40h

Compreender a estrutura do Mercado de Capitais, ambiente regulatório, modelos de risco e retorno (Markowitz, CAPM – Capital Asset Pricing Model, APT - Arbitrage Pricing Theory e multifatortiais), mercado de renda fixa, fundos de investimentos, mercado de renda variável, Teoria dos mercados eficientes e moedas digitais.

40h

Variáveis aleatórias e probabilidade, Gaussiana, Qui-Quadrado, F, T de Student e inferência estatística. Aproximações amostrais grandes e modelos de regressão (Dummy). Processos estocásticos, modelos ARCH/GARCH, VaR (Value at Risk), raiz unitária e cointregração. Mercados ineficientes, arbitragem, Bootstrapping e interpolação cubic spline, Nelson-Siegel e Svensson.

40h

Este componente curricular consiste em conectar o planejamento de cenários e tendências econômicas (variáveis macroeconômicas) com decisões de corporativas e análise de empresas. O principal objetivo é elucidar aos participantes como a economia empresarial se insere na análise de demonstrações financeiras, fluxo de caixa, liquidez e métodos de análise de projetos de investimento.

36h

Tipos de derivativos, precificação (juros reais, interpolação, mercado futuro e cupom cambial (DDI, FRC, NDF – Non Deriverable Forward, swaps, opções e renda variável). Superfície de Volatilidade parametrizações Natural e Jump-Wings) e Gregas (Black-Scholes). Curvas de DI e DAP. Operações exóticas. COE (Certificado de Operações Estruturadas). NFT (non-fungible token), commodities, crédito de carbono e estratégias com derivativos.

12h

A relevância das práticas econômicas, sociais e ambientais e suas relações com as culturas locais e globais para a Agenda 2030 e os objetivos de desenvolvimento sustentável (ODS). A economia verde e a circular integradas pela correta gestão das operações nos Sistemas Produtivos e no Sistema Embalagem. Os desafios da descarbonização: a complexidade e a demanda por uma visão sistêmica para abarcar as diversidades regionais e todas as partes interessadas. Ferramentas utilizadas para implementar a Economia Verde e Circular. O uso de ferramentas de simulação dinâmica para implementar a economia verde e circular. Estudo de casos.

16h

Cibercultura. Métodos ágeis, big data e analytics e machine learning. Fundamentos de blockchains, smartcontracts e da web3. Impactos da implementação de criptotecnologias sob perspectiva macro e meso. Tokens não fungíveis.

16h

Kick-off e avaliação de bolsas de valores. Estruturação, mapeamento e aspectos legais para oferta no Brasil e no exterior. Controles internos, SOX (Sarbanes-Oxley), governança corporativa e Lei das S/A´s. Mandato, road show, due diligence e aspectos legais da CVM (Comissão de Valores Mobiliários) e da SEC (Securities and Exchange Commission). ADR (American Depositary Receipts) e BDR (Brazilian Depositary Receipts). SPACs (Special Purpose Acquisition Company) e Instrução CVM nº 551, de 25 de setembro de 2014. OPA e Resolução CVM nº 85, de 31 de março de 2022.

36h

Autovalores e auto vetores; modelos de valuation; estimação do custo de capital em organizações; modelos de fluxo de caixa (firma e acionista) em ambiente disruptivo; valor relativo e múltiplos em fusões e aquisições (M&A); valor econômico e aspectos legais aplicáveis; intangible value (assets, brand recognition, goodwill, patentes, trademarks, copyrights, technology etc.).

32h

Esta disciplina apresenta os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina (Machine Learning) no contexto da Inteligência Artificial. O objetivo principal da disciplina é fornecer ao aluno uma visão geral da área de aprendizado de máquina, destacando aspectos históricos, abordagens clássicas e modernas, campos de aplicação, assim como tendências e perspectivas futuras. Os métodos estudados consistem em: regressão e classificação; agrupamento e similaridade; análise de componentes principais (PCA); regressão linear Bayesiana e classificadores de Bayes; classificadores tipo árvore e árvores de decisão. O aluno será capaz de entender os diversos métodos de aprendizado de máquina para que seja capaz de escolher a melhor solução para um determinado cenário/problema, simulado ou real, bem como conseguir implementar a solução com ferramentas de mercado, como a biblioteca Scikit-Learn.

36h

Modelo de neurônio artificial (RNA - ácido ribonucleico), Algoritmos Genéticos e Evolucionários (AGEs), e Lógica Fuzzy (FN). Machine learning e Máquina de Vetores de Suporte com Volume Ponderado (VW-SVM), técnicas de análise de mercado e meios para predição (média simples, exponencial convergente e divergente), Bollinger^®, Chaikin, Willians Range, Força Relativa, Oscilador Estocástico, volumes (acumulação e distribuição), Vetores de suporte e hiperplanos, função de Kernel, análise de risco e backtesting.

16h

Transformação Econômica na Era Digital. E-business. E-commerce. Ecossistemas digitais. Moeda e Estado (fiat money); inovação disruptiva; meios de pagamentos (apátrida e autônomos); peer-to-peer (P2P); cifras, chaves e assinaturas digitais; criptografia e chave pública; criptocoin, govcoin, stablecoin e aplicações no sistema financeiro nacional e internacional; riscos e segurança; cyber insurance e ransomware; atuação das fintechs, narrow banking e princípios aplicáveis do BIS (Bank for International Settlements) e bancos centrais; desenvolvimento de negócios em ambiente tokenizado. Volatility, uncertainty, complexity e abiguity (VUCA). Negócios disruptivos. Rede de cocitações. killer acquisitions.

16h

Algoritmos e mecanismos de IA para otimização e suitability. Robo-advisor (consultores, Resolução CVM nº 19, de 25 de fevereiro de 2021 com as alterações da Resolução CVM nº 179/2023). Robô-gestor (Resolução CVM nº 21, de 25 de fevereiro de 2021 com as alterações das Resoluções 162/2022, 167/2022 e 179/2023) e robo-trader (ou robôs de ordens). Ofertas a investidores institucionais por meio de sistemas automatizados ou algoritmos lógicos e matemáticos (Ofício-Circular n° 2/2019/CVM/SIN, de 1º de março de 2019).

16h

Blockchain. Inteligência Artificial. Computação Quântica. Web 3.0. Blockchain + computação quântica + web 3.0. Internet of Things (IoT). Service-oriented Architeture (SOA). Event-driven Architeture (EDA). Exploração de dados e geração de valor utilizando técnicas como KDD (knowledge-discovery in databases) e ferramentas de obtenção, exploração, análise e visualização de dados para modelar e entender problemas reais de empresas, com o intuito de extrair informações relevantes e conhecimentos dos dados e auxiliar a tomada de decisão baseado na análise do passado. Coleta de dados, limpeza e processamento de dados para uso em desenvolvimento de modelos e tomadas de decisão.