Presentación Introducción Capítulo 1. Introducción a los modelos de riesgo financiero 1.1. Conceptos básicos del riesgo financiero 1.1.1. Tipos de riesgo financiero 1.1.2. Importancia de la gestión del riesgo financiero 1.2. Herramientas matemáticas y estadísticas en la modelización del riesgo 1.3. Fundamentos de las distribuciones de pérdidas 1.4. Problemas prácticos resueltos

Capítulo 2. Modelos de riesgo de mercado 2.1. Introducción al riesgo de mercado 2.2. Modelos de valoración y gestión del riesgo de mercado 2.2.1. Modelos de precios de activos financieros 2.3. Estimación del Value at Risk (VaR) y Expected Shortfall (ES) 2.4. Problemas prácticos resueltos

Capítulo 3. Modelos de riesgo de crédito 3.1. Introducción al riesgo de crédito 3.2. Modelos para evaluar el riesgo de crédito 3.2.1. Modelos estructurales de crédito 3.2.2. Modelos reducidos de crédito 3.3. Calificación crediticia y su impacto en el riesgo 3.3.1. Factores que influyen en la calificación crediticia 3.4. Problemas prácticos resueltos

Capítulo 4. Modelos de riesgo operacional 4.1. Introducción al riesgo operacional 4.2. Clasificación del riesgo operacional 4.3. Modelos de LDA (Loss Distribution Approach) para riesgo operacional 4.3.1. Componentes del modelo LDA 4.3.2. Cálculo del capital económico 4.4. Aplicaciones del riesgo operacional en bancos y aseguradoras 4.4.1. Estrategias de mitigación del riesgo operacional 4.5. Problemas prácticos resueltos

Capítulo 5. Modelos de riesgo de liquidez 5.1. Introducción al riesgo de liquidez 5.2. Clasificación del riesgo de liquidez 5.3. Modelos de riesgo de liquidez en bancos y mercados financieros 5.3.1. Análisis de gap de liquidez 5.3.2. Modelos de escenarios de estrés 5.4. Impacto del riesgo de liquidez en el Value at Risk (VaR) 5.4.1. Cálculo del VaR ajustado por liquidez 5.5. Estrategias de mitigación del riesgo de liquidez 5.5.1. Gestión de activos y pasivos 5.5.2. Implementación de planes de contingencia de liquidez 5.6. Problemas prácticos resueltos

Capítulo 6. Modelos de riesgo sistémico 6.1. Introducción al riesgo sistémico 6.2. Factores que contribuyen al riesgo sistémico 6.3. Modelos de contagio financiero 6.3.1. Modelos de redes financieras 6.3.2. Modelos de propagación de choques 6.4. Evaluación del riesgo sistémico en mercados interconectados 6.4.1. Medición del riesgo sistémico 6.4.2. Modelos de equilibrio general dinámico estocástico (DSGE) 6.5. Estrategias de mitigación y regulación del riesgo sistémico 6.5.1. Políticas macroprudenciales 6.5.2. Estrategias de intervención en crisis 6.6. Problemas prácticos resueltos

Capítulo 7. Modelación de cadenas markovianas en demografía 7.1. Beneficios y aplicaciones del modelado de cadenas de Márkov 7.2. Sistema dinámico 7.3. Procesos de Ito 7.4. Análisis de un caso 7.5. Modelación markoviana básica 7.6. Evolución matricial de las probabilidades en el tiempo 7.7. Resumen de los resultados finales 7.8. Resumen de los resultados finales: evolución saldos de fondo

8. Conclusión 9. Ejercicios propuestos Modelos Markovianos Ejercicios sobre procesos binomiales asociados al riesgo bancario Simulaciones Modelos Binomiales (Defaults) Modelos Markovianos (cadena discreta) Proceso de Wiener (movimiento Browniano) Modelos de riesgo con saltos (Poisson-Wiener) Valor en riesgo (VaR) y CVaR Modelos de exposición al default (EAD) y pérdida esperada (EL) Valoración de créditos según IFRS 9 GAP (Análisis de Sensibilidad de Tasas) Rentabilidad ajustada por riesgo (RAROC) Modelo binomial (Defaults Múltiples Períodos) Proceso Wiener (activo con interés compuesto) Modelo markoviano (clasificación crediticia compleja) Proceso de Wiener (activo con interés compuesto) Modelo Poisson-Wiener (saltos variables) Pérdida esperada (el con escenarios múltiples) IFRS 9 (pérdida esperada multiperíodo) GAP financiero (múltiples vencimientos) RAROC (rentabilidad con ajuste de riesgo complejo) Evolución de los estados crediticios Simulación dinámica bancaria: evolución del balance Definición del problema Pasivos (L(t): Proceso de patrimonio neto (proceso de rutina) Distribución de la probabilidad de quiebra Valor esperado del tiempo hasta la ruina Definición del modelo SIR adaptado a carteras bancarias Ecuaciones del modelo SIR Interpretación financiera de las variables Condiciones iniciales del modelo Resolución numérica del modelo (EULER) Interpretación de parámetros

10. Anexos 10.1. Anexo I. Modelo de riesgo

Objetivo del estudio Hipótesis y supuestos Metodología utilizada 3.1. Tratamiento de la base de datos 3.2. Método utilizado para modelizar el riesgo 3.3. Modelización de la pérdida esperada 3.4. Análisis de los créditos vencidos en el horizonte de valoración Resultados de la valoración 4.1. Simulación de Monte Carlo Sensibilidad del pasivo Impacto en el flujo de caja proyectado Recomendaciones 10.2. Anexo II. Sumario de simulación de variables aleatorias 10.3. Anexo III. Aplicación de un modelo markoviano a un plan de previsión social en salud

Resumen Objetivo Descripción del modelo Código de JavaScript Árbol de modelación markoviana 10.4. Anexo IV. Exámenes de autoevaluación de los capítulos 10.5. Anexo V. Requerimientos de información para una consultoría exitosa en la gestión integral de riesgos en un banco 10.6. Anexo VI. Aplicación del cálculo tensorial en un problema de seguros: un ejemplo de análisis de correlaciones multidimensionales y acumulación de riesgo 10.7. Anexo VII. La agrupación de los datos poblacionales en la valoración de un plan de pensiones y la simulación Monte Carlo

Resumen Aspectos introductorios Modelos conceptuales del cálculo del pasivo Análisis comparativo de la muestra vs. el cálculo individual Hipótesis y supuestos actuariales utilizados Simulación Monte Carlo Conclusiones Anexos Conclusión Casos prácticos

11. Bibliografía