CURSOS DE APERFEIÇOAMENTO
FINANCIAL ANALYTICS
 CURSOS DE APERFEIÇOAMENTO
FINANCIAL ANALYTICS

PRÉ-REQUISITOS

Curso de graduação em qualquer área e domínio da leitura em inglês.

CARGA HORÁRIA

160 horas

AULAS/HORÁRIOS

Turma quinzenal:
Sábados quinzenais, das 9h às 18h
* Inscrições abertas! Início em março de 2020.

INÍCIO DA PRÓXIMA TURMA

Março de 2020

INVESTIMENTO 

R$ 22.000,00 à vista ou 12 parcelas de R$ 1.884,04 (Juros 0,5%)

CONDIÇÕES ESPECIAIS PARA MATRÍCULAS ANTECIPADAS

Público geral Ex-alunos PUC-Rio / Empresas conveniadas* Período
15% 25% Até 19/12
10% 20% De 20/12 a 10/02
0% 10% A partir 11/02
30% desconto para o 2º curso de MBA/Aperf/Formação do IAG/PUC-Rio – Formado nos últimos 5 anos

*Verifique se sua empresa está cadastrada como conveniada
entrando em contato conosco.

*Desconto de ex-aluno válido somente para graduação e pós-graduação PUC-Rio.

LOCAL

Prédio do IAG – Escola de Negócios da PUC-Rio
Rua Marquês de São Vicente, 225 – Gávea
Rio de Janeiro / RJ | CEP: 22451-900

CONTATO

Informações ou dúvidas, entre em contato com a Secretaria
Acadêmica do IAG PUC-Rio:
(21) 2138-9240 | contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756

FOLDER DIGITAL

O mercado financeiro tem tido ampla demanda por profissionais com sólida base matemática e habilidades de programação. O objetivo deste curso é fornecer o ferramental necessário para o profissional formular e solucionar problemas matemáticos baseados nas necessidades do setor.

O diferencial do curso é que este será baseado integralmente nas ferramentas R e Python, utilizados amplamente no mercado.

O curso será composto por 2 módulos de 5 disciplinas cada. Cada disciplina terá uma carga horária de 16 horas, perfazendo uma carga horária total de 160 horas.

OBJETIVOS DO PROGRAMA

Aliar o aprofundamento em métodos quantitativos a um abrangente conhecimento acerca de produtos e serviços do mercado financeiro, bem como às mais modernas abordagens em gestão de riscos e alocação eficiente de recursos, atendendo assim à crescente demanda de empresas e instituições financeiras por ferramentas capazes de fazer face à crescente complexidade dos instrumentos financeiros.

PÚBLICO-ALVO

O curso é voltado para o desenvolvimento de profissionais que atuam ou desejam atuar nas seguintes áreas:

  • Gestão de Ativos
  • Área de Pesquisa em Renda variável e Fixa
  • Engenharia Financeira
  • Bancos de Investimento
  • Gestão de Risco
  • Private Equity

Também é indicado para os que desejam aprimorar seus conhecimentos financeiros com foco mais quantitativo para fins de alocação própria do capital com base em desenvolvimento de estratégias individualizadas de trading.

COORDENAÇÃO

Marcelo Cabús Klötzle
Doutorado em Economia
klotzle@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes

Augusto Ferreira da Costa Neto
Doutorando em Administração
augusto.costa@phd.iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes

Módulo 1

Noções Básicas, Pacotes, Vetores e Matrizes, Data Frames, Fatores, Listas, Programação, Importação e Manipulação de Dados Financeiros

Noções Básicas, Listas, Vetores, Pacote NumPy, Visualização, Pacote Matplotlib, Manipulação de Dados Financeiros

Matrizes e vetores. Sistemas lineares. Eliminação gaussiana. Ortogonalidade. Métodos da bissecção. Método da secante. Método de Newton. Condições de otimalidade. Programação Linear. Programação Não-Linear. Programação Dinâmica. Método Simplex. Multiplicador de Lagrange.

Passeio Aleatório e Movimento Browniano. Martingal em tempo discreto e contínuo. Processos de Difusão. Lema de Itô. Equações Diferenciais Estocásticas. Modelo binomial. Mudança de medida. Medida neutra ao risco. Teorema de Girsanov. Modelo de Black-Scholes-Merton.

