Examinando por Autor "Rubilar Torrealba, Rolando"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    Ítem
    A novel artificial autonomous system for supporting investment decisions using a Big Five model approach
    (Elsevier, 2021) Cabrera Paniagua, Daniel; Rubilar Torrealba, Rolando
    This paper presents the design of an artificial autonomous system (called AAS) for the stock market domain that considers an approximation from the Big Five model, which proposes that the personality of an individual belongs to one of five different personality profiles: openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness, and neuroticism. Several studies have explored investment and financial issues while considering the Big Five model, usually by analyzing data obtained from surveys applied to real people. However, to the best of our knowledge, there are no proposals that suggest the design of an AAS for supporting investment decisions that use the Big Five model as the central approach. The main objective of this proposal is to design an AAS for making investment decisions, where the decisions are adjusted to market conditions through the use of a policy function that adapts over time. This policy function adjusts the consumption level and investment portfolio composition required by the investment profile, considering both the market conditions and the Big Five model profile associated with the AAS. The effectiveness of the investment process is measured by observing the variations in the accumulated wealth and utility. The utility is measured through an abstract representation of the well-being or satisfaction of the investor (i.e., the AAS). AAS—Extraversion obtained the highest accumulated wealth, while AAS—Agreeableness obtained the highest level of utility, showing that the accumulated wealth is only one factor influencing the investor’s well-being.
  • Miniatura
    Ítem
    Proceso de récord del Drawdown y gestión de riesgo de activos financieros, mediante aproximación de procesos PDMP y de colas pesadas
    (Universidad de Valparaíso, 2023) Rubilar Torrealba, Rolando; Supervisor: Torres, Soledad; Advisor: Fermín, Lisandro
    Uno de los principales problemas aplicados al uso de series financieras es el control y gestión de riesgo, ya que una mala decisión de inversión puede tener fuertes repercusiones tanto a nivel microeconómico como macroeconómico. En este proyecto de investigación se propone la identificación y desarrollo de técnicas para describir el fenómeno de récords de un indicador financiero, conocido como Drawdown, para el control dinámico del riesgo de los activos financieros. En primer lugar, se propone la caracterización del fenómeno de récords del Drawdown por medio de modelos Piecewise Deterministic Markov Process (PDMP) y, una vez relajados los supuestos generales, se desarrolla una aproximación del proceso por medio de distribuciones de colas pesadas, específicamente de la distribución Poisson fraccionaria. En este trabajo de investigación se desarrollaron métodos de estimación apropiados, tanto al contexto de modelos PDMP como al contexto de colas pesadas, lo que permite una adecuada caracterización de los fenómenos financieros en el contexto de riesgo financiero. Un tercer elemento desarrollado en este trabajo corresponde a una aplicación para la estimación de la propagación del SARS-COV-2 en la zona sur de Chile. Este trabajo utiliza herramientas desarrolladas en el programa de Doctorado que muestra la importancia una formación integral para aportar en diferentes áreas de la ciencia. Finalmente, los desarrollos técnicos provenientes de esta investigación son aplicados para el uso práctico en la industria, entregando nuevas herramientas para la gestión adecuada del riesgo financiero.