Docente:
Dr. Santiago Pellegrini

Contenidos mínimos:
Repaso de los modelos ARIMA y su rol para caracterizar las variables que afectan el devenir de una empresa. Tendencia y estacionalidad estocástica o determinista en precios y otras variables financieras. Los efectos en el presupuesto de buenas y malas predicciones. Introducción a los modelos básicos multivariantes de series temporales. El modelo VARIMA. Concepto de autocorrelación cruzada y su uso en las regresiones con series temporales. Las ecuaciones de cointegración como base de relaciones teóricas de largo plazo entre variables no estacionarias. El modelo VEC y las funciones impulso respuesta y simulación de escenarios ante diferentes shocks. Introducción a los modelos de volatilidad condicional. El modelo GARCH(1,1). Extensión a modelos ARIMA-GARCH. Propiedades estadísticas de los modelos y su evidencia empírica en series financieras. Extensiones con asimetría en los shocks (efecto apalancamiento). El precio de acciones, tipos de cambio y otras variables financieras versus el precio de algunas commodities. El rol de la econometría en la gestión de riesgos financieros y en la modelización cuantitativa para simulación de escenarios de estresados. El uso de la econometría de series temporales en el cálculo de Métricas de riesgo como el VAR o la Exposición Futura Esperada (PFE). Los modelos de series temporales en variables macroeconómicas y su uso para predicción, creación de gráficos de cuantiles (“fanchart”) o simulaciones de Monte Carlo. Su utilidad en la estimación de cash-flows futuros o pruebas de estrés.

Duración:
20 horas = 1 crédito.

Carácter: 
Téorico - práctico. El curso se dictará a través de clases presenciales. Luego de la introducción teórica, se trabajará con ejercicios prácticos, focalizando el interés en el entendimiento de los conceptos brindados.

Régimen de cursado: 
Presencial con una obligación de asistencia del 80% de las clases.