Remata na Coruña o ICCF2019 premiando a dúas mozas investigadoras
venres, 12 de xullo do 2019
- Carlos Vázquez Cendón, Beatriz Salvador Mancho, Anastasia Borovykh e Christoph Reisinger
O
terceiro Congreso Internacional de Finanzas Computacionais (ICCF2019)
clausurouse esta mañá no edificio da Fundación Barrié da Coruña,
onde se desenvolveu ao longo de toda esta semana. Durante este cinco
días 120 expertos académicos e profesionais do ámbito das finanzas
cuantitativas presentaron os avances máis recentes en temas
relacionados co sector financeiro e asegurador. Este congreso está
organizado pola Universidade da Coruña, coa colaboración da
Fundación Barrié, o Centro de Investigación TIC (CITIC), o
Instituto Tecnolóxico de Matemática Industrial, o European
Consortium of Mathematics and Industry, Abanca, Afundación e
Risk.net.
No
acto de clausura entregouse o premio do Journal of Computational
Finance (Revista de Finanzas Computacionais) ao mellor
traballo presentado por mozos investigadores durante o congreso. O
premio recaeu finalmente en dúas investigadoras. Por unha banda,
recoñeceuse o traballo da palentina Beatriz Salvador Mancho, que
fixo a súa tese doutoral na Universidade da Coruña cos profesores
de Matemática Aplicada Carlos Vázquez Cendón e Íñigo Arregui,
que foron coordinadores deste evento.
Beatriz
estudou matematicamente e resolveu numericamente novos modelos de
risco de contrapartida. “O risco de contrapartida xorde cando nun
contrato algunha das partes pode incumprir as condicións do mesmo.
Por exemplo, se se compra un piso a unha construtora sobre plano, se
hai posibilidade de que crebe e que non cho entregue, entón isto
debería intervir no prezo de compra, pois non é o mesmo que se lle
mercamos o mesmo piso a unha promotora, que nolo entregará con
seguridade”, explica Beatriz, engadindo que a devandita diferenza é
“o valor do risco de contrapartida, que se incorporou desde a
última crise financeira de 2007, cando se negocian produtos
financeiros derivados”.
Doutra
banda, galardoouse á investigadora holandesa Anastasia Borovykh. En
finanzas en ocasións úsanse as series temporais para predicir as
cotizacións futuras. Cando estas series incorporan ruído e úsanse
redes neuronais, é importante acadar un equilibrio entre a
complexidade da función de aprendizaxe e a súa capacidade para
axustar os datos de mercado, especialmente para o seu uso
xeneralizado. Isto require o emprego de ferramentas matemáticas
rigorosas, que é o que fixo Anastasia no seu traballo, desenvolvido
en colaboración co profesor e matemático holandés Kees Oosterlee,
que tamén interveu neste congreso. A mozo investigadora realizou a
súa tese no marco dun doutoramento industrial europeo no que
participou a Universidade da Coruña.