Control óptimo estocástico aplicado en economía financiera
Bogotá - presencial
40 horas ( 40 horas )
Inscripciones abiertasEl objetivo del curso es proporcionar al asistente los instrumentos, técnicas y modelos necesarios para desempeñarse como un profesional con los más altos estándares en el manejo de modelos matemáticos de control óptimo estocástico.
- El experto a cargo del curso es Francisco Venegas, Post-doctorado en Finanzas de Oxford University.
- El curso proveerá al asistente de herramientas de análisis de portafolios óptimos y metodologías de valuación de activos (bonos, acciones y derivados) en el marco de una empresa maximizadora de su valor.
- Una de las riquezas del curso es que éste parte de un conjunto de antecedentes sobre optimización de funciones necesarias para un mejor y más completo entendimiento del control óptimo estocástico
- Fortalece las habilidades de quienes estén realizando nuestra maestría en finanzas porque la optimización y la valuación se complementan en el análisis económico-financiero.
- Economistas, profesionales en finanzas y relaciones internacionales, matemáticos, jefes de riesgo en el sector financiero, analistas económicos, estructuradores de portafolio, docentes en las áreas afines
1. Optimización de funciones de funciones para el caso determinista en tiempo continuo 2. Decisiones de consumo y portafolio bajo condiciones de riesgo e incertidumbre 3. Equilibrio y valuación de activos en mercados financieros 4. Maximización de utilidad esperada y valuación de derivados 5. Maximización de beneficios de la empresa y valuación de títulos de capital 1. Egresados: 12% 2. Grupos de 2 o más personas: 17% 3. Docentes FIGRI: 40% * Los descuentos aplican si se realiza la inscripción antes del 18 de enero de 2019 * Los descuentos no son acumulables. Realice el pago del curso aquí Inversión: $1’800.000 *El código pecuniario es 13001732 Enviar al correo figri.ofimercadeo@uexternado.edu.co los siguientes documentos:
Programas relevantes
Diplomado en Métodos Cuantitativos y Computacionales para Análisis de Datos