trabajo fin de grado ade

TRABAJO FIN DE GRADO ADE (Código:65024017)
GESTIÓN CUANTITATIVA DEL RIESGO FINANCIERO
Curso 2013/2014
(Subcódigo Línea Temática: 0008)
EQUIPO DOCENTE
Prof. Javier Sanz Pérez
OBJETIVOS
Las entidades financieras están sometidas a lo que se denomina “política prudencial”;
por tal, en un sentido muy amplio, se entiende el nivel de recursos propios que éstas
deben mantener para asegurar su buen funcionamiento y cubrir los diferentes tipos de
riesgos a los que están sometidas, entre otros:
a) Riesgo de mercado: posibilidad de sufrir pérdidas ante movimientos adversos en
los precios de mercado de los instrumentos financieros negociables en su poder.
b) Riesgo de crédito: posibilidad de sufrir pérdidas derivadas del incumplimiento de
las obligaciones contractuales que incumben a las contrapartes con las que se
relaciona la entidad.
c) Riesgo operacional: posibilidad de sufrir pérdidas como consecuencia de la
existencia de procesos, sistemas, equipos técnicos y humanos inadecuados, o por
fallos en los mismos, así como por hechos externos.
d) Riesgo de liquidez: posibilidad de incurrir en pérdidas por no disponer o poder
acceder a fondos líquidos suficientes para hacer frente a las obligaciones de pago.
Estas políticas emanan del Banco Internacional de Pagos (BIS, acrónimo en inglés)
establecido en Basilea, que a través de “recomendaciones” que se transponen a las
normativas comunitarias y a los distintos bancos centrales nacionales, velan por el buen
funcionamiento del sistema financiero.
En el Trabajo Fin de Grado a desarrollar en esta línea temática, "Gestión Cuantitativa del
Riesgo Financiero", nos centraremos en la gestión del riesgo de mercado, analizando las
herramientas cuantitativas necesarias para su análisis y medición. Los resultados del
aprendizaje se fundamentarán en un caso práctico, propuesto por el equipo docente, que
tendrá como objetivo que el alumno sea capaz de:
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Conocer la necesidad de controlar y gestionar adecuadamente el riesgo de
mercado (normativa BIS).
Aprender a identificar los parámetros empleados para el cálculo del VaR.
Conocer los distintos métodos de cálculo del VaR: paramétrico, simulación
histórica y MonteCarlo.
Implementar y validar el método utilizado: backtesting.
Gestionar el riesgo de mercado en situaciones extraordinarias: stress testing &
worst case scenario.
El equipo docente
Estadística y Excel.
recomienda
tener
conocimientos
sobre
productos
derivados,
PLAN DE TRABAJO
La metodología de trabajo será eminentemente práctica, de manera que el alumno
aprenda las herramientas necesarias para la gestión cuantitativa del riesgo de mercado
en un entorno real de mercado. El equipo docente propondrá un caso práctico sobre el
que el alumno deberá trabajar y entregar como Trabajo Fin de Grado.
Como apoyo al estudio y realización del Trabajo Fin de Grado se enseñarán las diferentes
herramientas cuantitativas de gestión del riesgo a través del material que el alumno
podrá encontrar en la plataforma web:
PARTE I.
1. Conceptos previos: estadística descriptiva
2. Conceptos previos: Excel
PARTE II.
3. Riesgo de Mercado
4. Metodologías de medición del riesgo de mercado
4.1. Metodología paramétrica
4.2. Simulación histórica
4.3. Simulación Monte Carlo
5. Back testing
6. Stress testing
7. Worst case scenario
8. Caso práctico
Si bien cada estudiante tiene una manera de trabajar y una organización en su estudio,
la propuesta de aprendizaje de los contenidos será la siguiente (cronograma y
actividades de carácter optativo, no obligatorio para el alumno):
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SEM A N A
T EM AS
A CT I VI D A DES
SEMANA 1
PARTE I. Estadística
Estudio del capítulo 1. Conceptos previos: estadística
& Excel
descriptiva
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 2
Estudio del capítulo 2. Excel
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 3
PARTE II. Riesgo de
Estudio del capítulo 3. Riesgo de mercado
mercado
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 4
Estudio del capítulo 4. Metodologías de medición del
riesgo de mercado
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 5
Estudio del capítulo 4.1. Metodologías de medición
del riesgo de mercado: metodología paramétrica
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 6
Estudio del capítulo 4.2. Metodologías de medición
del riesgo de mercado: simulación histórica
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 7
Estudio del capítulo 4.3. Metodologías de medición
del riesgo de mercado: simulación Monte Carlo
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 8
Estudio del capítulo 5. Backtesting
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
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SEMANA 9
Estudio de los capítulos 6 y 7. Stress testing & worst
case scenario
Realización de las actividades propuestas en la
plataforma web
SEMANA 10
Preparación Trabajo
Preparación del Trabajo Fin de Grado
Fin de Grado
SEMANA 11
SEMANA 12
Preparación del Trabajo Fin de Grado
Entrega Trabajo Fin
Preparación y entrega del Trabajo Fin de Grado
de Grado
El trabajo tendrá una extensión máxima de 3.000
palabras y deberá enviarse en las fechas establecidas
junto con un documento excel que recoja los datos
analizados. Una vez corregido el trabajo, el Equipo
Docente dará el visto bueno para su defensa por
escrito durante las Pruebas Presenciales.
BIBLIOGRAFÍA
El material didáctico se encontrará en la plataforma web y constará de:
Notas técnicas.
Presentaciones y hojas excel.
Lecturas complementarias de artículos o papers de interés.
WEBSITES. Las siguientes direcciones en Internet ayudarán al estudiante en su estudio:
WEB S ITE
CO NTE N ID O S
www.bis.org
Bank of International Settlements
www.risk.net
Risk Management
www.riskmetrics.com
Risk Management
www.jpmorgan.com
Research
www.algorithmics.com
Risk Management
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BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:
TIT U LO
A UT O R
ED ITO R
Quantitative Finance and Risk
Management
Jan W Dash
World Scientific
Quantitative Risk
management. Concept,
Techniques, Tools
Alexander J. McNeil,
Rüdiger Frey, Paul
Embrechts
Princeton University
Press
Random Number Generation
and Monte Carlo Methods
James E. Gentle
Springer Verlag
MonteCarlo in Financial
Engineering
Paul Glasserman
Springer Verlag
The econometrics of financial
markets
John Y. Campbell, Andrew Princeton University
W. Lo, A. Craig Mackinlay Press
TUTORIZACIÓN
El Equipo Docente atenderá las consultas de los alumnos en los Foros de la plataforma web.
También pueden contactar por correo electrónico y telefónicamente (los miércoles lectivos de
9:30 a 13:30 horas) en:
Teléfono: 91.398.6397
Correo electrónico: [email protected]
Despacho 1.20bis (planta 1)
Facultad de CC. Económicas y Empresariales
Paseo de Senda del Rey, 11. 28040 Madrid
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