Research

My research focuses mainly on applications of maths and stats to problems in different areas like finance, marketing, negotiation, supply chain management, civil engineering and behavioral economics. I usually see these problems as complex adaptive systems. The main tools I use are: nonlinear time series, partial least squares path modeling and statistical learning.

Some of my co-authors are:

• Semei Coronado, Francisco Venegas-Martínez, Rafael Romero-Meza, Thomas M. Fullerton, Jr, Apostolos Serletis
• Vicente González, Francisco Orozco
• G R Quispel, Jan de Gier, Peter van der Kamp

Dirección de Tesis

Estos son algunos de los proyectos de tesis que actualmente dirijo o que podría estar en posibilidad de dirigir:

Potenciales:

Nivel doctorado:

Temas relacionados con mi línea de investigación.

Nivel maestría/especialidad:

Dirijo sobre todo temas que tienen que ver con Investigación de Operaciones, siendo los más típicos los proyectos que deben pronosticar una cierta demanda para crear un modelo de planeación de producción.

Nivel licenciatura:

1. Algoritmos de aprendizaje estadístico supervisado y no-supervisado. El aprendizaje estadístico se refiere al conjunto de herramientas para modelar y entender conjuntos de datos complejos [1]. Tiene aplicaciones en áreas diversas como lo es mercadotecnia, finanzas y negocios. El aprendizaje estadístico supervisado involucra crear modelos estadísticos para predecir o estimar una salida basada en una o más entradas. En el aprendizaje estadístico no-supervisado hay ciertas entradas pero no salidas supervisadas. Entre las herramientas más comunes esta la regresión lineal y logística, así como la clasificación, para el supervisado, mientras que tenemos el análisis de clusters y de componentes principales para el no-supervisado. Este es un trabajo con aplicaciones prácticas de problemas concretos de la industria y consultoría, que requieren programación en R o Python.
2. Decisiones Financieras bajo Riesgo. Estudiaremos los conceptos matemáticos y económicos detrás del modelado de las preferencias de los individuos cuando enfrentan un riesgo, de acuerdo a un enfoque racional basado en la toma de decisiones bajo incertidumbre, siguiendo el libro [6]. Este es un tema dentro del área de toma de decisiones y administración de riesgos. Es importante el interés por la economía, el riesgo y el modelado matemático.
3. Introducción a la Econometría para Finanzas. El objetivo de este proyecto es tropicalizar algunos de los capítulos del libro [10]. Esto es, haremos una lectura detallada y adecuaremos algunos de los problemas y métodos del libro a datos de mercados financieros emergentes, en particular de América Latina. La herramienta básica es la regresión o las series de tiempo, así como la programación en R.
4. Aplicaciones Max-Plus a problemas de secuenciación de procesos.

Referencias:

[1]  Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. An introduction to statistical learning, vol. 6. Springer, 2013.

[6]  Louis Eeckhoudt, Christian Gollier, and Harris Schlesinger. Economic and financial decisions under risk. Princeton University Press, 2005.

[10]  Chris Brooks. Introductory econometrics for finance. Cambridge University Press, 2014.

Concluidas: Ver Curriculum Vitae de Conacyt.

Reviewer

1. Energy
2. IJCOPI
3. IJAMS
4. IMEF
5. DYNA
6. EconoQuantum
7. Contaduría y Administración
8. Academy of Management
9. Premio IMEF
10. IBEC