Los métodos cuantitativos son la columna vertebral matemática del plan de estudios de finanzas y un requisito previo para casi todas las demás sesiones de estudio. Las herramientas desarrolladas aquí, desde cálculos de valor presente hasta análisis de regresión, reaparecen constantemente en Inversiones en acciones, Renta fija, Derivados y en la gestión de carteras. Para los profesionales de DeFi, estas mismas técnicas impulsan los cálculos de rendimiento, los modelos de riesgo y el análisis en cadena.
Temas
Tasas y rendimientos — Descomposición de tipos de interés, rendimientos del período de tenencia, MWRR frente a TWRR y rendimientos anualizados/compuestos continuamente.
Valor temporal del dinero en finanzas — PV/FV de sumas únicas y anualidades, valoración de bonos y acciones a través de DCF, aditividad del flujo de efectivo y sin arbitraje.
Matemáticas de cartera — Rentabilidad y riesgo de cartera, covarianza y correlación mediante probabilidad conjunta, criterio de seguridad primero de Roy.
Métodos de simulación — Distribuciones normales frente a lognormales, simulación de Monte Carlo y remuestreo de arranque.
Estimación e inferencia — Métodos de muestreo, teorema del límite central, error estándar y técnicas de remuestreo.
Prueba de hipótesis — Construcción de pruebas, errores tipo I/II, potencia y pruebas paramétricas versus no paramétricas.
Tema 1: Tasas y rendimientos - Certificación financiera 1 Guía de estudio mejorada Resumen de conceptos básicos (principio 80/20) Los conceptos más críticos que representan el 80% de las preguntas del examen: exam-focus Componentes de la Tasa de Interés: Tasa real libre de riesgo + prima de inflació...
Regresión lineal simple Cobertura de objetivos de aprendizaje OA1: Describe un modelo de regresión lineal simple, cómo se utiliza el criterio de mínimos cuadrados para estimar los coeficientes de regresión y la interpretación de estos coeficientes.
Valor temporal del dinero en finanzas: guía de estudio mejorada Objetivos de aprendizaje Después de completar este tema, debería poder: Calcule e interprete el valor presente (PV) de los instrumentos de de renta fija y de de renta variable en función de los flujos de efectivo futuros esperados Calcu...
Portfolio Mathematics - Guía de estudio mejorada Objetivo de aprendizaje 1: Cálculos de rentabilidad de la cartera Concepto central: fundamentos de la teoría del portafolio Las matemáticas de portafolios constituyen la piedra angular de la teoría moderna de portafolios, desarrollada por Harry Markow...
Tema 6: Métodos de simulación Objetivos de aprendizaje Después de completar este tema, debería poder: Explique la relación entre las distribuciones normal y lognormal y por qué se utiliza la distribución lognormal para modelar los precios de los activos cuando se utilizan rendimientos de activos com...
Tema 11: Introducción a las técnicas de Big Data Objetivos de aprendizaje Después de completar esta sección, debería poder: LO 11.1: Describir aspectos de fintech relevantes para los datos financieros LO 11.2: Describir Big Data, inteligencia artificial y aprendizaje automático LO 11.3: Describir ap...
Medidas estadísticas de rendimiento de activos Objetivos de aprendizaje Al final de este tema, los candidatos deberían poder: Calcular, interpretar y evaluar medidas de tendencia central y ubicación para abordar un problema de inversión.
Tema 4: Árboles de probabilidad y expectativas condicionales Objetivos de aprendizaje Al final de este tema, debería poder: Calcule los valores esperados, las variaciones y las desviaciones estándar y demuestre su aplicación a problemas de inversión.
Estimación e inferencia Cobertura de objetivos de aprendizaje OA1: Comparar y contrastar el muestreo aleatorio simple, aleatorio estratificado, de conglomerados, de conveniencia y de criterio y sus implicaciones para el error de muestreo en un problema de inversión Concepto central Los métodos de mu...
Prueba de hipótesis Cobertura de objetivos de aprendizaje OA1: Explicar la prueba de hipótesis y sus componentes, incluida la significación estadística, los errores de tipo I y tipo II y el poder de una prueba.
Pruebas de independencia paramétricas y no paramétricas Cobertura de objetivos de aprendizaje OA1: Explicar las pruebas paramétricas y no paramétricas de la hipótesis de que el coeficiente de correlación poblacional es igual a cero y determinar si la hipótesis se rechaza en un nivel de significancia...