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Economía y los Negocios

La investigación del docente de la Universidad ha generado gran interés, siendo contactado por economistas de Canadá, Taiwan y el reconocido econometrista austriaco Nikolaus Hautsh.

 

Dos años de investigación junto con miles de datos han concluido en el desarrollo de un método, para anticipar cuál podría ser el máximo de perdida de la acción de una empresa, cuando existen movimientos a la baja o los llamados crash financieros en los mercados bursátiles.

 

El docente de la Facultad de Economía y Negocios, director del magíster de Economía y director del Centro de Investigación de Economía Aplicada (CIEA), Rodrigo Herrera ha liderado esta investigación que realiza en conjunto con Adam Clements, docente de la Universidad Tecnológica de Queensland, Australia. Los cuales siguiendo las últimas corrientes metodológicas, como la teoría de procesos puntuales, han creado un algoritmo para adelantar cuando hay una anomalía que perjudicará la acción que se tranza en la bolsa; en este caso de Australia, ya que la muestra de estudio es la acción de la minera BHP billiton en los mercados de dicho país. La idea de realizar este tipo de trabajo es conocer cómo se comportan las acciones con datos de alta frecuencia, y así tratar de minimizar el riesgo en empresas de categoría mundial, que remesen todas las bolsas.

 

Cuando hablamos de la bolsa de comercio quizás imaginamos aquella campanilla que hizo sonar Mark Zuckerberg cuando Facebook salió a la bolsa, o quizás recordamos alguna película como Wall Street donde se ven agentes gritando tratando de ganar la compra de la acción. Pero hoy la realidad es otra, con los avances tecnológicos la rapidez de las transacciones sobrepasa la capacidad humana, donde ya no hablamos de minutos ni de segundos, sino que de nanosegundos de rapidez, donde, para que se haga una idea en un segundo puede pasar millones de transacciones; y esto es lo que se llama datos de alta frecuencia, donde el ser humano ya no está capacitado para realizar estas acciones, sino que poderosas megacomputadoras hacen este trabajo con algoritmos creados para maximizar las ganancias y reducir las pérdidas.

 

Investigación

 

El desarrollo del estudio ha llevado a la creación de varios papers, siendo el más importante el llamado “Un modelo de procesos puntuales marcado para los rendimientos financieros intradiarios: modelado de riesgo extremo”, el cuál fue invitado para ser presentado en el Encuentro Asiático anual de la Sociedad de Econometría 2017, la cual se llevó a cabo los primeros días del mes de junio en la Universidad China de Hong Kong. Quién junto a un profesor de Pontificia Universidad Católica y un agente del Banco Central de Chile y otro de México, fueron los únicos representantes del cono sur.

 

Rodrigo Herrera señaló que “la recepción del trabajo fue de gran interés, acercándose colegas de varios países para preguntar más en profundidad por las técnicas y resultados”. En este sentido comentó que los “mejores resultados de predicción, con diferentes test estadísticos y econométricos, se obtienen cuando se utilizan todas las covariables de información de actividad de las transacciones, aparte del precio”. Continuo señalando que “la información contenida en los eventos extremos pasados son útiles para predecir las magnitudes de eventos extremos futuros. La nueva metodología que hemos planteado, insta a evaluar el comportamiento del minuto cronológico de la acción y reitero, aplicando todas las covariables de información, obtenemos mejores predicciones en cuanto a las medidas de riesgo”. Finalmente concreto que “hemos creado un algoritmo que más que predecir, porque no sabemos cuándo ocurrirá la crisis, nos entregará la magnitud (en el caso de que ocurriera) de cuanto es la pérdida esperada a cierto nivel de confianza y así se pueden tomar las medidas de resguardo antes de tiempo”.

 

Además señaló que “esta investigación le sirve tanto a los vendedores de las acciones, como a los entes reguladores para poder tomar restricciones y evitar crisis, ya que ellos tienen las herramientas para detener incluso la venta de la acción. Este modelo ha sido aplicado a una acción actualmente, pero lo podemos extender a varias acciones, lo que permitiría cuantificar las pérdidas de un portafolios en el caso de que ocurriera”. Importante, ya que afecta directamente a todos en nuestra sociedad, debido a que si una gran empresa como la minera tiene una gran pérdida, significará que entrará en crisis, para controlarla cerrará sucursales a diferentes países, lo que conlleva a miles de personas que pierden su empleo.

 

Es un tema apasionante, en el cual ya se han involucrado en el estudio alumnos de magíster de la Facultad y además se está postulando a un nuevo proyecto Fondecyt, para continuar en el desarrollo de extensiones de este algoritmo que será de gran beneficio para el sistema financiero. El trabajo continúa el próximo 23 de junio con la llegada del investigador australiano, Adam Clements.