4.2
étoiles
12 évaluations

Ricardo Pasquini

Offert par

Modelización Cuantitativa para Finanzas Corporativas

Universidad Austral

À propos de ce cours

4 361 consultations récentes

Este es un curso de modelización cuantitativa pensado para su aplicación en el ámbito de finanzas corporativas.  En este curso aprenderás cómo explotar de la mejor forma los datos que alimentan a los modelos financieros. 
En la "era de los datos", cada vez más las organizaciones cuentan con información que pueden ser explotada para enriquecer la modelización financiera.  Apoyándonos en métodos estadísticos y de modelización, en este curso aprenderás a proyectar variables de interés, a realizar predicciones, a medir y a evaluar la implicancia de riesgos. También aprenderás criterios para la toma decisiones, basadas en la evaluación de escenarios con incertidumbre. Aplicaremos herramientas básicas de análisis estadístico, métodos de regresión simple y multivariado, técnicas de series de temporales, y de predicción frente a una gran cantidad de variables explicativas, entre otras herramientas que estudiaremos con el foco en aplicaciones financieras.  Implementaremos los modelos más simples en Excel, y ganaremos agilidad en estimaciones más complejas usando R. 

Este es el segundo curso de la serie de Finanzas Corporativas ofrecido por la Universidad Austral.

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Niveau débutant

Approx. 12 heures pour terminer

Espagnol

Ce que vous allez apprendre

Explotar datos históricos, o de otras empresas o unidades de negocio para estimar el escenario esperado y escenarios de riesgo.
Utilizar modelos de regresión para incorporar información adicional a la explicación y predicción de la variable de interés a modelar.
Modelar y predecir series de tiempo.
Realizar mejores predicciones utilizando una gran cantidad de variables explicativas.

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Approx. 12 heures pour terminer

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,4/5 (5 évaluations)

Ricardo Pasquini

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Universidad Austral

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Proyectando el Escenario Esperado y Escenarios de Riesgo

En este módulo introduciremos la proyección de una variable basándonos en la información disponible sobre esa variable. Analizaremos también cómo las proyecciones afectan nuestras decisiones financieras. Nos apoyaremos en los conceptos de proyección de un escenario esperado, la identificación de escenarios de riesgo, y en cuantificar sus probabilidades de ocurrencia. Utilizaremos para esto herramientas clásicas de la estadística frecuentista: los conceptos de escenario esperado, distribución de probabilidad, y el uso de percentiles.

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 42 min), 9 lectures, 1 quiz

6 vidéos

Introducción al Curso y al Módulo 16 min

M1L1VT19 min

M1L2VT16 min

M1L2VT24 min

M1L3VT17 min

M1L3VT27 min

9 lectures

Caso Indieplay10 min

Caso Indieplay: Resolución en Excel10 min

C2M1L1M3 ¿Cómo graficar histogramas en Excel?10 min

C2M1L1M4 Nota aclaratoria: Valor Esperado y Promedio10 min

C2M1L2MI Indieplay 2 Riesgos10 min

C2M1L2M2 Instructivo percentiles10 min

C2M1L3M5 S&P50010 min

C2M1L3M6 Simulación Normal10 min

Soluciones cuestionario Módulo 110 min

1 exercice pour s'entraîner

Quiz: Cuestionario Módulo 130 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Modelización basada en Regresión

En este módulo cubriremos cómo proyectar una variable incluyendo datos adicionales, aquellos que servirían para explicar o predecir el fenómeno de interés. Nos enfocaremos en modelos de regresión, uno de los métodos más utilizados para la modelización. Comenzaremos por introducir la versión simple, donde una sola variable es utilizada como base de la modelización. Luego, extenderemos el modelo para incluir múltiples variables. Introduciremos los cambios en la interpretación, y los problemas comunes que pueden surgir en la modelización.

