Horas:
16
16
Sesiones:
2
2
Fechas:
2020-10-30
2020-10-30
Horario:
Descripción
El riesgo de contraparte, llamado en inglés Counterparty Credit Risk (CCR), es un tema de mucha actualidad. El CCR representa un tipo de riesgo en donde se consideran las perdidas asociadas a la bancarrota (el default) de la contraparte en una operación financiera.
La forma más utilizada para medir el riego de contraparte es el Ajuste de Valoración del Crédito o Credit Valuation Adjustment (CVA).
En este curso estudiaremos el riesgo contraparte, iniciando con los modelos matematicos del crédito, y llegando a calcular el CVA de forma práctica para un interest rate swap utilizando Excel, Matlab y Python. Finalmente discutiremos las extensiones del CVA llamados XVAs.
Dirigido A:
Highlights
1. El Riesgo de Crédito.
2. Los Modelos del Riesgo de Crédito.
3. Los Derivados y los Derivados Crediticios.
4. El Riesgo de Contraparte.
5. Laboratorio 1: Interest Rate Swap CVA (estático).
6. Tasas de interés para el riesgo de contraparte.
7. Laboratorio 2: Interest Rate Swap CVA (dinámico).
8. Del CVA al XVA.
The Latest From The Best
Conoce a nuestro profesorado
Alonso Peña
Quantitative Analyst European Investment Bank
Alonso Peña, Ph.D., es analista cuantitativo para el European Investment Bank, Luxemburgo.
Ha trabajado por varios años como profesor la SDA Bocconi School of Management en Milán,
Italia. Ha sido analista cuantitativo para la compañía Thomson Reuters y para el grupo bancario
Unicredit Group en Londres y Milán. Su área de especialidad es la de finanzas matemáticas,
en particular los modelos matemáticos para el cálculo de los derivados financieros, asi como
en el risk management.
Consiguió el doctorado en la Universidad de Cambridge en el Reino Unido, con una tesis
acerca de la solución numérica de ecuaciones diferenciales parciales, así como la licenciatura
en Física en el ITESM Campus Monterrey. Es poseedor del Certificate in Quantitative Finance
(CQF) de Fitch Learning (Londres).
Alonso ha publicado en los campos de finanzas cuantitativas, las matemáticas aplicadas,
la neurociencia y la historia de la ciencia. Ha sido premiado con la Robert J. Melosh Medal
(primer lugar) de la Duke University, USA, por el mejor trabajo sobre el análisis de elementos
finitos; así como la Rouse Ball Travelling Studentship in Mathematics, Trinity College, Cambridge.
El Dr. Peña ha visitado como investigador el Santa Fe Institute, USA, para estudiar los sistemas
complejos (complex systems) en las ciencias sociales. Es autor del libro “Advanced Quantitative
Finance with C++”, Packt Publishing, 2014.
