Universidad Austral
Modelización Cuantitativa para Finanzas Corporativas

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Modelización Cuantitativa para Finanzas Corporativas

Ricardo Pasquini

Instructeur : Ricardo Pasquini

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Ce que vous apprendrez

  • 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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Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

6 vidéos9 lectures1 devoir

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.

Inclus

12 vidéos6 lectures1 devoir

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.

Inclus

8 vidéos5 lectures1 devoir

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.

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6 vidéos4 lectures2 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
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Ricardo Pasquini
Universidad Austral
1 Cours2 428 apprenants

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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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JL
4

Révisé le 8 mai 2023

JV
4

Révisé le 26 déc. 2021

RA
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Révisé le 4 oct. 2021

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