4 heures pour terminer

12 vidéos (Total 125 min), 6 lectures, 1 quiz

12 vidéos

Introducción al Módulo 22 min

M2L1VT19 min

M2L1VT211 min

M2L1VT38 min

M2L1VT416 min

M2L2VT113 min

M2L2VT27 min

M2L2VT38 min

M2L2VT417 min

M2L3VT19 min

M2L3VT210 min

M2L3VT38 min

6 lectures

C2M2L1M1 Indieplay: Regresión Simple en Excel10 min

C2M2L2M1 Indieplay: Regresión Múltiple en Excel10 min

C2M2L2 M2 Regresión Múltiple en R10 min

C2M2L3M1 Default de Crédito: Estimación en Excel10 min

C2M2L3M2 Default de Crédito: Estimación en R10 min

Soluciones cuestionario Módulo 210 min

1 exercice pour s'entraîner

Quiz: Cuestionario Módulo 230 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Modelos de Series de Tiempo

En los módulos anteriores trabajamos con modelos donde la información temporal (i.e., cuándo ocurrió un evento) es irrelevante. En este módulo extendemos los modelos para acomodar a las Series de Tiempo, que son aquellos procesos en donde la secuencialidad de la información es relevante. Aplicaciones incluyen la proyección del Producto Bruto Interno de un país, la tasa de interés en un mercado, el precio de una acción, etc. Discutiremos formas de modelizar a las series de tiempo por sus principales componentes. Cubriremos también modelos específicos para modelar el componente de autocorrelación temporal. En este módulo también introduciremos al software R para modelar series de tiempo de una manera eficiente.

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 73 min), 5 lectures, 1 quiz

8 vidéos

Introducción al Módulo 31 min

M3L1VT16 min

M3L1VT29 min

M3L2VT110 min

M3L2VT212 min

M3L3VT19 min

M3L3VT210 min

M3L3VT312 min

5 lectures

C2M3L1 Simulación de series de tiempo en Excel10 min

C2M3L2 Ajuste de series de tiempo en Excel10 min

C2M3L3M1 Series para estimar en R10 min

C2M3L3M2 Estimación de Series de tiempo en R10 min

Soluciones cuestionario Módulo 310 min

1 exercice pour s'entraîner

Quiz: Cuestionario Módulo 330 min

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

Enfoque predictivo con aplicaciones en R

En este módulo nos enfocaremos en lo que llamaremos un enfoque predictivo de la modelización. Estos métodos buscan maximizar la capacidad predictiva aun cuando al hacerlo pierden la capacidad explicativa del fenómeno en cuestión. La prioridad del enfoque predictivo es hacer la mejor predicción posible, y para ello es fundamental evitar el sobreajuste de los datos. Aprenderemos a diagnosticar el sobreajuste e introduciremos a los modelos de regularización, un tipo de modelos que permiten limitar el sobreajuste de manera automatizada.

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 60 min), 4 lectures, 2 quiz

6 vidéos

Introducción al Módulo 42 min

C2M4L1 VT1 Introducción al enfoque de predicción11 min

C2M4L1 VT2 Diagnóstico de sobreajuste10 min

C2M4L1 VT3 Diagnosticando sobreajuste en R10 min

C2M4L2 VT1 Regularización9 min

C2M4L2 VT2 Implementando Regularización en R15 min

4 lectures

M4L1 MI Diagnóstico de Sobreajuste - Código en R10 min

M2L1 M2 Datos: Tarjeta Crédito10 min

M4L2 M1 Regularización - Código de R10 min

Soluciones cuestionario Módulo 410 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz: Cuestionario Módulo 430 min

EXAMEN DE FINAL DEL CURSO40 min

Avis

4.2

4 avis

5 stars
38,46 %
4 stars
53,84 %
1 star
7,69 %

Meilleurs avis pour MODELIZACIÓN CUANTITATIVA PARA FINANZAS CORPORATIVAS

par RA4 oct. 2021

El curso estuvo diicil, pero aprendí muchas cosas.

par JV26 déc. 2021

Ya conocía algunos de los modelos usados aquí, pero no con tal aplicación. Es un curso muy interesante, me encanto la forma en que lo presentan en Excel y R, MUCHÍSIMAS GRACIAS.

par JA29 janv. 2023

reforse el conocimiento de excel y aprendi un poco de r

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Foire Aux Questions

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Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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