Inmunización del riesgo de crédito de un bono soberano en un ambiente de ingreso fiscal volátil: el caso de un bono mexicano denominado en dólares de Estados Unidos.

En este trabajo se utiliza el modelo de Merton (1976) de valuación de opciones y el modelo de volatilidad estocástica Heston-Nandi (2000) cuando el activo subyacente sigue un proceso de difusión con saltos para calcular las probabilidades mensuales de incumplimiento de un bono cuyo emisor tiene ingresos inciertos con alta volatilidad en la recaudación de impuestos. En particular se ilustra el caso de un bono soberano emitido por el gobierno mexicano en dólares americanos (para asegurar la existencia de riesgo de incumplimiento). La metodología propuesta incorpora los conceptos de: apalancamiento previo, capacidad de generación de ingresos, gastos no recurrentes, plazo y tamaño del préstamo (tradicionalmente usados en el cálculo de probabilidades de incumplimiento), lo que provee una metodología alternativa para el cálculo a priori de probabilidades de incumplimiento.In this paper we use Merton’s (1976) jump diffusion model and Heston-Nandi stochastic volatility model (2000) for pricing options when the underlying asset is driven by a mixed diffusion-jump process or GARCH volatility process to compute the monthly default probabilities of a bond issuer whose income is uncertain with high volatility in tax collection. In particular, we analize the case of a sovereign bond issued by the Mexican government in United States Dollars (to ensure the existence of default risk). The proposed methodology is based on concepts such as: previous leverage, income generation, non-recurring expenses, term and loan size (traditionally used in the calculation of probabilities of default), which provides an alternative methodology for computing a priori default probabilities. Clasificación JEL (JEL Classification): D81, G32, F34 y G13

Fuzzy Gaussian GARCH and Fuzzy Gaussian EGARCH Models: Foreign Exchange Market Forecast

This article discusses a comparison of the GARCH and EGARCH conditional variance methods, with respect to the Fuzzy Gaussian GARCH and Fuzzy Gaussian EGARCH. The returns of four exchange rates were forecasted at daily periodicity from January 2015 to November 2022 and out-of-sample, January 2019, and December 2022. The results indicate that the Fuzzy GARCH and Fuzzy EGARCH models better estimate the volatility behaviour of the exchange market series compared to traditional techniques. Therefore, the recommendation is to estimate other high volatility variables to verify the efficiency of the fuzzy techniques, however, the main limitation is that it is not possible to apply traditional econometric tests for fuzzy techniques because the parameters are not estimated with the logarithm of maximum likelihood. The estimation of the parameters of GARCH and EGARCH models with fuzzy theory is the originality proposal. In conclusion, fuzzy methodologies have less error in forecasting the volatility of in-sample and out-of-sample exchange rates.Modelos GARCH Gaussiano Difuso y EGARCH Gaussiano Difuso: Pronóstico del Mercado Cambiario El presente artículo compara los métodos de varianza condicional GARCH y EGARCH, con respecto a la propuesta Fuzzy Gaussian GARCH y Fuzzy Gaussian EGARCH. Se pronosticó la rentabilidad de cuatro tipos de cambio en periodicidad diaria desde enero 2015 a noviembre 2022 y fuera de muestra, enero 2019 y diciembre 2022. Los resultados revelan que los modelos Fuzzy GARCH y Fuzzy EGARCH estiman mejor el comportamiento de la volatilidad de las series del mercado cambiario en comparación con las técnicas tradicionales. Por lo que, la recomendación es estimar otras variables de alta volatilidad para verificar la eficiencia de las técnicas difusas, sin embargo, la principal limitación es que no es posible aplicar las pruebas econométricas tradicionales para técnicas difusas porque los parámetros no son estimados con el logaritmo de máxima verosimilitud. La estimación de los parámetros de los modelos GARCH y EGARCH con teoría difusa es la propuesta de originalidad. En conclusión, las metodologías difusas tienen menos error al pronosticar la volatilidad de los tipos de cambio dentro muestra y fuera de muestra

Short-Term Causal Relationships between the Oil Sector and Economic Growth in the Mexican Economy: FG-ARDL Approach

