Modelagem ALM e Otimização de Balanço Sob Restrições Operacionais e Regulatórias
Domine as ferramentas mais modernas de ALM (Assets and Liabilities Management) e ajude a sua instituição financeira otimizar resultados e aprimorar o planejamento de capital. Oferecendo um tour completo pelas diversas dimensões do problema, este treinamento te capacitará para o desenho e implementação de sistemas/modelos de ALM de ponta, usando técnicas de programação matemática e otimização estocástica multiestágio.
Público Alvo
Profissionais de instituições financeiras, consultorias e órgãos reguladores, especialmente os envolvidos com gestão financeira, gestão de riscos, tesouraria, planejamento de capital, ICAAP e Testes de Stress.
Metodologia
O treinamento será composto por 14 módulos acompanhados de exercícios práticos de programação na Julia. Como parte do treinamento, serão fornecidos scripts e códigos que poderão ser usados livremente pelos alunos em suas organizações.
Programa do Curso
Introdução a ALM
Neste módulo introdutório, apresentaremos o que entendemos por ALM, destacando sua relevância na administração financeira, de capital e de riscos nas instituições financeiras. Faremos algumas perguntas para provocar a curiosidade e ilustrar o quão útil pode ser possuir um bom modelo de otimização de balanço e resultados. Também traçaremos um breve panorama de como as ideias apresentadas neste treinamento se conectam com a regulação bancária no mercado brasileiro.
Principais Técnicas de ALM
Neste módulo, faremos um breve inventário das principais técnicas usadas na administração de ativos e passivos. Vamos falar sobre análise de gaps, duration, simulações de Monte Carlo e, por fim, das técnicas de programação matemática. Tentaremos elencar os principais pontos positivos e negativos de cada uma das técnicas. Além das técnicas quantitativas, abordaremos também temas associados a governança, como normas, políticas, limites, comitês, entre outros.
Princípios de Contabilidade
Neste módulo, revisaremos conceitos básicos de contabilidade, como ativos, passivos, equação patrimonial, bem como apresentaremos a anatomia geral de um balanço e de um demonstrativo de resultado de exercício. Garantir as principais regras contábeis fundamentais, que representam a pedra fundamental em qualquer modelo de projeção de demonstrativos contábeis.
Instrumentos Financeiros
Neste módulo, trataremos dos conceitos de marcação na curva e marcação a mercado, bem como das principais classificações contábeis: mantido ao vencimento, disponível para venda futura, disponível para negociação imediata. Ao implementarmos tais conceitos permitimos que o modelo de otimização forneça estratégias ótimas especificando também o critério de contabilização mais adequado aos objetivos da instituição.
Modelagem de Contratos
Neste módulo, definiremos o que chamamos de contratos ao longo do processo de modelagem. Falaremos das noções de indexadores e taxas, saldos, fluxos de caixa para instrumentos financeiros clássicos, como operações de crédito, títulos públicos e ações, e também para pseudo-contratos como capital social, lucro, AVM, impostos, dividendos e provisões.
Agregação de Contratos
Neste módulo vamos abordar o problema de agregação de contratos, cujo objetivo é encontrar uma representação simplificada da carteira de ativos e passivos para tornar viável a sua simulação computacional. Entre as preocupações chave estão a representação dos riscos, as regras de contabilização, a aplicabilidade de restrições e a distribuição de fluxos de caixa ao longo do tempo.
Geração de Cenários
Neste módulo introduziremos a noção de cenários e a sua importância nos modelos de tomada de decisão sob riscos. Debateremos abordagens alternativas de calibração dos modelos no âmbito de problemas de ALM, falaremos das principais classes de ativos, e discutiremos os principais atributos no processo de seleção dos modelos. Faremos considerações sobre não arbitragem e correlações.
Programação Matemática Aplicada a ALM
Neste módulo apresentaremos as noções básicas de programação matemática e faremos as primeiras conexões com o nosso problema de interesse. Falaremos sobre variáveis de decisão, funções objetivo, restrições e coeficientes. Apresentaremos as dimensões básicas de um modelo de ALM e a noção de conjunto de contratos.
Coeficientes de Um Modelo de ALM
Neste módulo vamos explorar os coeficientes de um modelo ALM altamente sofisticado capaz de capturar as diferentes nuances financeiras e contábeis. Retomaremos as noções de valor na curva, valor de mercado, fluxo de caixa, e apresentaremos em detalhes como estes se conectam com as noções de programação matemática.
Variáveis de Decisão
Neste módulo trataremos das variáveis de decisão, que representam a estratégia ótima de rolagem dos ativos e passivos. Dividiremos em: decisões principais (compras, vendas, pré-pagamentos), variáveis auxiliares para legibilidade, e variáveis de folga para restrições regulatórias.
Funções Objetivo Típicas
Neste módulo vamos falar de funções objetivo, que expressam os desejos da instituição — maximização de lucros, minimização de violações regulatórias, cumprimento de planos estratégicos. Discutiremos formatos típicos, objetivos múltiplos, pesos, e dicas para estabilização dos resultados.