Conceitos básicos, Métodos de suavização exponencial e médias móveis, Processos estacionários e não estacionários, Abordagem Box Jenkins – modelagem e previsão, Raiz Unitária, Modelos VAR, Cointegração e VECM, Modelos ARCH e GARCH

Módulo 2

Aprendizagem Supervisionada, bias-variance tradeoffs, Avaliação e Implementação de modelos, regressão regularizada e não paramétrica, Modelos gerais aditivos, support vector machines, métodos baseados em árvores, aprendizado não supervisionado

Matriz de Variância-Covariância, Modelo de Otimização de Markowitz, Modelos de Índice, Modelo de Treynor-Black, Modelo de Black-Litterman, Avaliação de Desempenho de Carteiras

Sistemas de Trading Automatizados, Momentum/Trend Following, Arbitragem, Arbitragem Estatística, Market Making, Backtesting

Modelo CAPM, Modelo de 3 Fatores de Fama e French, Modelo de Carhart, Modelo de 5 Fatores de Fama e French, Estimação de Fama e McBeth, Volatilidade Idiossincrática, Assimetria

Introdução às Blockchains; Métodos de consenso; Ledgers distribuídos; Hyperledger; Estruturação de negócios financeiros em ledgers distribuídas. Consórcios privados em ledgers distribuídas. Prediction markets em blockchain; Mercados de atenção em blockchain; Bolsas descentralizadas em Blockchain; Análise de Criptoativos; Portfolio de Criptoativos.

Doutor em Administração de Empresas - Finanças (IAG PUC-Rio)

Doutor em Finanças pelo IAG PUC-Rio com Mestrado em Matemática pelo IMPA. Possui Especialização em Mercado de Capitais e Derivativos pelo Instituto de Educação da BM&FBovespa e Especialização em Administração Financeira pela FGV. Graduou-se em Ciências Contábeis pela FACC-UFRJ. Atualmente, atua como Pesquisador junto ao Banco Central do Brasil, lotado na Consultoria de Estudos e Pesquisas do Departamento de Operações do Mercado Aberto, desenvolvendo estudos para atender demandas da Diretoria de Política Monetária, de organismos internacionais e desenvolvendo modelos para acompanhamento e simulação de cenários macroeconômicos. Linha de pesquisa: Precificação de Ativos, Econometria e Renda Fixa.

> Currículo Lattes
alleite@yahoo.com

Doutorando em Engenharia Industrial com ênfase em Finanças

Doutorando em Engenharia Industrial com ênfase em Finanças pela PUC-Rio. Trabalha com Precificação de Ativos, Finanças Comportamentais e Opções Reais. Possui graduação, com honras (Magna Cum Laude), em Matemática e mestrado em Matemática Aplicada, ambos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Foi pesquisador visitante na McMaster University e atualmente é pesquisador do NUPEI (Núcleo de Pesquisa em Energia e Infraestrutura da Escola de Negócios da PUC-Rio. Tem mais de 15 anos de experiência como professor e gestor na área de educação, preparando alunos para os concursos do IME (Instituto Militar de Engenharia), ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica) e competições de matemática.

Atualmente trabalha no Departamento de Energia da Finep (Agência Brasileira de Inovação) e tem experiência na avaliação de projetos de biocombustíveis e energias renováveis.

> Currículo Lattes
arnaldo.nj@gmail.com

Doutorando em Administração

Doutorando em Administração com ênfase em Finanças pela PUC-Rio, é mestre em Engenharia de Produção com ênfase em Finanças e Análise de Investimentos pela mesma instituição, graduado em Engenharia Industrial Mecânica pelo CEFET-RJ, com aperfeiçoamento em Gestão de Projetos pelo IETEC e especialização em Estratégias de Gestão (eMBA) em Finanças pela Escola Politécnica da UFRJ. Possui experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Avaliação de Empresas e Projetos, em empresas como Petrobras Distribuidora S.A. e Vale S.A., onde atuou por mais de onze anos, sendo os últimos quatro nas áreas de gestão de desempenho e orçamento empresarial. Foi professor do MBA em Finanças da Universidade Gama Filho. Desde 2009 é analista admitido por concurso na Finep - Financiadora de Inovação e Pesquisa, empresa pública vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, onde exerceu os cargos de gerente do Departamento de Investimento em Fundos entre 2012 e 2013, e de gerente do Departamento de Investimento em Participações entre 2013 e 2016. Professor convidado dos MBAs in company do IAG PUC-Rio, ministra disciplinas como Administração Financeira, Planejamento Financeiro, Administração de Carteiras, Análise de Riscos e Finanças Corporativas. 

