MÁSTER EN FINANZAS CUANTITATIVAS

MÓDULO I.- PROCESOS ESTOCÁSTICOS

• Martingalas y tiempos de parada.
• Diferenciales e integrales estocásticas.
• Cálculo de Ito.
• Teoremas de Girsanov y Feynman-Kac.
• Fórmulas de Cameron-Martin.
• Procesos de Levy.

MÓDULO II.- ECONOMETRÍA FINANCIERA

• Conceptos básicos relativos a la probabilidad.
• Modelo lineal de regresión lineal simple y multivariante.
• Modelos de series temporales.
• Modelos autorregresivos condicionalmente heterocedásticos.
• Modelos no lineales en media.

MÓDULO III.- DATA MINING EN FINANZAS

• Redes neuronales artificiales.
• Algoritmos genéticos.
• Árboles de clasificación .
• Aplicaciones.

MÓDULO IV.- SIMULACIÓN Y MÉTODOS DE MONTECARLO

• Simulación de procesos estocásticos.
• Método de Montecarlo.
• Reducción de la varianza.
• Métodos de Cuasi-Monte Carlo.
• Aplicaciones.

MÓDULO V.- VALORACIÓN DE INSTRUMENTOS FINANCIEROS

• Eficiencia en los mercados.
• Modelos de valoración de instrumentos de Renta Fija.
• Modelos de valoración de instrumentos de Renta Variable.
• Modelos de Valoración de Derivados.

MÓDULO VI.- MÉTODOS COMPUTACIONALES

• Introducción a la Programación en R.
• Introducción a la Programación en Python.
• Ejemplos de programas.

MÓDULO VII.- GESTIÓN DE CARTERAS

• Modelo de Markowitz.
• Modelos e Equilibrio (CAPM y APT).
• Fondos de inversión, gestión pasiva y ETF.
• Evaluación (performance) en la Gestión de Carteras.
• Medidas avanzadas (omega, medidas asimétricas de riesgo, etc.).

MÓDULO VIII.- MODELOS AVANZADOS DE RIESGOS Y XVA

• Medidas de riesgo: Valor en Riesgo, Expected Shortfall, VaR Condicional.
• Métodos no paramétricos y EVT.
• Riesgo de Mercado.
• Riesgo de Crédito.
• XVA.

MÓDULO IX.- SEMINARIOS

PROYECTO FIN DE MASTER