• Comprender PASO A PASO, de modo 100 % PRÁCTICO, las principales metodologías estadísticas utilizadas en la industria y las finanzas;
• Los participantes ejercitarán y reforzarán los conocimientos adquiridos mediante la REALIZACIÓN DE EJERCICIOS dentro de los talleres en FORMA GRUPAL.
• Al finalizar el curso, los participantes podrán IMPLEMENTAR EN FORMA PRÁCTICA E INMEDIATA todos los modelos aprendidos.

NOTA: NO SE REQUIERE DE EXPERIENCIA ESTADÍSTICA PREVIA YA QUE LOS CONCEPTOS SE DESAROLLARÁN DESDE EL INICIO.

TODOS LOS EJERCICIOS Y TRABAJOS ASIGNADOS SE REALIZARÁN EN
HOJAS EXCEL Y EN UN PROGRAMA PROFESIONAL DE SIMULACIÓN
(@RISK); SE FACILITARÁ UN DEMO DEL PROGRAMA A TODOS LOS
PARTICIPANTES.

Gerentes Ffinancieros y Tesoreros del sector real y del sector financiero; Gerentes de manufactura y producción, analistas de planeación y logística, analistas de riesgos de empresas del sector real y del sector financiero.

Modelos de Predicción con Efectos Cíclicos y Estacionales

1. Estimación de la demanda en base a series de datos reales. ¿Cómo podemos incorporar en la estimación de la demanda factores cíclicos y estacionales?
   Ejemplos útiles para el sector textil, automotriz, alimenticio, financiero, servicios públicos, y sector manufacturero en general.
2. Cálculo de puntos de equilibrio en la industria y las finanzas basados en los datos producidos por la regresión multivariante. Ejemplo: si bajan las tasas un punto, ¿qué cantidad extra debemos colocar o vender para mantener la utilidad prometida a la Gerencia?
3. Aplicación 1: El lado oculto: análisis de pérdidas en la parte operativa: ¿Cuánto cuesta que se caiga un minuto el sistema? ¿Cuánto cuesta que deserte un empleado? ¿Cómo incide la calidad en los niveles de utilidad y pérdida? ¿Qué factor incide mayormente en el análisis?
4. Aplicación 2: Análisis de escenarios utilizando las funciones de Excel.
5. Aplicación 3: Cómo mejorar el margen de utilidad.

Modelos de Predicción incorporando variables no numéricas (cualitativas)

1. Predicción y aumento de utilidades en base a las ventas generadas y otras variables clave. ¿Cómo distinguimos si ciertos efectos cualitativos son relevantes? (Ej: año electoral, cambio de gerencia, cambio de proveedor, etc.) ¿Cómo utilizamos esta información en nuestro beneficio?
2. Proyección del consumo en base a series de datos reales. ¿Cómo podemos distinguir entre consumo de hombres y de mujeres? ¿Entre casados, solteros, etc.? ¿Cómo aprovechamos la información demográfica en general (edad, género, estado civil, etc.) para enfocar mejor nuestros productos? Ejemplos útiles para el sector textil, automotriz, alimenticio, financiero, servicios públicos, y sector manufacturero en general.
3. Aplicación 1: Uso de modelo de SCORING DE CRÉDITO para personas y empresas. Utilidad en almacenes comerciales, empresas públicas, facturación y cobranza, etc.
4. Aplicación 2: Uso de modelo LOGIT para procesamiento de cuestionarios y otra información cualitativa. ¿Cómo detectamos las variables que son realmente importantes para los clientes? Ejemplo en la concesión de crédito.

Aplicaciones de la simulación en la Industria y las Finanzas

1. ¿Cómo resolvemos problemas técnicos, financieros, logísticos y de manufactura por medio de la simulación de Monte Carlo? Ejemplos en las áreas de seguros, reservas aéreas, minería y petróleo, manejo de liquidez e inventarios, etc.
2. Análisis de rentabilidad y riesgo de los productos de la empresa por medio de simulación de precios, costos y volúmenes de producción inciertos. ¿Qué producto tiene la mejor relación rentabilidad-riesgo? ¿Existen productos “dominados” o subsidiados por otros? ¿Qué producto deberíamos descontinuar? Extensión a portafolios de inversión y carteras de crédito.
3. Valoración de proyectos con factores inciertos: Distribuciones de Probabilidad del Valor Presente Neto vs. Estimadores Puntuales: ¿Cuál es la probabilidad de obtener más de $ 20,000 en el proyecto? ¿Cuál es la probabilidad de tener pérdidas? ¿Qué sucede si ingresan competidores en el camino?
4. Modelo sencillo de inventarios basado en la volatilidad de las ventas. ¿Qué cantidad mínima de inventario debemos mantener? ¿Qué cantidad mínima en reservas líquidas? Extensión a requerimientos mínimos de liquidez para entidades financieras.
5. Generación de trayectorias aleatorias: precios, tasas de interés y tipo de cambio. Proyecciones de inflación y otras variables clave.

AL FINALIZAR EL CURSO, LOS PARTICIPANTES PODRÁN IMPLEMENTAR
EN SUS RESPECTIVAS EMPRESAS LOS MODELOS APRENDIDOS.

Matemático y economista de nacionalidad mexicana, cursó sus estudios universitarios tanto de matemáticas puras como de economía en el M.I.T. (Massachussets Institute of Technology), posee una maestría en la Universidad de Chicago, especialidad concentración en finanzas. Consultor de derivados y riesgo financiero en instituciones del sector público y privado. Trabajó en el Ministerio de Economía en México y en el Banco Popular del Ecuador en las áreas de tesorería y derivados. Profesor de la Universidad de las Américas (UDLA), catedrático invitado por la Escuela Politécnica Nacional en las Maestrías de Estadística y Riesgos Financieros. Autor de software para la medición y gestión de riesgos: tipo de cambio, tesorería, mercado, crédito, liquidez y operativo, utilizando avanzadas metodologías como Asset & Liability Management (ALM) y Valor en Riesgo (VaR).

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