Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Traballo do Alumno/a ECTS: 102 Horas de Titorías: 6 Clase Expositiva: 18 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Centro Facultade de Matemáticas
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
1. Mercados financieros y productos financieros derivados.
2. Valor actualizado de productos sin riesgo.
3. Modelos de precios de activos con riesgo.
4. Técnica de cobertura dinámica y modelos de Black-Scholes.
5. Modelos Black-Scholes para opciones y bonos con un factor estocástico
6. Modelos Black-Scholes para opciones y bonos con dos factores estocásticos
7. Calculo de riesgos financieros: riesgo de valoración y de contraparte: Definiciones, metodología y uso.
D. Brigo, M. Morini, A.Pallavicini, Counterparty credit risk, collateral and funding, Wiley Financial Series, 2013.
K.Dowd, Measuring market risk, Wiley Financial Series, 2ªEdición, 2005.
J. Gregory, Counterparty credit risk: the new challenge for global financial markets, Wiley Financial Series, 2010.
4. J.C.Hull, Options, Futures and Other Derivatives, Prentice-Hall Inc., (New Jersey), 2000.
T.Mikosch, Elementary Stochastic Calculus with Finance in View, World Scientific, (Singapur), 1998.
A. Pascucci, PDE and martingale methods in option pricing, Bocconi University Press, Springer, 2011.
R.Seydel, Tools for Computational Finance, Universiteitext, Springer-Verlag, 2006.
C. Vázquez, An introduction to Black-Scholes modeling and numerical methods in derivatives pricing, MAT Serie A, (2010), p.1-47.
P.Wilmott, S.Howison, J.Dewynne, The mathematics of Financial Derivatives, A Student Introduction, Cambridge University Press (Cambridge), 1996.
P.Wilmott, S.Howison, J.Dewynne, Option Pricing: Mathematical Models and Computation, Oxford Financial Press (Oxford), 1996.
P.G.Zhang, Exotic Options, A guide to second generation options, World Scientific (Singapur), 1998.
Competencias de especialidad “Modelización”
CM2: Saber modelar elementos y sistemas complejos o en campos poco establecidos, que conduzcan a problemas bien planteados/formulados.
Competencias generales
CG1 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial;
CG2 Saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios, incluyendo la capacidad de integrarse en equipos multidisciplinares de I+D+i en el entorno empresarial;
CG4 Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las
sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades;
CG5 Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado.
Competencias específicas
CE1: Alcanzar un conocimiento básico en el área de mecánica de sólidos, como punto de
partida para un adecuado modelado matemático, tanto en contextos bien establecidos como en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares.
CE2: Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que
faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos
previamente establecidos.
CE5: Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones,
medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería.
Los productos financieros y los modelos matemáticos fundamentales se presentarán mediante lección magistral, del mismo modo se describirán los métodos numéricos más usuales para la resolución de los modelos matemáticos. La lección magistral se desarrollará en 75% de las horas de clases, que incluirán los ejemplos y las horas destinadas al examen. Por otra parte, se dedicarán un 25% de horas a clases más prácticas, en las que los alumnos resolverán diferentes tipos de problemas, bajo la supervisión del profesor. También se propondrán ejercicios sobre productos, modelos y métodos numéricos, que el alumno deberá desarrollar individualmente o en grupo.
La evaluación será el resultado del examen escrito que aportará al menos el 50% de la nota, junto con los ejercicios y trabajos propuestos para realizar individualmente o en grupo, que aportarán el resto de la calificación.
UNIVERSIDADES DESDE LA QUE SE IMPARTE: Universidad de A Coruña
CRÉDITOS: 6 créditos ECTS
PROFESOR/A COORDINADOR/A: Carlos Vázquez Cendón (carlosv [at] udc.es (carlosv[at]udc[dot]es))
Las clases se impartirán con los sistemas que indique el M2i. La tutorías también se pueden solicitar por Skype o MS Teams.