Ponente
Descripción
La realidad en la que convivimos está marcada por la enorme interconexión entre todos los procesos, es difícil encontrar un aspecto de la vida que no esté relacionado o conectado con muchos otros elementos. Es un entorno de redes, donde el “ganador” en un mundo económico y financiero cada vez más complejo, datificado y extremadamente competitivo es el que maniobra mejor y más rápido utilizando la información y datos existentes. La investigación se centra en el desarrollo de algoritmos que logren captar en tiempo real las relaciones causales y de contagio en los mercados financieros. En primer lugar, se construye una red relacional causal siguiendo un enfoque de cointegración y causalidad multivariada de granger e introduciendo la diferenciación fraccionaria como línea de cálculo. En segundo lugar,se analizan los estados subyacentes del sistema mediante un modelo oculto de markov y una red bayesiana. Se proponen ilustraciones y debates sobre el impacto que tienen eventos de cisne negro e implementación de políticas en los mercados financieros.