Restrições Contábeis, de Negócio, de Mercado e Regulatórias
Neste módulo apresentaremos a noção de restrições matemáticas, e veremos como elas representam a contrapartida das regras contábeis, de negócio, de mercado e regulatórias. O processo de construção das restrições é o mais rico do processo de modelagem, permitindo expressar todo o conhecimento de negócio.
Programação Matemática Usando Julia, JuMP e Jupyter
Neste módulo apresentaremos os princípios básicos de programação na linguagem Julia, e o pacote de programação matemática JuMP. Com o auxílio dos dois, mostraremos como os conceitos apresentados anteriormente podem ser programados e executados no ambiente de computação Jupyter.
Estudo de Caso Prático
Na parte final do curso, apresentaremos um modelo de programação matemática para projeção/otimização de balanço e resultado, no qual as variáveis de decisão são compras, vendas e pré-pagamentos. O modelo conta com restrições operacionais e regulatórias. O input é o balanço e todos os contratos, e o output são relatórios com a estratégia ótima de alocação, cenários de balanço, DRE, relatórios de risco, e indicadores de extrapolação de limites.
Objetivos do Curso
O objetivo do treinamento é capacitar os alunos para a criação de simuladores e modelos de otimização voltados para ALM (Assets and Liabilities Management) em instituições financeiras e fundos de pensão. Ao fim do curso, esperamos que os alunos estejam aptos para fazer projeções de cenários para carteiras, balanços, DRE e indicadores financeiros. O curso também é bastante proveitoso para os profissionais envolvidos com a elaboração do Relatório ICAAP (Internal Capital Adequacy Process) e do TEBU (Teste de Estresse Bottom-Up), e na implementação da GIR (Gestão Integrada de Capital e de Riscos), exigidos pela regulação bancária.
Conteúdo do Curso
Nossos Cursos
Treinamento avançado, ferramentas proprietárias e parcerias estratégicas em gestão de risco financeiro — de otimização de balanço a modelagem de risco de crédito.
FTP and All-In Loan Pricing
Construa o preço de transferência completo de um banco do zero. A maioria dos modelos de pricing esconde suas premissas — este curso abre a caixa: a curva de funding, a estrutura a termo de liquidez e o custo do colchão, a perda esperada e os encargos de capital de risco de crédito e IRRBB. Depois use a estrutura completa para gerir o banking book e precificar na margem em um balanço real.
Instrutores: André Camatta & Diogo Gobira
Modelagem ALM e Otimização de Balanço
Domine as ferramentas mais modernas de ALM e ajude sua instituição financeira a otimizar resultados e aprimorar o planejamento de capital. Um tour completo pelas diversas dimensões do problema, do desenho à implementação de modelos de ponta, usando programação matemática e otimização estocástica multiestágio.
Instrutores: Diogo Gobira & Lucas Processi
Construindo uma Base de Dados Econômico-Financeiros
Implemente rotinas de construção e atualização automática de bases de dados econômico-financeiros do mercado brasileiro usando a linguagem R. Colete dados de BOVESPA, ANBIMA, IPEADATA, BACEN e diversas outras fontes.
Instrutor: Lucas Processi
Geração de Cenários de Curvas de Juros (HJM)
Construa um gerador de cenários coerente de curvas de juros e aprimore a gestão e a otimização de suas carteiras de renda fixa. Aprenda a implementar o modelo Heath-Jarrow-Morton para simulações realistas.
Instrutores: Diogo Gobira & Lucas Processi
Introdução ao Mercado de Juros em Python
Domine os fundamentos do mercado de juros brasileiro com implementação prática em Python: convenções de cálculo, precificação de títulos públicos, construção de curvas de juros, modelos paramétricos e gestão de risco.
Instrutor: Lucas Processi
Introdução ao Risco de Mercado em Python
Entenda, de uma vez por todas, o que é e como usar o VaR (Value at Risk), além de outras medidas de risco, de forma prática e objetiva. Séries temporais, modelos ARIMA/GARCH, simulação de Monte Carlo, backtesting e validação — tudo com Python.
Instrutor: Rafael Rodrigues
Introdução à Otimização Estocástica de Carteiras em Julia & JuMP
Combine matemática, dados históricos e expert views para construir um modelo de otimização estocástica de carteiras e aprimorar o processo de tomada de decisão sob incertezas na sua instituição.
Instrutor: Diogo Gobira
ALM & Balance Sheet Optimization
Domine o ciclo completo de gestão estratégica de ativos e passivos (ALM). Aprenda a construir um modelo de otimização de balanço usando programação dinâmica estocástica — cobrindo modelagem de contratos, ETLs, restrições de risco, gestão de liquidez e otimização de capital. Escrito pelos autores da série Moorad Choudhry Global Banking.
Instrutores: Diogo Gobira & Lucas Processi
Pronto para começar?
Inscreva-se agora e domine as técnicas mais avançadas de ALM e otimização de balanço.
Inscreva-se por R$ 1.950