This research aims to analyze the short-term causal relationships between the oil sector and economic growth, using two methodologies, the ARDL model and the proposal based on fuzzy logic, the FG-ARDL, Fuzzy Gaussian Autoregressive Distributed Lag. For this purpose, 59 variables of the oil sector and their relationship with the Global Economic Activity Indicator, and the corresponding indicator of primary, secondary, and tertiary activities, were analyzed in monthly format between January 1997 and December 2019. The FG-ARDL model achieved better estimates, identifying the influence of variables derived from the oil industry on economic growth with better precision. The main recommendation is to evaluate other economic relationships to verify the efficiency of the new methodology, in which the primordial limitation is its dependence to the ARDL method, so it does not provide new causal relationships. Originality was the proposed time series and fuzzy theory approach to economic modeling. The most important conclusion is that the internal consumption of fuel and PEMEX Diesel are the key variables that drive short-term economic growth, this result is better observed in the proposed model.Relaciones Causales de Corto plazo entre el Sector Petrolero y el Crecimiento Económico en la Economía Mexicana: Aplicación FG-ARDL La presente investigación tiene como objetivo analizar las relaciones causales de corto plazo entre el sector petrolero y el crecimiento económico; utilizando dos metodologías, el modelo ARDL y la propuesta basada en lógica difusa, el Autorregresivo de Rezagos Distribuidos Gaussiano Difuso FG-ARDL.  Para ello se analizaron 59 variables del sector petrolero y su relación con el Indicador Global de la Actividad Económica, y el correspondiente indicador de actividades primarias, secundarias y terciarias, en formato mensual entre enero 1997 y diciembre 2019.  El modelo FG-ARDL logró mejores estimaciones, permitiendo identificar con mayor precisión la influencia de las variables derivadas de la industria petrolera en el crecimiento económico. La principal recomendación es evaluar otras relaciones económicas para verificar la eficiencia de la nueva metodología, en la que la primordial limitación es su dependencia al método ARDL, por lo que no proporciona nuevas relaciones causales. La originalidad es el desarrollo de un nuevo enfoque de series temporales y teoría difusa para el modelado económico. La conclusión más relevante es que el consumo interno de gasolina y PEMEX diésel son las principales variables que impulsan el crecimiento económico de corto plazo, resultado que se observa de mejor forma en el modelo propuesto

Pronóstico del rendimiento del IPC (Índice de Precios y Cotizaciones) mediante el uso de redes neuronales diferenciales

Over the years the use of artificial neural networks as a tool for simulation, modeling and description of nonlinear dynamical systems has been consolidated as an effective and relatively fast technique thanks to the great development experienced in computer systems. This technique commonly used in some areas of Applied Engineering was frst used in financial applications since the mid-nineties. This paper uses one of the most recent and powerful techniques in the feld of neural networks: Differential Neural Networks Analysis (DNNA), a technique frequently used in analysis of biotechnology processes. This technique carries out the analysis and estimation of the evolution of behavior in the IPC (Stock Market Index) of the BMV (Mexican Stock Exchange) during the period from November 8, 1999 to January 27, 2011. The analysis also includes an intra-day forecast (6 values into a trading session) of the IPC return, the forecast extends during one day after the last data time series of the IPC. The predicted results showed a great similarity with actual data.A través de los años, el uso de las redes neuronales artificiales como herramienta de simulación, modelación y descripción de sistemas dinámicos no lineales se ha ido consolidando como una técnica eficaz y relativamente rápida gracias al gran desarrollo experimentado en los sistemas de cómputo. Esta técnica de uso común en algunas áreas de la ingeniería aplicada se empezó a utilizar en aplicaciones financieras a mediados de la década de los noventa. El presente trabajo utiliza una de las técnicas más recientes y poderosas en este ámbito: las redes neuronales diferenciales (RND), usada frecuentemente en análisis de procesos de la biotecnología. Mediante esta técnica se lleva a cabo el análisis y la estimación de la evolución del comportamiento del rendimiento del IPC de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV) durante el periodo comprendido del 8 de noviembre de 1991 al 27 de enero de 2011. Adicionalmente, el análisis incluye un pronóstico intradía (seis valores durante una jornada de operación de la BMV) del rendimiento del IPC, el cual tiene una duración de un día después del último dato de la serie de tiempo del IPC. Cabe señalar que los resultados pronosticados mostraron una gran similitud con los datos reales

Un modelo de minimización de costos de mantenimiento de equipo médico mediante lógica difusa

