Competencias del título |
Código
|
Competencias / Resultados del título
|
A1 |
Alcanzar un conocimiento básico en un área de Ingeniería/Ciencias Aplicadas, como punto de partida para un adecuado modelado matemático, tanto en contextos bien establecidos como en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares. |
A2 |
Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos previamente establecidos. |
A3 |
Determinar si un modelo de un proceso está bien planteado matemáticamente y bien formulado desde el punto de vista físico. |
A4 |
Ser capaz de seleccionar un conjunto de técnicas numéricas, lenguajes y herramientas informáticas, adecuadas para resolver un modelo matemático. |
A5 |
Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería. |
A6 |
Ser capaz de extraer, empleando diferentes técnicas analíticas, información tanto cualitativa como cuantitativa de los modelos. |
A7 |
Saber modelar elementos y sistemas complejos o en campos poco establecidos, que conduzcan a problemas bien planteados/formulados. |
A8 |
Conocer, saber seleccionar y saber manejar las herramientas de software profesional (tanto comercial como libre) más adecuadas para la simulación de procesos en el sector industrial y empresarial. |
B1 |
Poseer conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial |
B2 |
Ser capaz de integrar conocimientos para enfrentarse a la formulación de juicios a partir de información que, aun siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos |
B3 |
Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades |
B4 |
Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado. |
B5 |
Saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios, incluyendo la capacidad de integrarse en equipos multidisciplinares de I+D+i en el entorno empresarial |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Conocer el funcionamiento de los productos financieros, de tipo opciones y de tipo bonos, más usuales |
AM1 AM2 AM5 AM6 AM7
|
BP1 BM3 BI1
|
|
Conocer las herramientas de cálculo estocástico necesarias para la valoración |
AM2 AM6 AM7
|
BP1 BI1
|
|
Conocer la metodología de cobertura dinámica para establecer modelos matemáticos de tipo BlackScholes |
AM2 AM3 AM7
|
BP1 BM1 BI1
|
|
Dado un producto financiero, saber obtener el modelo de BlackScholes adecuado. |
AM1 AM2 AM4 AM7
|
BM1 BM2 BM3 BI1
|
|
Conocer los métodos numéricos adecuados para resolver los modelos de BlackScholes de cada producto (con uno o dos factores estocásticos) . |
AM4 AM5 AM8
|
BM1 BM2 BM3 BI1
|
|
Conocer y calcular con algunos modelos de riesgo financiero |
AM1 AM2 AM5 AM6 AM7
|
BP1 BM1 BM2 BM3 BI1
|
|
Contenidos |
Tema |
Subtema |
1. Mercados financieros y productos financieros derivados. |
|
2. Valor actualizado de productos sin riesgo. |
|
3. Modelos de precios de activos con riesgo. |
|
4. Técnica de cobertura dinámica y modelos de Black-Scholes |
|
5. Modelos Black-Scholes para opciones y bonos con un factor estocástico |
|
6. Modelos Black-Scholes para opciones y bonos con dos factores estocásticos |
|
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Solución de problemas |
A2 A3 A4 A5 A6 A7 B5 B3 B1 |
0 |
60 |
60 |
Solución de problemas |
A2 A3 A4 A5 A6 A7 B5 B3 B1 |
0 |
36 |
36 |
Prueba objetiva |
A2 A3 A6 A7 B5 |
4 |
0 |
4 |
Sesión magistral |
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 B2 B5 B3 B1 B4 |
42 |
0 |
42 |
|
Atención personalizada |
|
8 |
0 |
8 |
|
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Solución de problemas |
Se entregan al alumno una lista de problemas, algunos son sencillos para practicar conceptos y técnicas, otros son más complicados |
Solución de problemas |
- En los documentos .pdf que se exponen aparecen ejercicios sencillos para la revisión y aplicación de conceptos
- Además se indican referencias bibliográficas donde se pueden encontrar ejercicios relacionados con la materia expuesta |
Prueba objetiva |
Se entregan al alumno enunciados de varios problemas para que los resuelva, pudiendo utilizar las transparencias que se han expuesto en clase |
Sesión magistral |
- Se entrega previamente a las sesiones un documento .pdf con las transparencias que se expondrán en clases
- Se usará tablet PC y sistema de videoconferencia para la impartición de la sesión magistra a los alumnos de los tres campus
- Se fomentará intervención de los alumnos con preguntas y se resolverán dudas o ilustrarán comentarios mediante aplicacion Windows Journal |
Atención personalizada |
Metodologías
|
Solución de problemas |
|
Descripción |
Se revisan los problemas realizados por cada alumno, que forman parte de la calificación |
|
Evaluación |
Metodologías
|
Competencias / Resultados |
Descripción
|
Calificación
|
Prueba objetiva |
A2 A3 A6 A7 B5 |
Se realizará una prueba escrita de aplicación práctica de los conocimientos impartidos en fecha fijada con una fecha adicional para recuperación de la misma |
60 |
Solución de problemas |
A2 A3 A4 A5 A6 A7 B5 B3 B1 |
Se valorarán los ejercicios propuestos en clases para su realización fuera de clases |
40 |
|
Observaciones evaluación |
|
Fuentes de información |
Básica
|
C. Vázquez (2010). An introduction to Black-Scholes modeling and numerical methods in derivatives pricing. MAT Serie A
I. Achdou, O. Pironneau (2005). Computational methods for options pricing. SIAM
T.Mikosch (1998). Elementary Stochastic Calculus with Finance in View. World Scientific, (Singapur)
P.G.Zhang (1998). Exotic Options, A guide to second generation option. World Scientific (Singapur)
C.W. Oosterlee, L.A. Grzelak, A. Leitao (2021). Modelos matemáticos y métodos numéricos en finanzas cuantitativas. Editorial Aula Magna
P.Wilmott, S.Howison, J.Dewynne (1996). Option Pricing: Mathematical Models and Computation. Oxford Financial Press
J.C.Hull (2000). Options, Futures and Other Derivatives. Prentice-Hall Inc., (New Jersey)
A. Pascucci (2011). PDE and martingale methods in option pricing. Bocconi University Press, Springer
P.Wilmott, S.Howison, J.Dewynne (1996). The mathematics of Financial Derivatives, A Student Introduction. Cambridge University Press
R.Seydel (2007). Tools for Computational Finance. Universiteitext, Springer-Verlag |
|
Complementária
|
|
|
Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Métodos numéricos estocásticos/614855226 |
|
Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
|
Asignaturas que continúan el temario |
Software profesional en finanzas/614855218 |
|
|