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Investigación Financiera

Investigación Financiera Avanzada

Análisis profundo de metodologías cuantitativas, modelos econométricos y técnicas de investigación aplicadas al entorno financiero contemporáneo

Visualización de análisis multivariante en datos financieros
Econometría Avanzada Nivel: Experto

Análisis multivariante en series temporales financieras

Celestina Vázquez-Rubio Celestina Vázquez-Rubio 15 marzo 2025 22 min lectura

La implementación de técnicas VAR (Vector Autoregressive) en contextos donde las variables presentan cointegración requiere una comprensión matizada de las relaciones de equilibrio a largo plazo. Durante mi investigación en mercados europeos, observé cómo la aplicación precipitada de diferenciación puede eliminar información crucial sobre dinámicas estructurales. Los modelos VECM (Vector Error Correction) ofrecen una alternativa más sofisticada al preservar tanto las propiedades de corto como largo plazo, aunque su calibración demanda rigor metodológico considerable.

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Gráficos de procesos estocásticos en mercados emergentes
Matemática Financiera Nivel: Avanzado

Modelización estocástica aplicada a mercados emergentes

Zacarías Montemayor 28 febrero 2025 18 min lectura

Los procesos de difusión con saltos representan una herramienta particularmente adecuada para capturar la naturaleza discontinua de los movimientos en mercados con menor liquidez. A diferencia del movimiento browniano geométrico tradicional, los modelos de Lévy permiten incorporar eventos extremos que ocurren con mayor frecuencia de lo que las distribuciones gaussianas sugieren. He trabajado extensamente con procesos de Merton y Kou, descubriendo que la calibración de la intensidad de saltos requiere datos históricos suficientes para evitar sobreajuste, especialmente cuando se trabaja con activos latinoamericanos donde la volatilidad estructural difiere significativamente de mercados desarrollados.

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Representación de inferencia bayesiana en finanzas
Inferencia Bayesiana Nivel: Experto

Metodología bayesiana en valoración de activos complejos

Remedios Peñaranda 20 enero 2025 25 min lectura

La actualización de creencias mediante el teorema de Bayes proporciona un marco conceptual robusto para incorporar nueva información de mercado sin descartar completamente conocimiento previo. En la valoración de derivados sobre activos con escasa historia de cotización, las distribuciones a priori informativas pueden reducir sustancialmente la incertidumbre paramétrica. Los métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo), particularmente el algoritmo Metropolis-Hastings, facilitan la estimación cuando las funciones de verosimilitud presentan formas analíticamente intratables. Sin embargo, la convergencia de las cadenas demanda atención meticulosa, y he encontrado que las pruebas de Geweke resultan más confiables que simples inspecciones visuales de trazas en contextos financieros con alta dimensionalidad.

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