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Análisis de Riesgo Cuantitativo Aplicado
Duración: 3 días
Introducción
Este curso práctico de 3 días cubrirá los principios más relevantes del
análisis de riesgo cuantitativo, diseño de modelos de riesgo, y de
simulaciones de Monte Carlo. Algunos de los temas que se cubrirán en el
curso incluyen mejores prácticas en el desarrollo de modelos de riesgo,
como seleccionar distribuciones apropiadas, el uso de opinión de
expertos en modelos de riesgo, como incluir incertidumbre en evaluación
de proyectos, y errores más comunes que un analista puede cometer y como
evitarlos.
Durante el curso se explicarán variadas teorías de probabilidad y
estadísticas, y los principios teóricos de algunos procesos
estocásticos, lo que proveerá a los participantes con un conocimiento
sólido del análisis de riesgo cuantitativo.
Los participantes se familiarizarán con el uso de herramientas para
desarrollar modelos de riesgo (en este curso se utilizarán @Risk y
CrystalBall para MS Excel, y el programa estadístico R, pero los mismos
métodos y principios se pueden aplicar fácilmente a otras herramientas
de simulación). Los participantes tendrán que solucionar variados
ejercicios aplicados basados en situaciones reales, dándoles la
oportunidad de aplicar lo aprendido durante las clases.
Los ejemplos y ejercicios usados durante la clase incluirán variadas
áreas de aplicación del análisis de riesgo, incluyendo la evaluación de
proyectos, finanzas corporativas, biología y medicina, riesgos
operacionales, seguros, ingeniería, estimación de costos, y muchos
otros, resultando en un curso muy aplicado y apropiado para una variada
audiencia.
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Audiencia del curso
Cualquier persona trabajando en el ambiente privado, público o científico que tenga interés en el análisis de riesgo cuantitativo. Algunos ejemplos de participantes incluyen profesionales que necesiten realizar análisis de riesgo en finanzas o en operaciones, ingeniería, análisis de riesgo en proyectos o investigadores que quieran utilizar análisis de riesgo en sus proyectos.
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Laptops
Se requiere que los participantes traigan sus computadores personales a la clase y que tengan la capacidad de leer documentos de Microsoft Word, Power Point, y que tengan instalados Excel y Crystal Ball versión 7. Es posible descargar copias de prueba gratis de Crystal Ball y @Risk desde los sitios web de Decisioneering y Palisade pero recomendamos que instalen el programa como máximo un par de días previo al curso dado que la licencia gratuita expira en una o dos semanas dependiendo del producto. Si se decide a comprar el software, tenemos convenios con las empresas para darles un descuento.
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Filosofía de enseñanza
Todos los cursos de Vose Consulting tiene como objetivo ayudar a que los participantes comprendan (en vez de memorizar) el análisis de riesgo. Creemos que este objetivo solo se puede lograr en un ambiente informal e interactivo, usando una miríada de ejemplos y ejercicios aplicados en los cuales los estudiantes puedan aplicar y adaptar lo que aprendieron durante la clase. Nuestro principio es:
"Cuando escuchas algo, lo olvidarás.
Cuando ves algo, lo recuerdas.
Pero solo cuando haces algo realmente lo entenderás"
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ModelAssist
ModelAssist es un software de entrenamiento y referencia en análisis de riesgo creado por Vose Consulting. ModelAssist contiene explicaciones detalladas de todos los conceptos y métodos de análisis de riesgo que son presentados en este curso, complementando el material del curso. Nuestros previos estudiantes encuentran que ModelAssist es especialmente útil para revisar los materiales del curso una vez que quieren aplicar o revisar los conceptos aprendidos en la clase.
Ofreceremos ModelAssist a un precio especial para los participantes de este curso.
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Contenido del curso
Día 1
Introducción al análisis de riesgo
- Introducción al análisis y gestión de riesgos
- Desarrollando análisis de riesgo en equipo
- Desde los datos, a la información a una herramienta útil de decisión
- Análisis de riesgo cuando el conocimiento del sistema es limitado
Introducción a algunas estadísticas descriptivas
- Promedio, moda, desviación estándar, kurtosis, percentiles
Introducción a la teoría de probabilidad
- Usando distribuciones: incertidumbres, variabilidad y variabilidad entre individuos
- Conceptos de probabilidad
- Representación gráfica de eventos de riesgo : diagramas de Venn, árboles de eventos y fallas
- Algunas distribuciones de probabilidad
Introducción a los modelos de riesgo
- Simulación de Monte Carlo, Crystal Ball y Excel
- Guía rápida al uso de Crystal Ball
- ¿Calcular o simular? - ventajas y debilidades del proceso Monte Carlo
- Resultados típicos del análisis de riesgo, su presentación e interpretación
- Gráficas de densidad, probabilidad acumulada, análisis de sensibilidad, gráficas de tornado, etc.
- Problemas prácticos para los participantes
Día 2
Teorema del límite central
- Las bases teóricas de este importante teorema
- Aplicaciones practicas en modelos de simulación
Procesos estocásticos - la base del análisis de riesgo
- Los procesos Binomial y de Poisson
- Modelos de fallas de máquinas, pruebas imperfectas, reclamos de seguros, accidentes, brotes aleatorios, etc.
- Problemas prácticos para los participantes
Las distribuciones de probabilidad más comunes y como elegirlas
Día 3
Incluyendo dependencias (correlaciones) en modelos de riesgo
Buenas prácticas en el diseño de modelos de riesgo
Errores comunes al realizar análisis de riesgo (y al usar software) y como prevenirlos
Técnicas aplicadas y ejemplos reales de análisis de riesgo
- Ejemplos de variadas áreas de aplicación, incluyendo investigación de operaciones, seguros, negocios, evaluación de proyectos, biología y medicina, y muchos otros
Revisión de lo aprendido durante el curso, y clausura
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