Gestión de Riesgos Financieros con Análisis Predictivo
Desarrolla competencias para identificar, medir y mitigar riesgos financieros mediante analítica predictiva, modelos cuantitativos, softwares e IA aplicados a escenarios reales.
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Descripción del Diplomado
A través del uso aplicado de Excel, Python y Power BI, los participantes desarrollarán modelos de análisis predictivo que permiten anticipar escenarios de riesgo, implementar medidas de mitigación y transformar datos financieros en información estratégica. Al finalizar, el profesional podrá liderar la gestión de riesgos financieros desde una mirada moderna, predictiva y orientada a la generación de valor.
Perfil del Alumno
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Profesionales de Finanzas
Economistas, contadores, administradores, ingenieros y profesionales que deseen fortalecer sus capacidades en gestión de riesgos financieros y analítica aplicada.
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Especialistas en Riesgos Financieros
Analistas de riesgo (Risk Analyst), analistas financieros, analistas de crédito, especialistas en riesgos, profesionales de banca, microfinanzas, inversiones y consultoría financiera.
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Líderes y tomadores de decisiones
Gerentes, jefes y consultores que busquen implementar metodologías modernas de medición, modelado y monitoreo del riesgo financiero en sus organizaciones.
Objetivos del Diplomado
Objetivo 01
Comprender los fundamentos de la gestión de riesgos financieros y su relación con el entorno económico, identificando los riesgos de mercado, crédito, liquidez y operacional para una gestión financiera sostenible.
Objetivo 02
Aplicar marcos de gobernanza y regulación del riesgo como Basilea, COSO ERM e ISO 31000 para estructurar sistemas integrales de gestión de riesgos en organizaciones financieras y corporativas.
Objetivo 03
Utilizar Excel y herramientas estadísticas para explorar, analizar e interpretar datos financieros, aplicando probabilidad, regresión y series de tiempo en la medición cuantitativa del riesgo.
Objetivo 04
Desarrollar modelos predictivos de riesgo utilizando Python para anticipar y pronosticar eventos de riesgo de mercado, crédito, liquidez y operacional, integrando simulaciones y técnicas de Machine Learning.
Objetivo 05
Diseñar estrategias de mitigación y control de riesgos, implementando medidas preventivas y correctivas basadas en los resultados de los modelos predictivos.
Objetivo 06
Diseñar dashboards y sistemas de monitoreo del riesgo financiero integrando KPIs, KRIs, alertas tempranas y visualizaciones ejecutivas mediante Power BI para apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Beneficios Exclusivos
Sesiones en Vivo online
Clases en tiempo real por Google Meet, con interacción directa y enfoque práctico.
Campus Virtual
Materiales, grabaciones y recursos académicos disponibles las 24 horas.
Docentes Expertos
Profesionales con sólida trayectoria laboral y experiencia académica.
Networking Profesional
Conecta con participantes y especialistas de toda Latinoamérica.
Metodología Elite Progress
Enfoque formativo basado en tres pilares: Descubre, Aprende y Crea.
Programa Alumni ELITEED
Integra una comunidad con beneficios, oportunidades y desarrollo continuo.
Certificación del Diplomado
Certificados por módulo y un certificado final de especialización.
Eventos Académicos
Acceso a talleres, foros, conferencias y eventos académicos exclusivos.
Certificación del
Diplomado Internacional
Al finalizar el Diplomado, recibirás una certificación que acredite tus competencias, con un total de 250 Horas académicas.
Certificados Modulares
Obtén credenciales por cada módulo aprobado para destacar tu progreso y conocimientos.
Detalles de Validación
Código QR único, nota mínima aprobatoria, contenido del curso y firmas de los representantes institucionales.
Estructura Curricular
Fundamentos de la Gestión de Riesgos Financieros y Entorno Económico
- Introducción al Riesgo Financiero y su Ecosistema Moderno.
- Tipologías Clásicas de Riesgos Financieros.
- Estructura del Sistema de Gestión Integral de Riesgos Financieros.
- • Entorno Económico y Riesgos en los Mercados Financieros.
