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Temario del curso

Parte I – Fundamentos de Matlab

Conceptos básicos de Matlab

  • Interfaz de usuario de Matlab
  • Variables y sentencias de asignación
  • Objetos de datos básicos: Vector, Matriz, Tabla
  • Manipulación básica de datos
  • Objetos de caracteres y cadenas
  • Expresiones relacionales
  • Funciones numéricas integradas
  • Importación y exportación de datos
  • Visualización de datos, opciones gráficas, anotaciones y personalización de gráficos

Programación en Matlab

  • Automatización de comandos mediante scripts
  • Lógica y control de flujo: if, if-else, switch, condicionales anidados
  • Sentencias de bucle y código vectorizado
  • Escritura de funciones

Trabajo con datos financieros

  • Objetos de datos: Celdas, Estructuras, Tablas y series temporales
  • Manipulación de fechas y horas
  • Conversión entre diferentes tipos de datos y operaciones con ellos
  • Modificación de tablas y operaciones sobre tablas
  • Filtrado de datos, indexación, indexación lógica y categorías
  • Preparación de datos:
    1. Gestión de datos faltantes
    2. Limpieza de datos y manejo de observaciones inusuales
    3. Transformaciones de datos
  • Funciones estadísticas

Parte II – Aplicaciones Financieras

Visión general de los accesorios (toolboxes) de Matlab relevantes para el análisis financiero

  • Financial Toolbox
  • Financial Instruments Toolbox
  • Trading Toolbox
  • Risk Management Toolbox
  • Econometrics Toolbox
  • Optimization Toolbox
  • Statistics Toolbox

Fundamentos de modelado financiero

  • Variabilidad aleatoria, distribuciones de probabilidad y procesos aleatorios
  • Ajuste de distribuciones
  • Regresión lineal
  • Modelado mediante simulación – Simulación de Monte Carlo
  • Modelado de optimización
  • Optimización bajo incertidumbre

Regresión y volatilidad

  • Regresión lineal
  • Regresiones espurias
  • No estacionariedad
  • Cointegración
  • Modelos de volatilidad condicional ARCH y GARCH

Teoría de carteras y asignación de activos

  • Modelo de descuento de dividendos
  • Teoría moderna de carteras

Modelos de precios de activos

  • CAPM

Gestión del riesgo de mercado

  • VAR (Valor en Riesgo) mediante simulación histórica
  • VAR mediante simulación de Monte Carlo
  • VAR y análisis de componentes principales (PCA)

Métodos de optimización

  • Optimización convexa
  • Programación lineal
  • Programación dinámica
  • Optimización no convexa

Requerimientos

Se recomienda contar con conocimientos avanzados de matemáticas o economía, o bien experiencia relevante en el ámbito laboral para este material.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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