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ASSET MANAGEMENT

Módulo 13: Portfolio Management

  • Asset Management

  • La teoría moderna del portafolio MPT

    • Objetivos: minimizar riesgo, VaR y ES.

    • Maximizar sharpe ratio

    • Función de utilidad

    • Frontera Eficiente

    • rebalanceo de posiciones

  • Capital Asset Pricing Model CAPM

    • Estimación y ajustes de las betas

  • Asset Pricing Theory APT

  • Modelo Multifactorial

  • Ejercicio 36: Estimación de frontera eficiente, minimizando ES usando Python 

  • Ejercicio 37: Optimización y rebalanceo de posiciones de securities en R

  • Ejercicio 38: Estimación de betas y Capital Asset Pricing Model (CAPM) en Python

  • Ejercicio 39: Modelo de Asset Pricing Theory (APT)

​VAR y Expected Shortfall

Módulo 14: Value at Risk (VaR) y Expected Shortfall (ES)

 

  • Porfolios Líneales y no-líneales

  • Estimación de Volatilidad

  • Modelos Paramétricos

    • Normal VaR

    • Distribución t-student

    • Distribución Lognormal

  • Modelo Líneal para acciones y bonos

  • Modelo Cuadrático para opciones

  • Expected Shortfall

  • Ejercicio 40: Expected Shortfall y VaR en Python

Módulo 15: Simulación Histórica y Monte Carlo

 

  • VaR Simulación Histórica

    • Ajuste a la volatilidad

    • Bootstrapping

  • VaR Simulación de Monte Carlo

    • Simulación con un factor de riesgo

    • Simulación con múltiples factores de riesgo

    • Métodos de Reducción de varianza

  • VaR Monte Carlo basado en copula gaussiana

  • VaR Monte Carlo basado en copula t-student

  • Ejercicio 41: Estimación del VaR: usando Simulación de Monte Carlo en Pyhton

  • Ejercicio 42: Simulación Histórica en Excel 

  • Ejercicio 43: Backtesting de Simulación Histórica en Excel

  • Ejercicio 44: VaR usando copula gaussiana y tStudent en R

ASSET MANAGEMENT

€500.00Precio
Impuesto excluido
    • Tras el pago, recibirás en menos de 24 horas, un link para que descargues el material del curso.
    • Aprobando el examen recibirás en 24 h un certificado electrónico del curso.
    • Acceso ilimitado al vídeo de 10 horas
    • Presentación tipo Power Point en formato PDF
    • Ejercicios en Excel, R, Python y Jupyter Notebook
    • Examen
    • Necesitas instalar Python, R y Jupyter Notebook, no obstante en los vídeos te indicamos como hacerlo.