Normativa y Gobernanza del Riesgo Financiero
- Basilea I, II, III
- Enfoque COSO ERM (Enterprise Risk Management)
- ISO 31000 (Gestión del Riesgo Organizacional)
Diseño de un Marco de Gobernanza y Adaptación Normativa.
Estadística aplicada al Riesgo Financiero con Excel
- Estadística Descriptiva y Exploración de Datos Financieros.
- Probabilidad e Inferencia Estadística aplicada al Riesgo.
- Modelos de Regresión aplicados al Riesgo Financiero.
- Series de tiempo y modelos heterocedásticos.
Análisis estadístico y modelado de volatilidad de un activo financiero.
Modelado y Análisis Predictivo del Riesgo de Mercado con Python
- Introducción al entorno de Python para la gestión de riesgos.
- Fundamentos del Riesgo de Mercado y Volatilidad.
- Medición del riesgo de mercado: VaR y CvaR.
- Stress Testing y simulación de escenarios.
- Analítica Predictiva del Riesgo de Mercado.
Análisis y modelado del riesgo de mercado en un portafolio financiero.
Modelado y Análisis Predictivo del Riesgo de Crédito con Python
- Fundamentos del Riesgo de Crédito.
- Modelos de Credit Scoring.
- Métricas de riesgo crediticio: PD, LGD, EAD.
- Simulación de Monte Carlo y Mitigación del Riesgo .
- Analítica Predictiva del Riesgo de Crédito.
Construcción y Simulación del modelo credit scoring predictivo.
Modelado y Análisis Predictivo de Riesgos de Liquidez y Operacional con Python
- Fundamentos y Medición del Riesgo de Liquidez.
- Stress Testing y Gestión de Crisis de Liquidez.
- Análitica Predictiva del Riesgo de Liquidez.
- Identificación y Medición del Riesgo Operacional.
- Analítica Predictiva y Mitigación del Riesgo Operacional.
Proyección de Liquidez y Detección de Anomalías (fraudes o errores operativos)
Monitoreo y Reporting del Riesgo Financiero con Power BI
- Conexión y Transformación de Datos Financieros.
- Análisis y modelado DAX I – Fundamentos, KPIs y KRIs.
- Análisis y modelado DAX II – Alertas tempranas y Control de Riesgos.
- Visualización y Dashboards Estratégicos de Riesgo.
- Monitoreo Predictivo del Riesgo Financiero y Reporte Ejecutivo.
Creación de un dashboard directivo de riesgos financieros en Power BI.
Plana Docente ELITEED
MBA. Cristhian Chumpitaz Aburto
Especialista en gestión integral del riesgo de crédito, con más de 8 años de experiencia en todo el ciclo de vida del crédito, incluyendo diseño de estrategias de riesgo y construcción de modelos analíticos para optimizar la rentabilidad y el cumplimiento regulatorio.
Ha desarrollado su carrera aplicando análisis de grandes volúmenes de datos e inteligencia de negocios, utilizando herramientas estadísticas como R Studio, transformando información compleja en decisiones estratégicas para fortalecer la gestión del riesgo en instituciones financieras.
MBA. Marco Alcayhuamán Guzmán
MBA con especialización en Finanzas por la Universidad de Chile. Economista por la Universidad Ricardo Palma, con más de 18 años de experiencia en el mercado financiero local e internacional.
Director de Finanzas Corporativas y M&A en LSX Capital. Destacado por asesorías en valorización de activos y desempeño en Gerencia de Finanzas Corporativas – M&A. Experiencia en Sociedades Agentes de Bolsa y en asesoría a ProInversión en procesos de inversión y riesgo financiero.
Mgt. Jean Taipe Chávez
Ingeniero Económico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) y Magíster en Gestión Cuantitativa del Riesgo Financiero. Cuenta con formación especializada en Finanzas Cuantitativas, Data Science, Econometría Aplicada y Business Intelligence – Analytics.
Especialista en modelamiento, simulación y validación cuantitativa del riesgo financiero. Ha sido Jefe de Práctica en la Unidad de Posgrado de la UNI y actualmente integra la Unidad Actuarial de MAPFRE, aplicando analítica avanzada y modelos predictivos en entornos reales.
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Confianza construida con resultados
Lo que dicen nuestros alumnos: experiencias reales, resultados concretos.
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