CG10, CG11.

CE4, CE9, CE15.

50 %

50 %

100 %

2,4

3,6

7

Se recomienda que el/la estudiante haya cursado previamente las asignaturas Econometría para la Ciencia de Datos y/o Series Temporales.

Comprender la relación entre precios, rendimientos y riesgo, así como la eficiencia y predictibilidad de los mercados financieros.

Aplicar herramientas cuantitativas para modelizar y evaluar rendimientos y volatilidad, medir el riesgo de mercado mediante valor en riesgo (VaR), expected shortfall (ES) y backtesting, y estimar el riesgo de crédito mediante modelos de scoring.

La calificación de la evaluación continua se determinará en función de la resolución de ejercicios, la realización de pruebas de conocimiento y la participación activa del alumnado en las clases y en las actividades formativas propuestas por el profesorado. La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el/la estudiante no podrá superar la asignatura únicamente mediante la evaluación continua. Cualquier estudiante tendrá derecho a presentarse al examen de la convocatoria ordinaria o extraordinaria y a que la calificación de este represente el 100 % de su nota final.

Alexander, C. (2008a). Market Risk Analysis. Volume I: Quantitative Methods in Finance. Wiley.
Alexander, C. (2008b). Market Risk Analysis. Volume II: Practical Financial Econometrics. Wiley.
Alexander, C. (2008c). Market Risk Analysis. Volume IV: Value-at-Risk Models. Wiley.
Christoffersen, P. F. (2011). Elements of Financial Risk Management (2nd ed.). Academic Press/Elsevier.
Danielsson, J. (2011). Financial Risk Forecasting: The Theory and Practice of Forecasting Market Risk, with Implementation in R and MATLAB. Wiley.
Hull, J. C. (2023). Risk Management and Financial Institutions (6th ed.). Wiley.
McNeil, A. J., Frey, R. & Embrechts, P. (2015). Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools (Revised ed.). Princeton University Press.
Thomas, L., Crook, J., & Edelman, D. (2017). Credit Scoring and Its Applications (2nd ed.). SIAM.
Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series (3rd ed.). Wiley.

Bibliografía complementaria:

Anderson, R. (2007). The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation. Oxford University Press.
Basel Committee on Banking Supervision. (2019). Minimum Capital Requirements for Market Risk. Bank for International Settlements.
Brealey, R. A., Myers, S. C., Allen, F. & Edmans, A. (2023). Principles of Corporate Finance (14th ed.). McGraw Hill.
Campbell, J. Y., Lo, A. W. & MacKinlay, A. C. (1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press.
Choudhry, M. (2013). An Introduction to Value-at-Risk (5th ed.). Wiley.
Crouhy, M., Galai, D. & Mark, R. (2014). The Essentials of Risk Management (2nd ed.). McGraw Hill.
Diebold, F. X. (2007). Elements of Forecasting (4th ed.). Thomson South-Western.
Diebold, F. X. & Mariano, R. S. (1995). “Comparing Predictive Accuracy”. Journal of Business & Economic Statistics, 13(3), 253–263.
Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series (4th ed.). Wiley.
Engle, R. F. (1982). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”. Econometrica, 50(4), 987–1007.
Fama, E. F. (1970). “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work”. The Journal of Finance, 25(2), 383–417.
Jorion, P. (2006). Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk (3rd ed.). McGraw Hill.
Lando, D. (2004). Credit Risk Modeling: Theory and Applications. Princeton University Press.
Siddiqi, N. (2016). Intelligent Credit Scoring: Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards (2nd ed.). Wiley.