> Currículo Lattes
augusto.costa@phd.iag.puc-rio.br

Doutorando em Engenharia Industrial

Possui graduação com dignidade acadêmica (Cum Laude) em Engenharia de Petróleo pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2012), contando com um programa de extensão na forma de intercâmbio acadêmico com a École Nationale Supérieure des Techniques Industrielles et des Mines d'Alès (França), e Mestrado (2015) em Engenharia de Produção pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Atualmente cursando doutorado na mesma instituição (Análise e Previsão de Séries Temporais), com período sanduíche na Universidade de Bath, Reino Unido (School of Management).

Desde 2014, é analista de projetos concursado da Finep - Empresa Brasileira de Inovação e Pesquisa, empresa pública federal vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC). Atualmente lotado no Departamento de Energia, Tecnologia da Informação, Comunicação e Serviços (DETI), tendo como principais atribuições o fomento, a análise, o acompanhamento e o monitoramento de chamadas públicas e projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação, em áreas prioritárias de políticas públicas do Governo Federal, tais como: Energias Renováveis, Eficiência Energética, Produção Sustentável, Recursos Hídricos, dentre outros.

Tem experiência na área de Engenharia de Produção e Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: Séries Temporais, Forecasting, Data Analytics e Statistical Learning.

> Currículo Lattes
emeira@finep.gov.br | emeira@aluno.puc-rio.br | erickmeira89@gmail.com

Mestrando em Administração de Empresas (IAG PUC-Rio)

Possui graduação em Ciências Econômicas pelo Instituto de Economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2009). Trabalhou como assistente de pesquisa em diversos projetos na área da Economia, com ênfase em Economia da Energia e Recursos Naturais. Professor do curso de extensão Operador de Criptomoedas oferecido pela Coordenação Central de Extensão na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Está atualmente cursando o Mestrado Acadêmico em Administração de Empresas pelo IAG – Escola de Negócios da PUC-Rio e é pesquisador do NUPEI – Núcleo de Pesquisa em Energia e Infraestrutura da PUC-Rio (www.iag.puc-rio.br/nupei).

> Currículo Lattes
felvds@gmail.com

Doutorando em Administração de Empresas - Finanças (IAG PUC-Rio)

Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Viçosa (2016), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2018) e atualmente é doutorando em Administração de Empresas (Finanças) pelo IAG PUC-Rio. Possui interesse na área de finanças, atuando principalmente nos seguintes temas: Finanças Comportamentais, Mercado de Capitais, Econometria Financeira e Finanças Quantitativas. Membro do Núcleo de Pesquisa em Finanças (FINE) do IAG PUC-Rio.

> Currículo Lattes
gerson.souza@phd.iag.puc-rio.br

Graduação em Administração de Empresas pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS, 2009), Mestrado e Doutorado em Administração (área de concentração: Finanças) pelo Programa de Pós-Graduação em Administração da Escola de Administração da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (EA/UFRGS, 2012, e 2016, respectivamente), e pós-doutorado junto ao programa de Ciências Contábeis da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos, 2017). Realizou doutorado sanduíche na HEC-Montreal ao longo de 12 meses, e frequentou disciplina no PPGA da FEA/USP. Foi professor no Departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Santa Catarina (CAD/UFSC) e docente convidado em cursos de pós-graduação da UniRitter-Porto Alegre e da Universidade Católica de Pelotas. Também lecionou na UNISC, UNIFIN e IBGEN/SC. Atualmente é professor do Programa de Pós-Graduação (Mestrado Acadêmico, Mestrado Profissional e Doutorado) em Administração de Empresas do IAG, A Escola de Negócios da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Interesses acadêmicos e profissionais: Governança corporativa, Finanças corporativas, Decisões financeiras, Estrutura de capital, Análise de investimentos e Mercado de capitais.

