valoración de derivados.

5) Cálculo del VaR.

- Plazo de matrícula abierto hasta cubrir plazas.

- 10% de descuento para inscripciones abonadas antes del 6 de noviembre de 2020.

- Consultar descuentos para grupos.

- Plazas limitadas

- El periodo de celebración del curso podrá verse alterado debido a festivos.

- El proceso de selección se llevará a cabo a través de una entrevista con el director académico una vez formalizada la inscripción.

- Para la obtención del Título de Máster Executive en Gestión de Riesgos Financieros se deberán cumplir con los siguientes requisitos:

1. Obtener la calificación de aprobado en el trabajo final del curso realizado por el alumno de acuerdo con un guión presentado y aceptado por los directores académicos.

2. Obtener una calificación media de aprobado en los exámenes realizados en el curso.

3. Cumplir con una asistencia de al menos el 90% de las horas impartidas. Los alumnos que no cumplan con estos requisitos podrán recibir un certificado de asistencia si han asistido al menos al 70% de las horas impartidas.

  • Didac Artés, Consultor
  • Santiago Carrillo Menéndez, Profesor titular del Depto de Matemáticas de la UAM - RiskLab
  • José Luis Crespo, Profesor Titular de Economía Financiera y Contabilidad - Universidad de Alcalá
  • Pablo Cuerno,A&H Actuarial Manager AmTrust Europe Limited, profesor asociado Universidad Carlos III
  • Fernando Gallardo, Consultor y Profesor Asociado de Finanzas de la UAM
  • Juan Carlos García Céspedes, Director Gestión estructural y asset allocation - Global Risk Management BBVA
  • José Antonio Gonzalo, Catedrático de Economía Financiera y Contabilidad y Expresidente del Instituto de Contabilidad y Auditoría de Cuentas
  • Lorenzo Hernández Martínez de la Peña, Consultor y socio Quantitative Risk Research (QRR)
  • Roberto Knop Muszynski, Responsable del Área de Valoraciones JLL
  • Manuel López, Profesor Titular de Derecho Mercantil y Abogado Asociado Senior bufete Ashurst LLP
  • Julio E. Martínez Fajardo, Managing Director Banco Santander -Trader Estructuras Híbridas
  • Juan Mascareñas, Catedrático de Economía Financiera - UCM.
  • Desiderio Mencía, Responsable de Desarrollo IS2
  • Agustín Moliner, Consejero del Club de Riesgos
  • Fernando de la Mora, Managing Director, Álvarez&Marsal. Financial Industry Advisory Services
  • Eduardo Morales, PREDYCO S.L.
  • Fernando Vallcanera Icardo, Director. KPMG Advisory
  • Manuel Peraita, Director de Peraita y Asociados - Profesor Asociado de Matemáticas Actuariales UAH - Consultor del Banco Mundial y Miembro del Proyecto Solvencia II en el Grupo Consultivo  Actuarial Europeo
  • Sergio Planell Bermejo, Área de políticas de riesgos. Grupo Santander
  • Antonio Sánchez Calle, Catedrático de Análisis, Depto de Matemáticas de la UAM - RiskLab
  • Rogelio Sánchez Ramo, Executive Director Estructuración Clientes Corporativos – Wholesale Banking & Asset Management. BBVA
  • Luis Seco, Profesor, University of Toronto - President and CEO, Sigma Analysis & Management
  • Alberto Suárez, Profesor del Depto de Informática, EPS de la UAM - RiskLab
  • Jorge Tejero, Consultor. Quantitative Risk Research (QRR)
  • Constancio Zamora Ramírez, Profesor Titular de Economía Financiera y Contabilidad de la Universidad de Sevilla - Vocal de la Comisión de Principios Contables de AECA.
  • Marco Bertoletti, Santander Analytics (Methodology and Model Development).
  • Agustín Pineda García, Santander Analytics (Methodology and Model Development).
  • Manuel Jesús Vega Gordillo, Santander Analytics (Methodology and Model Development).

 

 

 

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