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- Level Professional
- Course by Universidad de los Andes
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Conforme las organizaciones complejizan sus modelos de negocios, se requieren más personas con habilidades en el análisis de datos y la construcción de modelos estadísticos que faciliten la toma de decisiones financieras en escenarios con riesgo. En este curso, se presenta una visión general de los métodos de analítica en finanzas que se aplican en la actualidad. Se da primeramente, una introducción a la analítica financiera estableciendo la relación entre la transformación de datos y la generación de valor, entendiendo primeramente las diferencias entre los tipos de datos usuales para identificar modelos, técnicas y tipos de problemáticas que resuelven. Posteriormente, nos introduciremos en las series financieras, entenderás sus componentes, así como la relevancia de las diferentes métricas de error dentro de la muestra y los de pronóstico para la selección de modelos. Aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático y los modelos usuales en finanzas; con ello en mente, estudiaremos y aplicaremos los principios de las redes neuronales para predecir comportamientos de las series financieras. Finalmente, entenderemos las principales métricas de riesgo financiero y su relación con el rendimiento de activos. Bajo este contexto, se realizarán aplicaciones a modelos descriptivos y predictivos contemplados en modelos econométricos y de aprendizaje automático. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieren adentrarse en el mundo de la analítica de datos aplicado a finanzas, quienes reconocen que el desarrollo de habilidades de análisis para el entendimiento y aplicación de los enfoques estadísticos descriptivos, de diagnóstico y de predicción en finanzas son relevantes hoy en día. Este curso está pensado para personas con por lo menos un título de pregrado con conocimientos intermedios en probabilidad y estadística. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento, desde el gobierno, la industria, la consultoría y la academia. Este curso requiere de la instalación de R y R-Studio, es recomendable que el equipo cuente con más de 8 GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1 GB.Modules
Introducción
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- Cuéntanos de ti
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- Introducción al curso
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- Bienvenida al curso
- Recomendaciones para tener éxito
- Guía de instalación R / R Studio
¿Qué es analítica de datos?
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- La Analítica Financiera en Contexto
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- ¿Qué es la Analítica Financiera?
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- ¿Qué es la Analítica Financiera y qué tipo de problemas resuelve?
Tipos de datos en finanzas
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Assignment
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Assignment
- Introducción Analítica Financiera y Tipos de Datos
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- Los tipos de datos en finanzas
- Tutorial: tipos de datos en finanzas
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- ACTIVIDAD: Práctica de tipos de datos
¿Qué son las series y cómo se estudian?
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Assignment
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Assignment
- Cómo elegir modelos con Métricas de desempeño
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- ¿Cómo seleccionar un modelo de serie de tiempo?
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- Las Series Financieras
- Los componentes de las series de tiempo
- Tutorial: Ejemplo Ajuste y Pronóstico a Serie Tiempo
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- Modelos de Series de Tiempo
- Métricas de desempeño de Modelos
Lección Modelos ANN
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- Redes neuronales para el pronóstico de una serie financiera
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- Las redes neuronales en finanzas
- Modelo Red Neuronal para problema de regresión
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- ACTIVIDAD:Aplicación de una Red Neuronal a serie de tiempo
Los Momentos de las Series
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- Introducción al M3: Riesgo y rendimiento de las Series
- Ejercicio práctico Momentos en la series finacieras
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- Momentos de una variable aleatoria
- ACTIVIDAD: Ejercicio práctico de Momentos
Relación Riesgo-Rendimiento. Un Modelo de Valuación
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- Momentos estadísticos y modelos de valoración de activos
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- Foro: ventajas y desventajas de los modelos de rendimiento
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- La varianza como medida de riesgo y otras medidas de riesgo
- Ejercicio práctico de relación entre el riesgo y el rendimiento de series
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- El Modelo de Famma-French
La Volatilidad Condicional, un modelo de volatilidad
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- Qué son los modelos de volatilidad
- Modelo Heterocedástica serie de rendimiento
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- El modelo de Garch
- Ejercicio práctico: modelos GARCH aplicados a los rendimientos de los activos.
El valor en riesgo
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Assignment
- Modelos de volatilidad condicional y medición del riesgo financiero
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- Tipos de Riesgos Financiero
- Tutorial VaR y CVaR
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- El valor en riesgo (VaR) y el valor en riesgo condicional (CVaR)
Caso de aplicación
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- Cuestionario sumativo - Caso: promoción a la posición de inteligencia financiera
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- Promoción al puesto inteligencia financiera
- Cierre
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- Guía del Caso: promoción a la posición de inteligencia financiera
Auto Summary
"Analítica Financiera" es un curso de Coursera enfocado en Big Data y Analytics, ideal para aquellos interesados en el análisis de datos financieros y la construcción de modelos estadísticos. Instruido por expertos, el curso cubre métodos actuales de analítica en finanzas, incluyendo series financieras, aprendizaje automático y redes neuronales. Requiere conocimientos intermedios en probabilidad y estadística, y el uso de R y R-Studio. Apto para profesionales con al menos un título de pregrado, independientemente de su campo, y ofrece opciones de suscripción Starter y Professional.
Adriana Abrego Pérez