100% Online · Python

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 uma forma prática e objetiva. Séries temporais, modelos ARIMA/GARCH, simulação de Monte Carlo, backtesting e validação — tudo com Python.

Público Alvo

Profissionais de instituições financeiras e fundos de pensão (operadores, analistas, gestores, auditores), consultorias e órgãos reguladores envolvidos em gestão financeira e gestão de risco de mercado.

Instrutor

Rafael Rodrigues — Analista de Risco de Mercado Sênior do BNDES. Mestre em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ com ênfase em Pesquisa Operacional/Otimização. Engenheiro de Produção pela UFF/RJ.

Objetivos do Curso

Entenda o que é e como usar o VaR (Value at Risk) e outras medidas de risco de forma prática. O curso elucida conceitos teóricos com aplicação prática usando Python, discute implicações do uso dos modelos no dia a dia, incluindo backtests e critérios de seleção.

Conteúdo do Curso

Séries Temporais(2:52)Start
Estacionaridade, Homocedasticidade e outros conceitos(4:18)Start
Propriedade de Memória(3:35)Start
Decomposição de Séries Temporais(6:46)Start
Processos Determinísticos e Estocásticos(4:38)Start
Instalando o Python com Anaconda(3:35)Start
Baixando Dados de Ações(10:26)Start
Cálculo de Retorno das Ações(6:53)Start
Estudo Visual das Distribuições de Retorno(10:42)Start
Teste de Normalidade(6:29)Start
Teste de Estacionaridade(6:28)Start

Modelagens mais conhecidas(6:14)Start
Premissas do Modelo ARIMA(4:50)Start
Encontrando parâmetros ARIMA visualmente(8:27)Start
Previsão Dinâmica do modelo ARIMA(3:05)Start
Encontrando parâmetros ARIMA manualmente(4:42)Start
Interpretando resultados do modelo ARIMA(10:18)Start
Encontrando parâmetros ARIMA automaticamente(6:00)Start
Introdução aos Modelos GARCH(8:31)Start
Exemplo GARCH(1,1)(5:14)Preview
Comparação entre modelos GARCH(p,q)(9:30)Start
Modelo EGARCH(4:43)Start
Modelo FIGARCH(4:51)Start
Previsão de Retornos com GARCH e Monte Carlo(7:32)Start
Previsão Dinâmica com Modelo GARCH(6:45)Start

Introdução aos Processos Estocásticos(8:26)Start
Movimento Browniano(6:00)Start
Movimento Browniano com Simulação de Monte Carlo(8:49)Start
Modelo Heston com Simulação de Monte Carlo(6:16)Start
Conceitos de Modelagem Bayesiana(8:12)Start
Métodos Avançados de Monte Carlo(9:26)Start
Exemplo de Modelagem Bayesiana com MCMC NUTS(20:32)Start

Baixando Dados de Índice e Analisando Correlações(6:52)Start
Exposição ao Risco da Carteira e Peso das Ações(4:42)Start
Distribuição de Perdas e Ganhos da Carteira(6:43)Start
Beta da Carteira e das Ações(8:46)Preview
Volatilidade da Carteira e Regra da Raiz de T(6:07)Start
Metodologia RiskMetrics(7:28)Start
Metodologia RiskMetrics Ajustada(6:35)Start
Impacto do Parâmetro Lambda da Volatilidade EWMA(4:06)Start

Introdução às Medidas de Risco(7:44)Start
Conceito de Value at Risk (VaR)(5:11)Start
Expected Shortfall(5:27)Start
Drawdown e Variações(5:57)Start
Calculando VaR e ES para Caso Univariado(4:55)Preview
Drawdown e Drawdown Médio de uma Ação(4:19)Start
Drawdown em Janelas Fixas(6:27)Start
Máximo Drawdown(3:45)Start
Conditional Drawdown at Risk (CDAR)(4:44)Start
Time underwater(3:39)Start
Máximo Drawdown da Carteira(3:12)Start

Decomposição do VaR(7:20)Start
Cálculo da Decomposição do VaR(9:29)Start
Tipos de Modelos de VaR(4:16)Start
Modelo de Simulação Histórica(10:40)Start
Simulação Histórica com Decaimento (BRW)(10:21)Start
Modelo Hull-White (HW)(11:41)Start
Modelo Normal EWMA(8:43)Start
Modelo GARCH(12:56)Start
Monte Carlo Full Valuation(14:44)Start
VaR de Posições Vendidas(10:42)Start
VaR para períodos superiores a 1 dia(6:51)Start
VaR de subcarteiras e subaditividade(8:53)Start

Introdução a Seleção e Validação de Modelos de VaR(5:20)Start
Testes Específicos para Modelos Paramétricos(7:41)Start
Teste de Kupiec(7:03)Start
Teste de Christoffersen (duration)(5:55)Start
Critérios de Seleção dos Modelos de VaR(8:48)Start
NotebooksStart

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