INSTITUTO TECNOLOGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS CIUDAD DE MÉXICO
In-95-019. Ingeniería Financiera
Justificación Pedagógica:
Objetivo
Que conozcas y sepas emplear las herramientas de análisis financiero que han sido desarrolladas para valorar diferentes alternativas de inversión incorporando la naturaleza incierta de los eventos futuros. Se hará especial énfasis en que reflexiones y reconozcas las ventajas y limitantes de cada una.
Recuerda que toda modelación es una aproximación imperfecta de la realidad. Cuando modelamos lo que puede pasar en el futuro estamos intentando acotar la incertidumbre de una realidad dinámica sumamente compleja.
Estrategias de trabajo
Para poder llevar a cabo este objetivo, será indispensable que asistas y participes en clase, previa preparación de lo que cubriremos a través de actividades individuales de estudio. Se llevarán a cabo un proyecto durante el semestre y cuatro tareas en grupo.
Valor agregado
El principal valor que debes buscar de este curso, es el que puedas estructurar la problemática que representa toda decisión de inversión, a fin de aplicar las herramientas avanzadas de la ingeniería financiera para poder valorar y en su caso elegir la mejor alternativa, de entre aquellas que has identificado.
Aportaciones del curso
El curso te preparará para extraer, de manera efectiva, aquellos elementos que permiten estructurar una decisión de inversión, aplicar las herramientas de análisis que han sido desarrolladas para poder valorarla, reconociendo las limitantes inherentes a los desarrollos y modelos actuales.
Pre requisitos:
Evaluación de Proyectos con el Prof. Enrique Garza.
Objetivos específicos
Tema I. Funciones de Utilidad.
Entender como cambia nuestra posible aversión al riesgo para distintos niveles de riqueza y la manera de representar esas preferencias. 3 sesiones.
Tema II. Productos derivados: Forwards & Futures.
Que reconozcas como surgen los productos derivados con base a la necesidad de eliminar la incertidumbre de los flujos efectivos para distintos plazos. 3 sesiones.
Tema III. Swaps.
El surgimiento de este importante producto derivado y su valoración como un conjunto de futuros a distintos plazos. 3 sesiones.
Tema IV. Opciones introducción.
Adquirir el derecho a comprar ó vender un activo a un precio pre-establecido tiene una gran cantidad de aplicaciones, su estudio dio lugar a importantes avances en la ingeniería financiera. En este tema el objetivo es que entiendas la naturaleza de estos instrumentos, como operan y los mercados en que se llevan a cabo sus transacciones. 3 sesiones.
Tema V. Modelación Dinámica de activos.
La complejidad que representa el capturar la naturaleza continuamente cambiante de los precios de los activos sólo se pudo modelar aplicando procesos conocidos como movimientos brownianos y los procesos analíticos asociados a esos movimientos conocidos como procesos de Ito. Posteriormente, una aproximación a esos modelos genero el uso de mallas binomiales y trinomiales que resultan mucho más sencillos de entender. El objetivo en este tema es que aprendas a emplear las mallas como herramienta de modelación de estos procesos. 3 sesiones.
Tema VI. Modelando el comportamiento de acciones.
En este tema aplicaremos las herramientas del tema anterior para representar los posibles caminos que puede seguir una acción determinada. 3 sesiones.
Tema VII. Opciones avanzado el modelo Black Scholes.
El modelo de Black and Scholes ha sido fundamental para la valoración de cierto tipo de opciones además de que fomentó el desarrollo de las mallas como una aproximación discreta de la gama de posibles valores que puede tomar cada activo. En este tema exploraremos el desarrollo de la ecuación de Black and Scholes y presentaremos sus ventajas y limitantes. 3 sesiones.
Tema VIII. Crecimiento Optimo de Portafolios.
En este tema entenderás el desarrollo de los nuevos modelos de optimización de portafolios de inversión y como la antigua frontera eficiente del modelo de Markowitz deja de serlo. 3 sesiones.
Tema IX. Valuación de Inversiones.
Para cerrar el curso exploraremos los nuevos métodos para valorar inversiones en esquema multi-período bajo esquemas probabilísticos. 3 sesiones.
Bibliografía:
Texto:
Investment Science
David G. Luenberger
Oxford University Press.
Consulta:
Options, Futures & Other Derivatives
John C. Hull
Prentice Hall
Dynamic Asset Pricing
Darrell Duffie.
Princeton University Press.
Calificación:
2 Exámenes parciales 20% cada uno
1 Proyecto 25%
Tareas 10%
Exámen Final 25%
Ligas de interés
http://www.infosel.com/finanzas/
http://www.bridge.com/ http://www.bmv.com.mx/ http://www.elfinanciero.com.mx/ http://www.finsat.com.mxSoftware de apoyo
Excel.
Profesor:
Enrique F. Garza Escalante
EDUCACION:
09/94 - 04/99 Doctorado en Ingeniería en Sistemas Económicos e Investigación de Operaciones, Stanford University, Stanford, CA. EUA.
09/93 - 06/95 Maestría en Ingeniería en Sistemas Económicos e Investigación de Operaciones, Stanford University, Stanford, CA. EUA.
09/83 - 06/87 Licenciatura en Ingeniería Industrial y de Sistemas. ITESM-CEM. Mención honorífica.
09/93 - 08/98 Becario Fulbright y beca Earl Chiles.
EXPERIENCIA PROFESIONAL:
06/99 Consultor independiente.
06/95 - 09/96 Consultor para "Oracle Corporation", Redwood Shores, California, EUA
03/92 - 08/93 Socio, Marca consultores, México DF.
01/91 - 03/92 Gerente general, Inelmex, México DF.
09/87 - 01/91 Gerente de Información y Estadística (09/89 - 01/91), The Coca-Cola Export Corporation, Región México. Mis cargos anteriores fueron coordinador de sistema post-mix, representante de mercadotecnia para productos en lata y asistente de marca en la gerencia de nuevos productos.
ACADEMIA:
07/99 Profesor asociado en el ITESM-CCM.
12/98 "Optimización dinámica de presupuestos de mercadotecnia", disertación para el grado de doctor en filosofía.
09/96 - 03/97 Asistente de curso: Análisis Probabilístico y Procesos Estocásticos. Cursos a nivel de maestría y doctorado en el departamento de Ingeniería en Sistemas Económicos e Investigación de Operaciones, Stanford University.
PUBLICACIONES:
Working Paper: "Dynamic Generation of Demand Functions", ITESM-CCM, Depto. De Ingeniería Industrial y de Sistemas.