R APLICADO A FINANZAS

PRESENTACIÓN

En los últimos años ha tomado mayor relevancia el uso de software estadísticos libres y colaborativos como R o Python aplicados a la ciencia de datos, desde un punto de vista de tratamiento de la información como la modelación de la misma. El presente curso está orientado a conocer los conceptos de programación en R enfocado en el manejo de grandes volúmenes de información, así como la visualización de la información. Por otro lado, se revisará su aplicación en la modelación de temas aplicados en finanzas y en la gestión de riesgo financiero.

OBJETIVOS

General:
  • Proporcionar una formación especializada en el uso de R orientado en el manejo y visualización de la información, como en la modelación financiera.
Específicos:
  • Conocer la sintaxis en R orientada a la programación en objetos.
  • Manejar múltiples paquetes desarrollados en R.
  • Desarrollar múltiples aplicaciones financieras en R.

METODOLOGÍA

  • Las clases desarrolladas son 100% prácticas donde el aluno podrá interactuar con cada una de las herramientas mostradas.
  • Se presentan aplicaciones financieras reales donde se busca enfrentar el problema planteado.
  • Resolución de casos prácticos propuestos por los participantes.

CONTENIDO

  • Entorno R y R Studio
  • Creación de Objetos en R
  • Bucles y condicionales
  • Creación de funciones
  • Gestión de Paquetes
  • Manejo de datos con data.table
  • Manejo de gráficos con ggplot2
  • Valorización de Bonos Plain Vanilla
  • Duración y Convexidad
  • Valorización de Opciones: Letras Griegas
  • Medición del Riesgo de Mercado: Value at Risk (VaR)
  • Metodologías del VaR (Paramétrico y Simulación Histórica)
  • Metodologías del VaR: Simulación de Montecarlo
  • Condicional Value at Risk (CVaR)
  • Validación de Modelo (Backtesting)
  • Credit Scoring: Creación de Variables
  • Imputación de valores
  • Categorización de Valores
  • Estimación de modelo
  • Cálculo de Capital Económico
  • Análisis de Series de Tiempo Lineal: Función de Autocorrelación Lineal y Parcial.
  • Descomposición de una serie.
  • Prueba de raíz unitaria
  • Procesos ARIMA.
  • Modelos de Volatilidad Condicional Autorregresivos 
  • Modelos simétricos: ARCH, GARCH
  • Modelos asimétricos: EGARCH, TARCH, PARCH
  • Scrapping de una web estática.
  • Scrapping de una web dinámica.
  • Extracción de informa de información vía API.

CERTIFICACIÓN

Con el objetivo de certificar el logro de los objetivos de aprendizaje, el participante deberá rendir un trabajo, donde integrará todo lo aprendido durante el curso. con la finalidad de demostrar con una aplicación real su dominio en las herramientas tanto teóricas como prácticas. Para lograr la certificación, a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería, deberá obtener un record de asistencia no menor al 80% del total de clases programadas y con una nota superior a 13.

DOCENTE: Richard Perez Palma

Bsc. en ingeniería Económica (UNI). Actualmente se desempeña como Jefe de la unidad de Model Risk Intelligence en Banco Scotiabank. Experiencia en las áreas de Modelación y Validación de Riesgo de Crédito y Riesgo de Mercado en el Banco Scotiabank e Interbank. Ha participado en el XIV Diplomado de Finanzas en la Universidad Nacional de Ingeniería y en el VII Programa de Especialización de la Gestión del Riesgo Financiero en la UPC. Ha ejercido la docencia en la Universidad Nacional de Ingeniería y como consultor externo en temas relacionados a Econometría, Finanzas, Riesgos y capacitación en software como R, Matlab, VBA, Eviews, entre otros. Sus áreas de interés de vinculan a Finanzas, Riesgos y Análisis Econométrico.

MODALIDAD ONLINE

Las clases se realizan en la plataforma MEET, dentro de esta plataforma podrás:
  • Contar con con un docente dictando la clase en vivo y conectado durante todo el tiempo que dure la sesión.
  • Hacer preguntas o comentarios al docente en tiempo real (hablado o por chat).

AULA VIRTUAL

Comprometidos con la transformación hacia la educación digital, presentamos CANVAS: una amigable plataforma que le permite al estudiante tener mayor facilidad para encontrar su material de estudio y participar de las actividades programadas durante el ciclo, tales como: foros, tareas, evaluaciones, etc.

HORARIO:

Sábado: 16:00 – 20:00 Hrs
Domingo: 16:00 – 20:00 Hrs 

INVERSIÓN:

  • PRONTO PAGO: Hasta el 18 de diciembre
  • Comunidad UNI
  • General

: S/ 340.00
: S/ 360.00
: S/ 400.00

MATRICULA

Para poder matricularse al curso, debe solicitar al WhatsApp 941 875 336 la ficha de preinscripción y enviar al correo uprobys.fieecs@uni.edu.pe los siguientes documentos:
 
  • Egresados de universidad: escaneo de su constancia de egresado o título (en PDF).
  • Pre grado: escaneo de su malla curricular con sus respectivas notas (en PDF).
  • Escaneo de DNI a color (los 2 lados y en PDF).
  • Ficha de preinscripción llenada (en PDF).
  • Comprobante del pago (en png o jpg).

LUGARES DE PAGO

Previa solicitud de orden de pago.

Autogenerado: Nº 366 (Cursos, seminarios FIEECS)

CONDICIONES

De no cumplir con el quorum requerido (12 personas) UPROBYS FIEECS se reserva el derecho de postergar el inicio de clase del curso.

Formulario

El llenado del formulario no significa la reserva de su vacante.

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