ASESORÍAS EMPRESA PRIVADA
Año:
2018 a la fecha
Organización:
Cliente Banca Inversión Internacional
Proyecto:
Machine Learning for Financial Markets
Objetivos:
Búsqueda de patrones y creación de modelos descriptivos y predictivos para índices, monedas y valores accionarios
Herramientas utilizadas:
Modelos Supervisados: KNN, Redes Neuronales, SVMs, Random Forests
Modelos No Supervisados: Clustering, Reglas de Asociación
Python
Año:
2012 a la fecha
Organización:
Asociación Gremial Industrial del Retail Financiero
Proyecto:
Benchmark industria y estudios varios nacionales e internacionales
Objetivos:
Generación de reportería KPI, creación de tableros de comando. Benchmark de la Industria, estudios ad hoc económicos y de contingencia del mercado retail financiero nacional e internacional
Herramientas utilizadas:
Softwares de base de datos: Microsoft Access
Softwares de reportería dinámica: Microsoft Power BI
Año:
2008
Organización:
Baltic Exchange London
Proyecto:
Analysis of the Baltic Exchange Dry Index
Objetivos:
Modelamiento y simulación del BDI post-crisis hipotecaria. Se generó un modelo estadístico matemático que permitiera simular la evolución futura del índice
Herramientas utilizadas:
Modelos Supervisados: Decision Trees
Modelos No Supervisados: Clustering
Simulación usando Monte Carlo y lenguaje de programación VBA
Año:
2007
Organización:
Cliente Banca Inversión Nacional (*)
Proyecto:
Modelamiento y predicción de tasas de interés
Objetivos:
Modelamiento y predicción de curvas de tasas de interés cero cupón, usando papeles BCU, BTU, BCP
Herramientas utilizadas:
Modelos Supervisados: KNN, Redes Neuronales
Interpolación usando Modelo de Nelson & Siegel, Svensson
​
(*) Participación como co-investigador
Año:
2007
Organización:
Cliente Banca Inversión Nacional (*)
Proyecto:
Modelamiento default financiero
Objetivos:
Modelamiento de default financiero de medianas y grandes empresas utilizando información de Estados Financieros
Herramientas utilizadas:
Modelos Supervisados: Redes Neuronales, Regresión Logística
​
(*) Participación como co-investigador
ASESORÍAS EMPRESA PRIVADA
Apoyo Experto en litigios y arbitrios
Año:
2017
Organización:
Cliente AFP Confidencial
Proyecto:
Opinión experta en investigación
Objetivos:
Estimación de valor justo para papeles de renta fija utilizando diferentes metodologías de estimación
Año:
2017
Organización:
Rodríguez Vergara y CIA-Abogados. Representantes de cliente retail confidencial
Proyecto:
Opinión experta en investigación
Objetivos:
Informe de correlaciones en transacciones de acciones del retail y sus Estados Financieros a ser presentado como prueba en investigación CMF
Año:
2016
Organización:
Gerens S.A. Representante de cliente industria manufacturera confidencial
Proyecto:
Opinión experta en investigación
Objetivos:
Modelación en series de tiempo de series de precio y estimación de precio justo.
Año:
2014
Organización:
Carola Díez Pérez-Cotapos-Abogados. Caso SQM Cascadas
Proyecto:
Opinión experta en investigación
Objetivos:
Estudio análisis financiero y legal de las operaciones cuestionadas a Larraín Vial S.A. Corredores de Bolsa
INVESTIGACIÓN APLICADA
Año:
2018
Proyecto:
Predicción de movimiento de curvas de tasas de interés utilizando aprendizaje profundo. Working paper.
Herramientas utilizadas:
Modelos Supervisados: Deep Learning, Redes Neuronales Convolucionales, Redes Neuronales Recurrentes.
Año:
2018
Proyecto:
Estimación e interpolación de curvas de tasa de interés en mercados ilíquidos utilizando factorización matricial no negativa. Working paper.
Herramientas utilizadas:
Modelos Supervisados: Factorización matricial (Singular Value Decomposition - SVD), Non negative Matrix Factorization.
Año:
2015
Organización:
Banco Falabella
Proyecto:
Guía tesis doctoral: Modelamiento de fuga de clientes en base a reclamos
Objetivos:
Generación de un modelo predictivo de fuga de clientes en base a reclamos. Análisis y etiquetado automático de reclamos, estructurando la data para luego ser usada como variable predictiva en un modelo de fuga de clientes
Herramientas utilizadas:
Text Mining
Modelos Supervisados: KNN, Redes Neuronales, SVMs, Random Forests, Regresión Logística
Año:
2013
Organización:
LATAM
Proyecto:
Guía tesis magister: Análisis automático de reclamos
Objetivos:
Categorización y relación automática a cadena de servicios de reclamos. Análisis y etiquetado automático de reclamos vía email
Herramientas utilizadas:
Text Mining
Año:
2013
Organización:
Banco Mundial
Proyecto:
Proyecto concursable internacional: Tomorrow’s job
Objetivos:
Análisis y clasificación automática de planes de negocios utilizando técnicas de text mining. El objetivo era poder medir el impacto del financiamiento otorgado por el Banco Mundial a más de 20 mil startups a nivel mundial
Herramientas utilizadas:
Text Mining
Año:
2012
Organización:
The University of Manchester
Proyecto:
IN-GRID JISC Grant Funding Business Intelligence Project
Objetivos:
Creación de un repositorio centralizado de data proveniente de dispositivos y medidores IoT de más de 300 edificios y campus. También se incorporó un sistema y tablero de comando usando Pentaho
Herramientas utilizadas:
Pentaho suite
Año:
2011
Organización:
Bolsas de comercio americanas
Proyecto:
Tesis doctoral: Detección de manipulaciones y fraude en Bolsa
Objetivos:
Búsqueda de patrones y creación de modelos descriptivos y predictivos de manipulación y fraude, incluidos insider trading, marcaje de precios y high frequency quote stuffing, entre otros
Herramientas utilizadas:
Text Mining de noticias financieras
Modelos Supervisados: KNN, Redes Neuronales, SVMs, Random Forests
Modelos No Supervisados: Clustering, Reglas de Asociación, Reducción de Dimensionalidad
Grafos y Social Networking Analysis para la detección de coordinación entre partes