
Enginyeria Financera Avançada
Codi: 104876Crèdits: 6
| Titulació | Tipus | Curs |
|---|---|---|
| Estadística Aplicada | OP | 4 |
Professor/a de contacte
- Nom :
- Albert Ferreiro Castilla
- Correu electrònic :
- albert.ferreiro@uab.cat
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
L’assignatura és una continuació natural de l’assignatura Introducció a l’Enginyeria Financera i es per això que és recomanable però no obligatori que l’alumne tingui assolits els coneixements bàsics d’aquesta assignatura. Sí és recomanable tenir assolits els coneixements teòrics bàsics de càlcul, càlcul de probabilitats, i mètodes numèrics adquirits ens cursos anteriors.
Objectius
L’objectiu d’aquesta assignatura es introduir l’estudiant en un àrea molt activa tant científicament com professionalment com és la matemàtica financera. L’objectiu formatiu principal és aprofundir en la descripció dels diferents actius financers així com mostrar les eines i conceptes matemàtics i estadístics que s’empren per la seva gestió, incidint en la seva correcta utilització i interpretació dels resultats.
És per això que requereix que l’estudiant tingui assolits els coneixements teòrics i pràctics de l’assignatura Introducció a l’Enginyeria Financera així com els conceptes bàsics de càlcul, càlcul de probabilitats i mètodes numèrics.
Així l’assignatura es planteja com un primer curs en derivats financers, incidint en la descripció dels més rellevants en el mercat, el seu ús i la seva valoració. Des de fa més de 40 anys els derivats financers han jugat un paper molt rellevant per mitigar el risc, especular o arbitrar mercats i han estat una peça fonamental en la transferència de risc entre agents econòmics. És per aquest motiu que els derivats financers també han estat en el centre de diferents crisis financeres.
És també un objectiu que l’alumne faci un treball que requereixi l’ordinador, això ens portarà a complementar les classes de teoria amb classes de problemes i unes pràctiques on l’ordinador estigui present.
Resultats d'aprenentatge
- CM14 (Proposar el model estadístic necessari per a analitzar conjunts de dades pertanyents a estudis reals.) Proposar el model estadístic necessari per a analitzar conjunts de dades pertanyents a estudis reals.
- KM17 (Reconèixer els models estadístics per a l'anàlisi de dades amb diferents estructures i complexitat que apareixen freqüentment en diferents àmbits d'aplicació.) Reconèixer els models estadístics per a l'anàlisi de dades amb diferents estructures i complexitat que apareixen freqüentment en diferents àmbits d'aplicació.
- KM18 (Reconèixer el llenguatge propi de les aplicacions d'economia i finances, ciències biomèdiques i enginyeria, aportat per la investigació i la innovació en l'àmbit de l'estadística.) Reconèixer el llenguatge propi de les aplicacions d'economia i finances, ciències biomèdiques i enginyeria, aportat per la investigació i la innovació en l'àmbit de l'estadística.
- SM16 (Seleccionar les fonts d'informació adequades per al treball estadístic.) Seleccionar les fonts d'informació adequades per al treball estadístic.
- SM18 (Depurar la informació disponible per al tractament estadístic posterior.) Depurar la informació disponible per al tractament estadístic posterior.
Continguts
- Introducció
- Introducció als mercats financers
- Preu just, valor raonable i finances
- Acadèmia vs Industria: Advertiment
- Valor temporal del diner: Tipus d’interès
- Tipologia dels tipus d’interès
- Factors de descompte
- Corbes spot & forward
- Mètode del Bootstrapping
- Descripció dels actius de renda fixa i valoració
- Valoració de Forwards i Futurs
- Descripció dels instruments forward i futurs
- Preu forward i valor esperat
- Preu forward en divisa
- Derivats de tipus d’interès
- Convencions de mercat
- Descripció d’un swap de tipus d’interès i valoració
- Mecànica del mercat de swaps
- Opcions sobre bons, caps i floors
- Mecánica del mercat d’opcions
- Opcions Vanilla sobre renda variable
- Opcions Exòtiques & Titulitzacions
Llevat que les restriccions imposades per les autoritats sanitàries obliguin a una priorització o reducció d’aquests continguts.
