Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Modelos Matemáticos en Finanzas Código 614455216
Titulación
Mestrado Universitario en Enxeñaría Matemática
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Optativa 6
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Correo electrónico
Profesorado
Correo electrónico
Web http://www.m2i.es
Descripción general Se pretende que el alumno conozca los modelos y métodos matemáticos más utilizados para la valoración de productos financieros derivados más usuales.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos

2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen

*Metodoloxías docentes que se modifican

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado

4. Modificacións na avaliación

*Observacións de avaliación:

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 Conocer y comprender los problemas que surgen en el ámbito de la Ingeniería y de las Ciencias Aplicadas como punto de partida para un adecuado modelado matemático.
A2 Saber determinar si el modelo de un proceso está bien planteado y formularlo matemáticamente en el marco funcional adecuado.
A3 Ser capaz de seleccionar el conjunto de técnicas numéricas más adecuadas para resolver un modelo matemático.
A4 Conocer los lenguajes y herramientas informáticas para implementar los métodos numéricos.
A6 Tener habilidades para integrar los conocimientos de los puntos anteriores con vistas a la simulación numérica de procesos o dispositivos surgidos en la industria o en la empresa en general, y ser capaz de desarrollar nuevas aplicaciones informáticas de simulación numérica.
A7 Desarrollar habilidades para identificar los modelos matemáticos subyacentes en un proceso planteado por profesionales de la empresa o de la industria. Ser capaz de proceder a su resolución eficiente, siguiendo las distintas etapas de modelado, análisis, elección del método numérico, simulación en el ordenador, validación de resultados, redacción de informes y la comunicación clara de las conclusiones a expertos de la industria.
B1 Adquirir habilidades de aprendizaje que les permitan integrarse en equipos de I+D+i del mundo empresarial.
B2 Adquirir habilidades de inicio a la investigación para seguir con éxito los estudios de doctorado.
B3 Ser capaz de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
B4 Saber comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general en el ámbito de la Matemática Aplicada.
B5 Ser capaz de fomentar en contextos académicos y profesionales el avance tecnológico.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
1. Conocer el funcionamiento de los productos financieros, de tipo opciones y de tipo bonos, más usuales AM1
AM7
BP1
BM3
2. Conocer las herramientas de cálculo estocástico necesarias para la valoración AM2
AM7
BI1
3. Conocer la metodología de cobertura dinámica para estableces modelos matemáticos de tipo BlackScholes AM2
AM3
AM6
AM7
BP1
BI1
4. Dado un producto financiero, saber obtener el modelo de BlackScholes adecuado. AM1
AM2
AM7
BP1
BI1
BM1
BM3
5. Conocer los métodos numéricos adecuados para resolver los modelos de BlackScholes de cada producto (con uno o dos factores estocásticos) AM3
AM4
AM6
AM7
BP1
BI1
6. Conocer algunos modelos de riesgo financiero AM1
AM2
AM3
AM7
BP1
BI1
BM1
BM2
1. Conocer el funcionamiento de los productos financieros, de tipo opciones y de tipo bonos, más usuales

Contenidos
Tema Subtema
1. Mercados financieros y productos financieros derivados.
2. Valor actualizado de productos sin riesgo.
3. Cálculo Estocástico. Modelos de precios de activos con riesgo.
4. Técnica de cobertura dinámica y modelos de BlackScholes.
5. Modelos BlackScholes para opciones y bonos con un factor estocástico
6. Modelos BlackScholes para opciones y bonos con dos factores estocásticos
7. Riesgos financieros: estadísticos de riesgos, simulación histórica, ajuste de modelos, backtesting.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral 42 0 42
Solución de problemas 0 60 60
Prueba objetiva 4 4 8
Sesión magistral 42 0 42
Solución de problemas 0 60 60
Solución de problemas 0 36 36
 
Atención personalizada 4 0 4
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
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
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 resuela, pudiendo utilizar las transparencias que se han expuesto en clase
Sesión magistral
Solución de problemas
Solución de problemas Se dejan al alumno problemas o para que resuelva en casa, algunos son más cortos y otros requieren una mayor dedicación

Atención personalizada
Metodologías
Solución de problemas
Descripción
Tutorías por correo electrónico o presenciales a horas concertadas entre el alumno y el profesor

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prueba objetiva Se realizará una prueba escrita de aplicación práctica de los conocimientos impartidos en fecha fijada con una fecha adicional para recuperación de la misma 50
Solución de problemas Se valorarán los ejercicios propuestos en clases para su realización fuera de clases 50
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica T.Mikosch (1998). Elementary Stochastic Calculus with Finance in View . World Scientific (Singapur)
J.C.Hull (2000). Futures and Other Derivatives . PrenticeHall Inc., (New Jersey)
P.Wilmott, S.Howison, J.Dewynne (1996). Option Pricing: Mathematical Models and Computation . Oxford Financial Press (Oxford)
A.J. McNeal, R. Frey, P. Embrecht (2005 ). Quantitative Risk Management . Princeton Series in Finance
P.Wilmott, S.Howison, J.Dewynne (1996). The Mathematics of Financial Derivatives, A Student Introduction. Cambridge University Press (Cambridge)

Complementária P.G.Zhang (1998). Exotic Options, A guide to second generation options. World Scientific (Singapur)
Y.K.Kwok (1998). Mathematical Models of Financial Derivatives . Springer Finance, Springer (Singapur)
R.Seydel (2002). Tools for Computational Finance . SpringerVerlag (Berlin)


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario
Ecuaciones en Derivadas Parciales I/614455101
Métodos Numéricos I/614455106

Otros comentarios
Además del estudio de la materia a medida que se va impartiendo la lección magistral, se recomienda la realización de los ejercicios y trabajo de modo continuado, utilizando, si es preciso, la bibliografía recomendada


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