Esta versión de la guía docente es provisional hasta que no finalize el periodo de edición de las guías del nuevo curso.

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Ingeniería Financiera Avanzada

Código: 104876 Créditos ECTS: 6
2025/2026
Titulación Tipo Curso
Estadística Aplicada OP 4

Contacto

Nombre:
Albert Ferreiro Castilla
Correo electrónico:
albert.ferreiro@uab.cat

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

La asignatura es una continuación natural de la asignatura Introducción a la Ingeniería Financiera y es por ese motivo que se recomienda pero no requiere que el alumno tenga adquirido los conocimientos básicos de esa asignatura. Se requiere tener los conocimientos teóricos básicos de cálculo, cálculo de probabilidades y métodos numéricos.


Objetivos y contextualización

El Objetivo de esta asignatura es introducir al estudiante en un área muy activa tanto científicamente como profesionalmente como es la matemática financiera. El objetivo formativo principal es profundizar en la descripción de los diferentes activos financieros así como mostrar las herramientas y conceptos matemáticos y estadísticos que se utilizan para su gestión, incidiendo en su correcta utilización e interpretación de los resultados.

Es por este motivo que se requiere que el estudiante tenga adquiridos los conocimientos teóricos y prácticos básicos de la asignatura Introducción a la Ingeniería Financiera así como los conocimientos teóricos básicos de cálculo, cálculo de probabilidades y métodos numéricos.

Así la asignatura se plantea como un primer curso en derivados financieros, incidiendo en la descripción de los más relevantes en el mercado, su uso y su valoración. Desde hace más de 40 años los derivados financieros has jugado un papel muy relevante para mitigar riesgos, especular o arbitrar mercados y han sido una pieza fundamental en la transferencia de riesgo entre agentes económicos. Es por este motivo que los derivados financieros también han estado en el centro de diferentes crisis financieras.

Es también un objetivo que el alumno haga un trabajo que requiera el uso del ordenador, y esto llevará a completar las clases de teoría con clases de problemas y prácticas donde el ordenador esté presente.


Resultados de aprendizaje

  1. CM14 (Competencia) Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.
  2. KM17 (Conocimiento) Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.
  3. KM18 (Conocimiento) Reconocer el lenguaje propio de las aplicaciones de economía y finanzas, ciencias biomédicas e ingeniería, aportado por la investigación y la innovación en el ámbito de la estadística.
  4. SM16 (Habilidad) Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico
  5. SM18 (Habilidad) Depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico.

Contenido

  • Introducción
    • Introducción a los mercados financieros
    • Precio justo, valor razonable y finanzas
    • Academia vs Industria:  Advertencia
  • Valor temporal del dinero: Tipos de interés
    • Tipología de los tipos de interés
    • Factores de descuento
    • Curvas spot & forward
    • Método del Bootstrapping
    • Descripción de los activos de renta fija y valoración
  • Valoración de Forwards y Futuros
    • Descripción de los instrumentos forward y futuros
    • Precio forward y valor esperado
    • Precio forward en divisa
  • Derivados de tipo de interés
    • Convenciones de mercado
    • Descripción de un swap de tipo de interés y valoración
    • Mecánica de los mercados de swaps
    • Opciones sobre bonos, caps y floors
  • Mecánica del mercado de opciones
    • Opciones Vanilla sobre renta variable
  • Opciones Exóticas & Titulitzaciones

A menos que las restricciones impuestas por las autoridades sanitarias obliguen a una priorización o reducción de estos contenidos.


Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Clases de Teoría 30 1,2
Clases Prácticas 20 0,8
Tipo: Supervisadas      
Tutorías 25 1
Tipo: Autónomas      
Estudio + Trabajo Problemas & Prácticas 67,5 2,7

El alumno adquiere los conocimientos científico-técnicos propios de la asignatura asistiendo a clase de teoría y completándolo con un estudio personal de los temas tratados. Las clases de teoría son actividades en las cuales se exige menos actividad interactiva al estudiante: están concebidas como un método fundamentalmente unidireccional de transmisión de conocimiento del profesor al alumno.

Los problemas y las prácticas son sesiones con un número reducido de estudiantes con una doble misión. Por una parte trabajan los conocimientos científico-técnicos expuestos en clase de teoría para completar su comprensión y profundizar en ellos desarrollando actividades diversas, desde la típica resolución de problemas hasta la discusión de casos prácticos. Por otro lado, las clases de problemas son el fórum natural donde discutir en común el desarrollo del trabajo práctico, aportando los conocimientos necesarios para llevarlo a cabo, o indicando dónde y cómo se pueden adquirir. El curso práctico de esta asignatura se plantea como un camino para orientar al alumno en un trabajo de campo estadístico en cada una de sus etapas.

Este planteamiento está orientado a promover un aprendizaje activo y a desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad de análisis y síntesis.

La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.


Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Examen 30% 2,5 0,1 CM14, KM17, KM18
Prácticas 35% 2,5 0,1 SM16, SM18
Problemas 35% 2,5 0,1 CM14, KM17, KM18

Para aprobar la asignatura es necesario que la media de las prácticas y problemas sea mayor o igual a 4 y la nota del examen igual o superior a 3. Si el alumno se presenta al examen de recuperación, la nota final será el máximo entre la nota del curso y la media ponderada de ésta (30%) y la nota del examen de recuperación (70%). No se permite ir al examen de recuperación a subir nota. El alumno se considerará no evaluable en caso de que no entregue ninguna de las prácticas o problemas.

En caso de que el alumno opte por la Evaluación Única, esta constará de un Examen (50%) y un trabaja práctico (50%), para poder superar la asignatura es necesario obtener una calificación superior a 5 en cada una de las actividades. Si el alumno se presenta al examen de recuperación, la nota final será el máximo entre la nota del curso y la media ponderada de ésta (30%) y la nota del examen de recuperación (70%). El alumno se considerará no evaluable en caso de que no entregue el trabajo práctico.

La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.

Para esta signatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (AI) exclusivamente en tareas de soporte, como la búsqueda bibliográfica o de información, la corrección de textos o las traducciones. El estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han estado generadas con esta tecnología, especificar que herramientas ha usado e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y resultado final de la actividad. La no transparencia en el uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará una falta de honradez académica y puede repercutir en una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en los casos de más gravedad.


Bibliografía

Hull, J. (2008) Options, Futures, and Other Derivatives, Prentice Hall.


Software

Excel


Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(SEM) Seminarios 1 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(TE) Teoría 1 Catalán segundo cuatrimestre tarde