Abstract This paper presents an algorithm based on fuzzy logic that models a Maintenance Management Plan of Medical Equipment, this is developed in three stages: In the first one, a functional inventory is generated, following the protocols recommended by the WHO and information of each team. In the second, three priority attention protocols are attached, used to select the diffuse system membership functions. In the third, a family of scenarios is generated by Monte Carlo simulation, calculating the degreeof fuzzy maintenance priority for the equipment. The results achieve that the equipment selection of the annual maintenance plan is carried out guaranteeing the availability of the priority equipment. In this article, the application of the Fennigkoh-Smith algorithms and the Wang-Levenson algorithm are improved by placing the ambiguity of the diffuse structure, making the selection of the medical equipment incorporate the range of possibilities that exist when selected in an arbitrary manner. An area of opportunity consists of incorporating a process of optimization of equipment maintenance costs with a budgetary restriction. It is concluded that the system shown is friendly and robust for the purposes proposed.Resumen En este trabajo se presenta un algoritmo basado en lógica difusa que modela un Plan de Gestión de Mantenimiento de Equipos Médicos, este se desarrolla en tres etapas: En la primera se genera un inventario funcional, siguiendo los protocolos recomendados por la OMSa e información de cada equipo. En la segunda, se acoplan tres protocolos de atención prioritaria, utilizados para seleccionar las funciones de pertenencia del sistema difuso. En la tercera, se genera una familia de escenarios mediante simulación de Monte Carlo, calculándose el grado de prioridad difuso de mantenimiento para los equipos. Los resultados logran que la selección de equipos del plan de mantenimiento anual se realice garantizando la disponibilidad de los equipos prioritarios. El elemento distintivo en este trabajo es la introducción de la estructura difusa en los algoritmos de Fennigkoh-Smith y el de Wang-Levenson, permitiendo de este modo que la selección del equipo médicose realice en forma automática limitando el error humano en el proceso. Un área de oportunidad consiste en incorporar un proceso de optimización de costos de mantenimiento del equipo con una restricción presupuestaria. Se concluye que el sistema mostrado es amigable y robusto para los fines planteados

Pronóstico de los índices accionarios DAX y S&P 500 con redes neuronales diferenciales

This paper uses a differential neural network (DNN) to describe the behavior of daily closing values of German DAX and USA S & P 500 stock indices between July 3, 2000 and January 13, 2012. Then, by the use of DNN a four-week forecast is performed of the daily closing values of these indices, from January 16 to February 10, 2012. The results obtained confirm that the differential neural networks can become one of the most powerful and accurate tools to predict future values of financial assets.En este trabajo se utiliza una red neuronal diferencial (RND) para describir las series de valores de cierre diarios de los índices accionarios DAX de Alemania y S & P 500 de Estados Unidos entre el periodo del 3 de julio de 2000 y el 13 de enero de 2012. Con la RND se lleva a cabo el pronóstico de los valores de cierre diarios de esos índices durante un periodo de cuatro semanas (del 16 de enero al 10 de febrero de 2012). Los resultados obtenidos confirman el hecho de que las redes neuronales diferenciales pueden constituirse en una de las herramientas más poderosas y precisas para poder pronosticar valores futuros de activos financieros

Análisis de la productividad mediante Redes Bayesianasen una PYME desarrolladora de tecnología

Bayesian Networks (RB) is a tool for risk management, particularly for modeling operational risk. Its use for measuring operational risk in the financial sector has channeled great efforts to develop new methods to measure this type of risk to improve the internal management of business processes. Applying Bayesian Networks to model operational risk has the opportunity to incorporate qualitative elements as the opinion of experts in the process of selecting the variables of interest, define the model structure through its causal dependencies and specifying the priors and conditional probabilities of each node the aim of this work is to use this tool to perform the analysis of productivity of PYMES dedicated to developing technology.Las redes bayesianas (RB) son una herramienta de novedosa aplicación a la gestión de riesgos, en particular para modelar el riesgo operacional. Su uso para medir el riesgo operativo en el sector financiero ha encauzado grandes esfuerzos en desarrollar nuevos métodos de medir este tipo de riesgo que permitan mejorar la gestión interna de los procesos operativos. El aplicar redes bayesianas para modelar el riesgo operacional presenta la oportunidad de incorporar elementos cualitativos como la opinión de expertos en el proceso de seleccionar las variables de interés, definir la estructura del modelo por medio de sus dependencias de causalidad, así como la especificación de las distribuciones a priori y las probabilidades condicionales de cada nodo El objetivo del presente trabajo es aprovechar esta herramienta para poder llevar a cabo el análisis de la productividad de una PYME dedicada al desarrollo de tecnología

El siglo de Oro en escena

Del teatro de Sánchez de Badajoz (siglo xvi) al de Bances Candamo (finales del xvii), de las múltiples riquezas de la comedia lopesca a las excelencias del teatro calderoniano, de la prosa cervantina a la de un Mateo Alemán, del Pinciano al maestro Correas, y «trecientas cosas más»: los artículos reunidos en este libro componen un extenso panorama de los más recientes resultados de la investigación internacional sobre toda la literatura española del Siglo de Oro, ofrecidos al profesor Marc Vitse por sus más destacados discípulos, amigos y admiradores.À Marc,Odett