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Bienvenidos al segundo m贸dulo del curso de Anal铆tica Financiera. En este m贸dulo nos adentraremos a los tipos de datos que son series de tiempo y que son de mucha relevancia para el 谩rea financiera. Aprenderemos primero a describir los componentes de las series de tiempo financieras, tales como las series de precios, tasas de intercambio y dem谩s, para relacionar algunos modelos que las estudian, lo cual es un paso inicial muy importante para poder generar interpretabilidad de los datos y capacidades de pron贸sticos. Tambi茅n, entenderemos las diferencias y uso de las diferentes m茅tricas de error dentro de la muestra y de aquellas de pron贸stico, para la selecci贸n de modelos. Finalmente, como una aplicaci贸n a estos modelos, entenderemos los principios b谩sicos de las Redes Neuronales Artificiales para aplicarlos al pron贸stico de series financieras.

Bienvenido al tercer m贸dulo del curso Anal铆tica Financiera. En este m贸dulo nos introduciremos al 谩rea de riesgo y su relaci贸n usual con los rendimientos de los activos. Para ello, una primera lecci贸n se enfocar谩 a describir los momentos estad铆sticos de las series, que nos ayuda a tener una descripci贸n general del comportamiento de las series, como de precios, rendimientos. La segunda lecci贸n abordar谩 con m谩s detalle la relaci贸n de riesgo rendimiento. Para ello, comenzaremos abordando las definiciones de riesgo, sus medidas m谩s empleadas y finalmente, estudiaremos esta relaci贸n a trav茅s de dos modelos de valoraci贸n usualmente empleados en finanzas.

Bienvenido al cuarto y 煤ltimo m贸dulo del curso Anal铆tica Financiera. En este m贸dulo continuaremos estudiando los temas de riesgo, donde nos enfocaremos a estudiar los conceptos de volatilidad condicional y el riesgo de mercado. Abordaremos los conceptos de la volatilidad condicional mediante los modelos ARCH y GARCH; igualmente estudiaremos los diferentes tipos de riesgos financieros donde aterrizaremos en el tipo de Mercado, estudiando el Valor en Riesgo o VaR mediante diferentes modelos. Igualmente, identificaremos algunas limitantes de estos modelos y daremos paso al planteamiento de CVaR o VaR condicional. Finalmente, y como punto final del curso, desarrollar谩s un interesante caso de aplicaci贸n en el 谩rea de anal铆tica financiera.