01
Calcular VaR y Expected Shortfall con más de un enfoque.
Aplicación sobre un caso guiado y documentación del resultado.
Información disponibleRiesgo de MercadoOnline en vivo
Riesgo de Mercado con Python: VaR, Expected Shortfall y Stress Testing
Construye un flujo reproducible para medir, validar y reportar riesgo de mercado con Python.
El programa está disponible para revisión, pero no tiene inscripciones ni fechas abiertas. Puedes solicitar información sin pago ni compromiso.
Proyecto aplicado
01
Fundamento
Identifica exposiciones y construye la serie de pérdidas y ganancias que alimenta la medición.
02
Práctica
Simula escenarios y estima pérdidas de cola más allá del VaR.
03
Entrega
Motor reproducible de VaR y Expected Shortfall, backtesting, escenarios y reporte ejecutivo.
Programa previsto; fechas y condiciones definitivas se anunciarán antes de abrir matrículas.
Modalidad
Online en vivo
Duración
1 mes · 8 clases · 12 horas en vivo
Precio final referencial
$129.990 CLP · Matrícula aún no abierta
Carga académica real
Las competencias requieren práctica entre clases.
1 mes · 8 clases: 12 horas en vivo y trabajo práctico guiado.
Conocimientos de entrada
Estadística básica y manejo inicial de Python/pandas; se recomiendan conceptos financieros.
Entregable aplicado
Motor reproducible de VaR y Expected Shortfall, backtesting, escenarios y reporte ejecutivo.
Lo que podrás hacer
Del concepto a una entrega verificable.
Proyecto previsto: Motor reproducible de VaR y Expected Shortfall, backtesting, escenarios y reporte ejecutivo.
02
Interpretar limitaciones y excepciones de backtesting.
Aplicación sobre un caso guiado y documentación del resultado.
03
Diseñar escenarios, límites y alertas.
Aplicación sobre un caso guiado y documentación del resultado.
04
Producir un reporte trazable para comité.
Aplicación sobre un caso guiado y documentación del resultado.
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes. Operación comercial: NEXO LABS SPA · RUT 78.197.007-7.
Modalidad
Formato online en vivo. Las fechas y el horario se informarán al confirmar una nueva edición.
Aula y materiales
Acceso privado a enlaces, materiales y grabaciones cuando la edición las incluya.
Certificación
El certificado de Academia Bayes estará sujeto a la aprobación de las actividades y el proyecto que se definan al abrir la cohorte.
Aplicación profesional
Trabaja sobre problemas de la práctica.
Dirigido a analistas de riesgo de mercado, tesorería, inversiones, validación, auditoría y analítica.
01
Factores de riesgo, posiciones, precios y P&L
Identifica exposiciones y construye la serie de pérdidas y ganancias que alimenta la medición.
02
Retornos, volatilidad, correlación y calidad de datos
Prepara precios y revisa vacíos, extremos y dependencias entre factores.
03
VaR paramétrico y simulación histórica
Compara supuestos, horizontes y cuantiles sobre una misma cartera.
04
Monte Carlo y Expected Shortfall
Simula escenarios y estima pérdidas de cola más allá del VaR.
Contenido previsto
Ocho clases con una entrega final.
Cada clase desarrolla una parte del caso y deja evidencia para el proyecto. La malla se confirmará antes de abrir la cohorte.
Pensado para
Analistas de riesgo de mercado, tesorería, inversiones, validación, auditoría y analítica.
Requisito recomendado: Estadística básica y manejo inicial de Python/pandas; se recomiendan conceptos financieros.
Factores de riesgo, posiciones, precios y P&L
Identifica exposiciones y construye la serie de pérdidas y ganancias que alimenta la medición.
Retornos, volatilidad, correlación y calidad de datos
Prepara precios y revisa vacíos, extremos y dependencias entre factores.
VaR paramétrico y simulación histórica
Compara supuestos, horizontes y cuantiles sobre una misma cartera.
Monte Carlo y Expected Shortfall
Simula escenarios y estima pérdidas de cola más allá del VaR.
Backtesting, excepciones y cobertura
Contrasta pronósticos con pérdidas observadas y documenta excepciones.
Duración, DV01, FX, equity y griegas
Calcula sensibilidades básicas e interpreta qué exposición domina el resultado.
Stress testing, escenarios, límites y alertas
Define shocks plausibles, umbrales y respuestas para monitoreo.
Motor integrado e informe final
Integra cálculos, controles y un reporte trazable para comité.
Recursos del programa
Herramientas para aplicar el método después de clases.
Formato de aprendizaje previsto para la próxima edición. Los materiales específicos se confirmarán antes de abrir la matrícula.
Explicación aplicada y caso práctico
Material descargable y laboratorio guiado
Entregable final con revisión académica
Enfoque profesional
Método, límites y trazabilidad.
Aprende a distinguir resultados calculados de decisiones profesionales y a comunicar los supuestos del trabajo.
Supuestos y fuentes de datos documentados
Limitaciones y resultados revisados en el caso aplicado
Referencias normativas con fin educativo; no constituyen asesoría legal ni regulatoria
Resultado esperado
Calcular VaR y Expected Shortfall con más de un enfoque.
Interpretar limitaciones y excepciones de backtesting.
Diseñar escenarios, límites y alertas.
Producir un reporte trazable para comité.
Información del programa
¿Quieres conocer una próxima edición?
Déjanos tus datos y te contactaremos con información del programa o cuando exista una nueva apertura.
Valor referencial
$129.990 CLP
US$155 para pagos internacionales
Precio referencial. La matrícula se habilitará cuando se confirme la próxima edición. Solicitar información no genera cobro ni reserva un cupo.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre el programa
Puedes revisar el programa y solicitar información. No hay fechas ni inscripciones abiertas en este momento.
¿Ya tiene fecha?
Aún no. La próxima edición se anunciará después de validar interés y disponibilidad docente.
¿Puedo matricularme ahora?
No. El formulario registra interés; no cobra ni reserva un cupo.
¿El precio es definitivo?
Es el precio referencial vigente y se confirmará antes de abrir la matrícula.
¿Entrega certificación oficial de CMF, GARP o FRM?
No. Academia Bayes entregará su propio certificado cuando el curso se abra y el estudiante cumpla los requisitos académicos.
¿Necesito Python?
Sí, para este programa se recomienda estadística básica y manejo inicial de python/pandas; se recomiendan conceptos financieros.