Resumenes/Semblanzas
Dra. María Araceli Bernabe Rocha - Facultad de Ciencias, UNAM
Semblanza
María Araceli Bernabé Rocha, doctora en Matemáticas por la Facultad de Ciencias-UNAM con una estancia posdoctoral en el
Instituto Mexicano del Petróleo. Con experiencia docente de 30 años como profesor de asignatura en varias universidades
públicas y privadas, ha sido directora y sinodal de tesis de licenciatura y maestría en matemáticas y actuaría.
Cuenta con una experiencia profesional de 20 años en el sector financiero, en el área de Crédito y Riesgos;
ha trabajado en Instituciones como el INDEVAL (hoy Corporativo Mexicano del Mercado de Valores) y en Sociedad Hipotecaria Federal,
donde desempeñó varios puesto siendo el último como Directora de Riesgo de Crédito.
Actualmente se desempeña como asesora especializada en Crédito y Riesgos, en áreas de Valuación Financiera,
probabilidad, estadística, calidad de Información, minería de datos, modelación matemática y normatividad, entre otros.
Resumen
"Finanzas para no financieros: Riesgo de crédito y liquidez"
Hablar de matemáticas como hablar de finanzas, parece algo muy especializado, pero todo es cuestión de lenguaje. En nuestra vida diaria aprendemos matemáticas, pero también finanzas; de una forma coloquial podríamos decir "le presté dinero y no me pagó" mientras que financieramente tal vez diríamos "el riesgo se materializó e incumplió". El objetivo de la plática es introducirlos en el mundo de las finanzas desde una de sus aristas "Los Riesgos Financieros" mostrando que todos nos hemos enfrentado al riesgo de crédito y de liquidez; pero que lo más importante no es identificarlo, es cuantificarlo y mitigarlo (disminuirlo o eliminarlo). La modelación matemática nos permite cuantificar y simular las pérdidas que una persona física o moral podría tener si llega a materializarse un riesgo y eso es lo importante, porque a nadie nos gusta perder.
Dr. Gilberto Calvillo Vives - UCIM, UNAM
Semblanza
El Dr. Gilberto Calvillo Vives, es egresado de la Escuela Superior de Física y Matemáticas. Estudio maestría y doctorado en Investigación de Operaciones en la Universidad de Waterloo, Canadá. Ha dirigido varias tesis tanto de licenciatura como de maestría y doctorado. Trabajó durante 30 años en el Banco de México, fue presidente del INEGI durante casi 8 años y desde hace 10 años se desempeña como investigador en el Instituto de Matemáticas de la UNAM. Su carrera como matemático aplicado lo ha llevado a conocer varios campos, pero su principal interés es en optimización y economía y finanzas.
Resumen
"Dinero e instrumentos financieros"
Este tema tratará la evolución de aspectos básicos como el trueque, el dinero, el concepto de arbitraje, la estructura de un crédito asi como la presentación de algunos otros instrumentos financieros.
Dr. Erick Treviño Aguilar - UCIM, UNAM
Semblanza
Erick Treviño cuenta con el grado de doctor en matemáticas con especialización en aplicaciones al área de Finanzas. En su investigación ha analizado opciones Americanas en mercados incompletos en tiempo continuo. Es miembro del Laboratorio de aplicaciones de las matemáticas de la Unidad Cuernavaca del Instituto de Matemáticas, UNAM.
Resumen
"Finanzas en tiempo discreto"
En este curso se presentará un modelo dinámico en tiempo discreto para la modelación de precios de activos con riesgo en mercados financieros. Se centrará en caracterizar los mercados libres de arbitraje y en la valuación de derivados. Como ejemplo se presentarán entre otros, el modelo de Cox, Ross y Rubinstein.
M. en C. José Alberto Miranda Campos - SANTANDER
Semblanza
José Alberto es Actuario por la Facultad de Ciencias-UNAM y Maestro en Matemáticas Aplicadas por la UAM-Iztapalapa. Tiene +5 años de experiencia en implementación y desarrollo de modelos matemáticos en el sector bancario; específicamente para valuación de derivados financieros, detección de anomalías en insumos de mercado y administración de riesgo crediticio retail. Actualmente es responsable de la Subdirección de Verificación Independiente de Precios dentro de la Dirección de Riesgos Financieros del Banco Santander México.
Resumen
"Verificación independiente de precios (IPV)"
Los bancos diariamente alimentan sus sistemas de valoración de instrumentos
financieros con precios de cierre para el cálculo de P&L y Métricas de Riesgo (VaR, ES, etc.)
de sus áreas de ventas y mesas de trading. Un control crítico dentro de este proceso es la Verificación
Independiente de Precios (IPV); cuyo propósito es verificar que los precios utilizados reflejen lo más
certeramente las condiciones del mercado.
En esta plática revisaremos las razones prácticas y regulatorias por la que los bancos necesitan
realizar un proceso IPV, además de sus etapas y principios generales. Se explicará la importancia de que el
proceso IPV descanse sobre modelos matemáticos y el tipo de modelos que se implementan en la industria. Terminaremos con
dos escenarios que ejemplifican la verificación independiente de precios con datos reales ligeramente perturbados.
M. en E. Gustavo Othoniel Cano Moo - Buró de Crédito
Semblanza
Maestro en estadística con mas de 10 años de experiencia, trabajando en temas de riesgo de crédito, minería de datos y modelación matemática. Actualmente se desempeña como gerente en inteligencia analítica en Buró de Crédito México liderando el área que crea, construye e implementa los modelos de credit scoring como herramientas analíticas para las instituciones financieras en México. También es profesor de asignatura para la red de universidades Anáhuac y la universidad Iberoamericana Ciudad de México, impartiendo cursos de minería de datos, analítica y programación para los grupos de ingeniería a nivel licenciatura y posgrado.
Resumen
"Métodos de interpretación de modelos Deep Learning en Credit Scoring"
En esta Plática/Taller se revisará la creación de modelos de Machine Learning y como estos mejoran el poder predictivo de los modelos de riesgo. Pero que actualmente no se están utilizando debido a que su interpretación es nula vista con respecto al negocio y a la razones del porque se hacen las predicciones. Revisaremos con un caso práctico algunas soluciones y aproximaciones a este tema y así poder "abrir la caja negra" de un modelo complejo de Machine Learning.
M. C. Reynaldo López Tejeda - BBVA
Semblanza
Reynaldo López estudió la carrera de Matemáticas y Economía en la Univesidad de las Americas en Puebla. Más tarde estudió una Maestría en Ciencias con especialidad en Probablidad en el CIMAT. Cuenta con +7 años de experiencia en BBVA en donde se ha desempeñado como consultor senior en integración de riegos y más tarde como subdirector de riesgos estructurales.
Resumen
"Micromodelo de margen financiero en el entorno bancario"
Dentro de los riesgos a los que se expone una entidad bancaria, existen diferentes tipos, siendo los más conocidos el riesgo de crédito (pérdidas potenciales por impago de los clientes) y el de mercado (pérdidas potenciales por el movimiento de factores de mercado, como tasas de interés). En el contexto del riesgo de mercado, se realiza un seguimiento diferenciado para las posiciones de trading y lo que corresponde al negocio bancario propiamente dicho. A su vez, en el negocio bancario destaca el riesgo de interés estructural y de liquidez. El riesgo de interés estructural se refiere a las pérdidas que a través del tiempo puede sufrir el negocio bancario debido a una evolución desfavorable de las tasas de interés del mercado. En esta sesión se presenta un caso práctico de un microbalance bancario hipotético, donde se ilustra la evolución de las partidas de balance y los riesgos estructurales a los que están expuestas.