Académico de Gestión Empresarial presentó investigaciones de manera hibrida en conferencia realizada en España

El académico del Departamento de Gestión Empresarial, Jorge Muñoz Mendoza, tuvo una destacada participación en el 9th International Conference on Time Series and Forecasting organizado en Gran Canaria (España). En la oportunidad, el académico expuso de forma híbrida cuatro papers de econometría en las sesiones de Econometric Models and Forecasting.  

La primera investigación titulada “Inflation Forecast in G7 Economies: The Role of the High-Frequency Data of Fuel Prices” es desarrollada conjuntamente con la profesora Helena Chuliá y el profesor Jorge Uribe Gil, ambos catedráticos de la Universidad de Barcelona. 

Por su parte Muñoz destacó que esta investigación es pionera en utilizar modelos Mixed Data Sampling en estructuras de alta dimensionalidad para efectuar predicciones fuera de muestra de la inflación de las economías del G7. “A través de ello, se puede inferir la contribución diaria de los precios de los combustibles en el ajuste de expectativas inflacionarias mediante un proceso de nowcasting, la respuesta de las predicciones inflacionarias frente a los precios de los combustibles es asimétrica entre países, y depende del grado de exposición de éstos a estas fuentes de energía”.

En cuanto a la segunda ponencia titulada “Connectedness in the Global Banking Market Network: Implications for Risk Management and Financial Policy”, el académico del Departamento de Gestión Empresarial del Campus Los Ángeles, destacó. “Es una investigación novedosa porque, por un lado, ofrece recomendaciones precisas de diversificación del riesgo en los mercados bancarios y por otro lado, identifica los bancos y las rutas de transmisión de riesgos en la red bancaria mundial, lo que naturalmente es relevante para el diseño de políticas y regulaciones orientadas a controlar la propagación de las tensiones financieras”. En lo técnico, preció que esta investigación combina los avances más recientes de modelos econométricos multivariantes de alta dimensionalidad en series de tiempo, lo que permite trabajar con una muestra de datos más amplia que cualquier otro estudio previo, y otorgar una descripción mucho más completa de las conectividades bancarias. Esta investigación es desarrollada en conjunto con las profesoras Carmen Veloso y Sandra Sepúlveda (Departamento de Gestión Empresarial, Universidad de Concepción); los profesores Carlos Delgado (Texas A&M University); Edinson Cornejo (Universidad de Talca) e Iván Araya (Departamento de Economía, Universidad de Concepción).

El tercer trabajo expuesto “Estimation and Prediction of Slowly Time-Varying Parameters in GARCH models: A Non-parametric Approach” es desarrollado conjuntamente con Guillermo Ferreira (Universidad de Concepción), Jorge Arratía (Universidad de Concepción), Francisco Rodríguez (Universidad Nacional de Colombia), Miguel Flores (Escuela Politécnica Nacional de Ecuador) y Jorge Mateu (Universidad Jaume I, España). Y crea un marco teórico para un nuevo modelo GARCH con parámetros temporalmente variables. Los resultados de esta investigación demuestran que los métodos no paramétricos son una herramienta apropiada para la estimación del modelo tv-GARCH, y que a través de una representación espacio-estado basada en el Filtro de Kalman, las predicciones de este modelo son más precisas que las del modelo GARCH tradicional. A juicio del profesor Muñoz este hallazgo es relevante para las operaciones de risk management pues el nuevo modelo es capaz de capturar más de la mitad de la volatilidad observada, reduciendo el sesgo de subestimación de pérdidas.

El último trabajo expuesto se titula “Stock, Exchange and Commodity Markets Linkages: Implication for Risk Diversification and Portfolio Management”. En esta investigación, se analizan 116 mercados financieros entre accionarios, cambiarios y commodities. A través de los últimos avances en modelos de factores dinámicos, los autores aíslan los factores globales que conforman el riesgo sistémico de los rendimientos y mediante modelos Sparse calculan una red global de mercados financieros, identificando los mercados con mayores oportunidades de diversificación como también aquellos que son los principales transmisores de shocks. Este trabajo fija una ruta precisa para el diseño de portafolios internacionales. Esta investigación es desarrollada en conjunto con los académicos Carmen Veloso y Sandra Sepúlveda (Departamento de Gestión Empresarial, Universidad de Concepción); Carlos Delgado (Texas A&M University); y Edinson Cornejo (Universidad de Talca).