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Como usar noções de cálculo e estatística em nível universitário para aprender finanças? O que eu preciso saber?

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perguntada Jul 1, 2015 em Finanças por danielcajueiro (5,376 pontos)  
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1 Resposta

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respondida Jul 1, 2015 por danielcajueiro (5,376 pontos)  

Imagine que você está entrando na universidade em um curso de economia ou outro curso da área de exatas e gostaria usar esse conhecimento para aprender finanças. O que você precisa saber? Onde usar esse conhecimento?

Interlúdio matemático: Você precisa estudar com cuidado ou ter feito um bom curso de Álgebra Linear e Otimização no \(\Re^n\). Esse curso é equivalente a um curso de Economia Quantitativa da UnB (graduação em economia), que é parcialmente equivalente a um curso de Álgebra Linear adicionado a um curso de Cálculo no \(\Re^n\). Para algumas situações, você também vai precisar dar uma olhada em alguns tópicos mais avançados de cálculo, como integração múltipla e equações diferenciais (existem centenas de textos sobre esse assunto).

Interlúdio estatístico: Você precisa de noções básicas de estatística.

Para uma excelente introdução a probabilidade, veja: Barry James - Probabilidade: Um curso intermediário.

Para avançar, (sem falsa modéstia) eu sugiro fortemente o nosso livro

Carvalho, Cajueiro e Camargo. Introdução aos métodos estatísticos para economia e finanças. Editora da UnB, 2015. Em que esse livro é diferente?

Otimização de carteira, modelos de equilíbrio, derivativos e gerenciamento de risco (em um nível operacional):

Agora está no momento de você entender um pouco mais sobre otimização de carteiras, apreçamento de ativos ou equilíbrio no mercado financeiro.

Para isso eu te sugiro o livro:

Elton e Gruber. Moderna teoria de carteiras e análise de investimentos. Elsevier, 2012.

Vale muito a pena também dar uma olhada num livro operacional sobre o mercado de derivativos como, por exemplo, Opções, Futuros e outros derivativos do John Hull.

Além disso, será útil você também dar uma olhada em um livro que foque em risco. Um livro básico de administração de risco é, por exemplo, o Value at Risk do Jorion.

Finalmente, você deve dar uma olhada no problema de escolha de carteiras do ponto de vista da indústria de fundos. Para isso dê uma olhada aqui:

A. W. Lo - Hedge Funds. Princeton University Press, 2008.

Interlúdio computacional:

Para prosseguir você precisa ter noções de computação. Você pode escolher a linguagem ou o software que você desejar. Veja aqui algumas sugestões para economistas, que pode ser usada por financistas também.

Uma outra pergunta relacionada é essa: Que linguagem devo escolher se desejo trabalhar com finanças.

Para complementar seus estudos computacionais, talvez seja interessante dar uma olhada em Métodos Numéricos. Veja aqui algumas referências interessantes.

Mãos na massa: Está na hora de você começar a pegar dados e começar a sentir o sabor dos modelos que você já estudou. No Brasil uma base de dados bastante popular é a Economática. Ela é paga, mas possivelmente tem no departamento de Administração ou Economia da sua universidade, se você estiver na universidade. Qualquer base dados que você conseguir na internet é útil para esse tipo de estudo.

Uma referência interessante para fazer o link entre modelagem e dados é o livro:

Simon Benninga - Financial Modeling.

Todos os modelos desse livro foram implementados para Excel. Por que não seguir seus passos e implementar esses modelos no R, Python ou Matlab?

Teoria versus prática: Será que você conhece alguém que trabalha no mercado financeiro? Que tal pergunta-lo como as coisas funcionam na prática? Mas não pergunte a um só! Existem diferenças dependendo de onde seu conhecido trabalha. Por exemplo, se ele trabalha em um banco grande ou pequeno. Faça as perguntas relevantes: Como vocês gerenciam carteiras de longo prazo? Como vocês gerenciam carteiras de curto prazo? Como vocês gerenciam risco? Vocês lidam com o problema de descentralização de carteiras? Como vocês apreçam derivativos?

E agora? Aguentar estudar um pouco mais? Sim? Só diversão hein? Então venha por aqui!

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