 

> Currículo Lattes
hcm@iag.puc-rio.br

Doutor em Engenharia de Produção com Ênfase em Finanças

Leonardo Lima é professor de finanças e economia da energia do IAG PUC-Rio. Foi conselheiro consultivo da QG energia e Diferencial Energia entre 2008 e 2018 e conselheiro estatutário da Lorenge SA entre 2009 e 2015. Atuou como gerente de comercialização de energia na Neoenergia até 2008, tendo também trabalhado como analista no Cepel e na IBM entre 1996 e 2001. No IAG coordenou MBA´s e cursos in-company para ONS, MME, Vale e Petrobras. Como pesquisador, é um dos coordenadores do NUPEI, Núcleo de Pesquisa em Energia e Infraestrutura do Departamento de Administração – PUC-Rio, tendo sido autor e co-autor de 1 livro, 4 capítulos de livros e de mais de 100 artigos científicos em periódicos e conferências nacionais e internacionais em temas relacionados a finanças corporativas, mercados de energia e investimentos em infraestrutura; É graduado em engenharia mecânica e possui mestrado e doutorado em engenharia de produção com ênfase em finanças pela PUC-Rio.

> Currículo Lattes
leonardolima@iag.puc-rio.br

Doutorado em Economia

Possui graduação em Administração - Universität Bayreuth (Alemanha) (1994) e doutorado em Economia - Katholische Universität Eichstatt (Alemanha) (1999). Fez pós-doutorado em Finanças Comportamentais pela McMaster University (Canadá) (2009). Atualmente é professor associado da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Administração e Economia, com ênfase em Administração Financeira, Mercado de Capitais e Economia, Finanças Internacionais e Econometria, atuando principalmente nos seguintes temas: economia financeira, finanças comportamentais, mercado de capitais, econometria, finanças internacionais e economia internacional. Tem livros e artigos publicados no Brasil e no exterior. É coordenador do FINE - Núcleo de Pesquisa em Finanças do IAG PUC-Rio e Pesquisador associado do NUPEI - Núcleo de Pesquisa em Energia e Infraestrutura do IAG PUC-Rio. Foi ganhador do prêmio de melhor working paper em economia do Banco Central do Brasil na Edição de 2018. É Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 e Cientista do Nosso Estado - FAPERJ.

> Currículo Lattes
klotzle@iag.puc-rio.br

Mestrado em Administração de Empresas - Finanças (IAG PUC-Rio)

Pedro Argento é formado em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio, com Domínio Adicional em Métodos de Apoio à Decisão e cursa o Mestrado em Finanças pelo IAG PUC-Rio. Fez curso na General Assembly em San Francisco sobre inteligência artificial e ciência dos dados. Atualmente atua como desenvolvedor e fundador da empresa GoBlock, que desenvolve aplicações com tecnologia Blockchain.

> Currículo Lattes
pedro.argento@gmail.com

Doutorando em Finanças

Atualmente é doutorando em Finanças pela PUC-Rio. Foi Visiting Scholar na Universidade da California - Berkeley no departamento de Agricultural and Resources Economics. Membro do Núcleo de Pesquisas em Finanças (FINE - IAG PUC-Rio). Participa do grupo de pesquisa do Prof. Waldemar Souza, "Office for Futures and Options Research - South America", uma colaboração da UFAL e a University of Illinois que visa definir agendas de pesquisa sobre mercados futuros e de opções de commodities, de taxas de juros e câmbio. Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (2007) e mestrado em Economia pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (2011). Atuou no segmento de commodities em grandes grupos como Cosan-Raizen; Usina São Martinho; e Louis Dreyfus Commodities (LDC). Foi Professor de Economia no Centro Universitário das Faculdades Metropolitanas Unidas em São Paulo. Tem experiência na área de Agricultural Economics, Commodity Risk Management, Mercado Financeiro/Derivativos.

> Currículo Lattes
rafael_palazzi@phd.iag.puc-rio.br

SELEÇÃO

A seleção será realizada com base em entrevista (que pode ser pessoal, por telefone, WhatsApp ou Skype) com a coordenação do curso, considerando os objetivos profissionais do candidato. Ao realizar a inscrição, será agendada a data da entrevista e, posteriormente, informado ao candidato se foi ou não aprovado para ingresso no curso. Só então será feita a matrícula.

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