Minería de Datos e Inteligencia de Negocios
Máster. Curso 2023/2024.
GESTIÓN GLOBAL DEL RIESGO. SCORING - 606546
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 061D - MÁSTER UNIVERSITARIO EN MINERÍA DE DATOS E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (2012-13)
- Carácter: OPTATIVA
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
El alumno será capaz de
- Utilizar los modelos estadísticos para la gestión y cuantificación y cobertura del riesgo asociado a una cartera de inversión financiera
- Cuantificar y detectar riesgos en la concesión de créditos (scoring de empresas e individuos)
- Manejar herramientas informáticas para el análisis de riesgos financieros
- Elaborar y presentar informes con las interpretaciones y conclusiones obtenidas en las distintas aplicaciones.
- Utilizar los modelos estadísticos para la gestión y cuantificación y cobertura del riesgo asociado a una cartera de inversión financiera
- Cuantificar y detectar riesgos en la concesión de créditos (scoring de empresas e individuos)
- Manejar herramientas informáticas para el análisis de riesgos financieros
- Elaborar y presentar informes con las interpretaciones y conclusiones obtenidas en las distintas aplicaciones.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
20 h
Clases prácticas
40 h
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
1
Breve descriptor:
En esta asignatura se estudiarán los principales elementos para detectar, cuantificar, valorar y cubrirse de los riesgos financieros, y más concretamente del riesgo de mercado producido por la variación de los precios de los activos financieros y el riesgo de crédito producido por el incumplimiento de las obligaciones de pago (impagos).
Requisitos
Conocimientos elementales de estadística, cálculo y economía.
Objetivos
La modelización del riesgo financiero
Contenido
- Concepto de riesgo financiero: riesgo operacional, de crédito y de mercado.
- Estudio y modelización de las series financieras: movimientos Brownianos, modelos ARIMA y modelos GARCH.
- Métodos tradicionales de medición de riesgo de mercado: cuantificación de la rentabilidad y del riesgo de una cartera de activos. Elección de la cartera óptima (optimización de cartera y frontera media-varianza).
- El valor en riesgo (VER) como medida de riesgo de mercado de una cartera: un análisis univariante y multivariante de los métodos paramétricos y de simulación.
- Técnicas de diagnóstico en los modelos de riesgo de mercado: pruebas de tensión (stress-testing) y ejercicios de autocomprobación (back-testing).
- Riesgo de crédito y técnicas de scoring: probabilidad de default y matriz de transición de crédito. Árboles de decisión y regresión logística.
- Aplicaciones de las técnicas de scoring: el riesgo de empresa.
- Introducción a las técnicas de fraude.
- Estudio y modelización de las series financieras: movimientos Brownianos, modelos ARIMA y modelos GARCH.
- Métodos tradicionales de medición de riesgo de mercado: cuantificación de la rentabilidad y del riesgo de una cartera de activos. Elección de la cartera óptima (optimización de cartera y frontera media-varianza).
- El valor en riesgo (VER) como medida de riesgo de mercado de una cartera: un análisis univariante y multivariante de los métodos paramétricos y de simulación.
- Técnicas de diagnóstico en los modelos de riesgo de mercado: pruebas de tensión (stress-testing) y ejercicios de autocomprobación (back-testing).
- Riesgo de crédito y técnicas de scoring: probabilidad de default y matriz de transición de crédito. Árboles de decisión y regresión logística.
- Aplicaciones de las técnicas de scoring: el riesgo de empresa.
- Introducción a las técnicas de fraude.
Evaluación
La evaluación continua será calificada atendiendo a ejercicios y trabajos relacionados con los contenidos propuestos por el profesor, así como la participación del estudiante en las clases y en las actividades formativas propuestas por el profesor
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua. Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua. Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.
Bibliografía
BIBLIOGRAFIA
Alexander, C. (2008) Market Risk Analysis, Volume I - IV. The Wiley Finance Series, ISBN-13: 978-0470998007 - ISBN-13: 978-0470998014 ; ISBN-13: 978-0470997895; ISBN-13: 978-0470997888
Anderson, R. ( 2007) The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation. Oxford University Press, ISBN: 9780199226405
Boudt, K., Galanos, A., Payseur, S. & Zivot, E. (2019) Multivariate GARCH models for large-scale applications: A survey. Handbook of Statistics 41: 193-242. Elsevier, ISBN: 9780444641533
Brealey, R. A. & Myeres, S. C. (2015) Principles of Corporate Finance. 11th Edition. McGraw-Hill/Irwin Series in Finance, Insurance, and Real Estate, ISBN-13: 978-0078034763
Choudhry, M. (2012) An Introduction to Value-at-Risk. 5th Edition, Wiley, ISBN-13: 978-1118316726
Danielsson, J. (2011) Financial Risk Forecasting: The theory and Practice of Forecasting Market Risk, with Implementation in R and Matlab. John Wiley & Sons, Hoboken, ISBN: 978-0470669433
Hull, J. C. (2015) Option, futures and other derivatives. 9th Edition, Prentice Hall, ISBN-13: 9780133456318
Jorion, P. (2006) Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk. 3rd edition, McGraw-Hill, ISBN-13: 978-0071464956
Mays, E. & Lynas, N. (2011) Credit Scoring for Risk Managers: The Handbook for Lenders. CreateSpace Independent Publishing Platform, ISBN-13: 978-1450578967
Siddiqi, N. (2015) Credit Risk Scorecards. Developing and implementing Intelligent Credit Scoring. J Wiley & Sons, ISBN: 978-1119201731
Tsay, R.S. (2010) Analysis of Financial Time Series. 3rd Edition, John Wiley & Sons, Hoboken, ISBN-13: 978-0470414354
Alexander, C. (2008) Market Risk Analysis, Volume I - IV. The Wiley Finance Series, ISBN-13: 978-0470998007 - ISBN-13: 978-0470998014 ; ISBN-13: 978-0470997895; ISBN-13: 978-0470997888
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Siddiqi, N. (2015) Credit Risk Scorecards. Developing and implementing Intelligent Credit Scoring. J Wiley & Sons, ISBN: 978-1119201731
Tsay, R.S. (2010) Analysis of Financial Time Series. 3rd Edition, John Wiley & Sons, Hoboken, ISBN-13: 978-0470414354
Estructura
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo 1 | 18/09/2023 - 12/01/2024 | LUNES 18:00 - 19:30 | - | ALICIA PEREZ ALONSO JAVIER MONJAS PEREZ |
Grupo 2 | 18/09/2023 - 12/01/2024 | MARTES 18:00 - 19:30 | - | ALICIA PEREZ ALONSO JAVIER MONJAS PEREZ |
Actividades prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo 1 | 18/09/2023 - 12/01/2024 | LUNES 19:30 - 21:00 | - | ALICIA PEREZ ALONSO JAVIER MONJAS PEREZ |
Grupo 2 | 18/09/2023 - 12/01/2024 | MARTES 19:30 - 21:00 | - | ALICIA PEREZ ALONSO JAVIER MONJAS PEREZ |