Activitats formatives i Metodologia
| Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|
| Estudi + Treball Problemes & Pràctiques | 67,5 | 2,7 | |
| Classes Pràctiques | 20 | 0,8 | |
| Classes Teoria | 30 | 1,2 | |
| Tutories | 25 | 1 |
L'alumne adquireix els coneixements científic-tècnics propis de la assignatura assistint a les classes de teoria i complementant-les amb l'estudi personal dels temes explicats. Les classes de teoria són les activitats en les quals s'exigeix menys interactivitat a l'estudiant: estan concebudes com un mètode fonamentalment unidireccional de transmissió de coneixements del professor a l'alumne.
Els problemes i les pràctiques són sessions amb un nombre reduït d'alumnes amb una doble missió. D'una banda es treballen els coneixements científic-tècnics exposats en les classes de teoria per a completar la seva comprensió i aprofundir en ells desenvolupant activitats diverses, des de la típica resolució de problemes fins la discussió de casos pràctics. D'altra banda, les classes de problemes són el fòrum natural en el qual discutir en comú el desenvolupament del treball pràctic, aportant els coneixements necessaris per a portar-lo endavant, o indicant on i com es poden adquirir. El curs pràctic d'aquesta assignatura es planteja com un camí per orientar l'estudiant en un treball de camp d'estadística en cadascuna de les seves etapes.
Aquest plantejament està orientat a promoure un aprenentatge actiu i a desenvolupar el raonament crític i la capacitat d'anàlisi i síntesi.
La metodologia docent proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
| Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
|---|---|---|---|---|
| Pràctiques | 25% | 2,5 | 0,1 | SM16, SM18 |
| Exàmen | 50% | 2,5 | 0,1 | CM14, KM17, KM18 |
| Problemes | 25% | 2,5 | 0,1 | CM14, KM17, KM18 |
Per tal d’aprovar l’assignatura és necessari que la mitjana de les pràctiques i problemes sigui més gran o igual a 4 i la nota del examen superior o igual a 3. Si l’estudiant es presenta a l’examen de recuperació, la nota final serà la nota de l’examen de recuperació (100%). No és permès de presentar-se al examen de recuperació per pujar nota. L’alumne es considerarà no avaluable en cas que no presenti cap entrega de pràctiques o problemes. S’aplicarà el mateix sistema de recuperació que per l’avaluació continuada. S’aplicarà el mateix criteri de no avaluable que per l’avaluació continuada. En cas que l'alumne opti per l'Avaluació Única, aquesta constarà d'un Examen (50%) i un treball pràctic (50%), per tal de poder superar l'assignatura en aquesta modalitat cal superar una nota mínima de 5 en cada una de les activitats.
En aquesta assignatura, no es permet l'ús de tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) en cap de les seves fases. Qualsevol treball que inclogui fragments generats amb IA serà considerat una falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
La realització de qualsevol irregularitat en un acte d’avaluació (frau acadèmic, plagi o ús indegut de la IA, tret que aquest ús estigui autoritzat expressament a la guia docent), que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació, suposa que aquest acte es qualificarà amb un 0. En cas que la guia docent prevegi que per superar l’assignatura sigui requisit imprescindible haver obtingut una nota mínima en aquest acte d’avaluació o que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura és 0. Al marge d’això, es podrà instruir un procés disciplinari a l’estudiant que incorri en alguna d’aquestes irregularitats.
L’avaluació proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.
Bibliografia
Hull, J. (2008) Options, Futures, and Other Derivatives, Prentice Hall.
Programari
Excel
Grups i idiomes de l'assignatura
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d'aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
| Tipus de docència | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoria | 1 | Català | segon quadrimestre | tarda |
| (SEM) Seminaris | 1 | Català | segon quadrimestre | tarda |