Este curso está diseñado para introducir a los participantes a los conceptos y métodos requeridos para (1) desarrollar una evaluación de riesgo defendible y (2) tomar una decisión defendible bajo incertidumbre, utilizando el software de Palisade Corporation. Los participantes descubrirán cómo traducir sus análisis determinísticos en Excel a modelos estocásticos que puedan ser utilizados para cuantificar la exposición y evaluar estrategias de mitigación. También aprenderán cómo construir árboles de decisión para determinar qué alternativa es la mejor bajo incertidumbre. A lo largo del curso, se presentarán ejemplos a los estudiantes como ejercicios de clase. Estos ejemplos demostrarán cómo utilizar efectivamente el software e interpretar resultados.

Al completar este curso, los participantes habrán sido expuestos a los conceptos y las técnicas que son prerequisitos necesarios para llevar a cabo un análisis de riesgo y para tomar una decisión defendible utilizando el software de Palisade.

Prerequisitos:

1. Capacidad para desempeñarse con funciones básicas de Excel.
2. Recomendado—Finalización de los tutoriales respectivos del software Palisade

Dia 1: Funciones de @RISK y Aplicaciones Iniciales

1. Introducción a Palisade Corporation
2. Breve introducción a conceptos estadísticos, probabilidades, simulación, y distribuciones comunes
3. El interfaz de @RISK: menús, íconos, ventanas y cajas de diálogo
4. Desarrollo de un modelo simple
5. Añadiendo incertidumbre y variabilidad al modelo
6. Análisis e interpretación de los resultados de la simulación
7. Generación de reportes simples de resultados

Dia 2: Funciones de @RISK y Aplicaciones

1. Análisis avanzado y otras funcionalidades del @RISK
2. Correlación y relaciones inducidas en el modelo
3. Distribuciones de probabilidad avanzadas
4. Ajuste de distribuciones
5. Incorporación de la opinión experta
6. Modelos de series de tiempo
7. Ejemplo integral: VPN y TIR

Dia 3: Ejemplos de modelos de riesgo, optimización, análisis de sensibilidad y árboles de decisión

Ejemplos de riesgo operativo, mercado, crédito, etc

1. Modelo de Valor en Riesgo en Liquidez (VAR)
2. Identificación de distribuciones de pérdida (frecuencia y severidad) con @RISK para el cálculo de provisiones y capital regulatorio.
3. Modelo de Crédito con simulación: generación de la distribución de pérdida, cálculo de la pérdida esperada e inesperada, y establecimiento de provisiones y capital prudencial. ¿Cómo cambian los resultados en función de la correlación por el riesgo sistémico?
4. Optimización de Portafolios con RiskOptimizer
5. Análisis de Sensibilidad con TopRank
6. Análisis de Decisión con PrecisionTree

OBJETIVO: Al finalizar el curso, los participantes podrán implementar en forma práctica e inmediata los modelos aprendidos.