CURSO DE ANÁLISIS DE DATOS EN ECONOMETRÍA FINANCIERA Y BANCARIA

Introducción a la Econometría Financiera y Bancaria

• Conceptos básicos de econometría aplicada a finanzas y banca.
• Importancia de la econometría en el análisis de series financieras.
• Revisión de software y herramientas estadísticas para el análisis financiero (Python, R, STATA).

Propiedades de los Retornos Financieros

• Características de los retornos financieros: volatilidad, leptocurtosis, sesgo.
• Estacionariedad y pruebas de raíz unitaria aplicadas a series financieras.
• Autocorrelación y heterocedasticidad en los datos financieros.
• Análisis descriptivo de los retornos y representación gráfica.

Modelos ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)

• Fundamentos del modelo ARCH: especificación y su importancia en finanzas.
• Estimación e interpretación de los parámetros en el modelo ARCH.
• Aplicaciones de los modelos ARCH para la estimación de volatilidad.

Extensiones Univariadas de los Modelos ARCH

• Modelos GARCH (Generalized ARCH): especificación y estimación.
• Modelos GARCH multivariados: MGARCH, DCC-GARCH y su uso en la modelización de series de retornos múltiples.
• Evaluación de modelos GARCH: selección de parámetros y ajuste del modelo.
• Análisis de los modelos TARCH y EGARCH para capturar efectos asimétricos de la volatilidad.

No-Normalidad Condicional y Modelos de Distribución Alternativa

• Introducción a la no-normalidad en series de retornos financieros.
• Modelos de distribución condicional alternativos (distribución t, distribución de cola pesada).
• Evaluación del riesgo extremo: Value at Risk (VaR) y Expected Shortfall (ES) en distribuciones no normales.
• Ajuste y validación de modelos para condiciones de no-normalidad en finanzas.