Examinando por Autor "Cruz Castañeda, Vivian"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis del comportamiento de la liquidez en mercados de renta variable de Latinoamérica durante recesiones económicas
    (Universidad EIA, 2023) Santa Maria Uribe, Laura; Osorio Calle, David; Cruz Castañeda, Vivian
    RESUMEN: en el mundo globalizado de hoy, los mercados financieros son cruciales para la economía de los países y la liquidez juega un papel muy importante en las mismas. La liquidez como la capacidad de un mercado para facilitar la compra y venta de activos financieros rápidamente es fundamental para su funcionamiento. Este estudio, se enfocará en los mercados de renta variable de Latinoamérica y su relación con las recesiones económicas y financieras económicas, ya que, en estas épocas de recesión, los flujos de capital y la aversión al riesgo de los inversores internacionales pueden tener un efecto importante en la liquidez de los mercados de renta variable en la región latinoamericana. El objetivo principal de esta tesis es analizar el comportamiento de la liquidez en los mercados de renta variable de Latinoamérica antes, durante y después de recesiones económicas y financieras. Para lograrlo, se llevará a cabo un estudio de datos históricos de las acciones con mayor capitalización bursátiles diferentes países en Latinoamérica, considerando periodos de recesión económica y financiera. s Este estudio busca entender cómo los mercados latinoamericanos responden a estos eventos, identificar posibles patrones y factores determinantes, y brindar información valiosa para inversionistas a manejar su exposición al riesgo de liquidez cuando hay fuertes vientos de cola traídos por una crisis económica en Estados Unidos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de inversión de venture capital. Evidencia para América Latina.
    (Universidad EIA, 2023) Arboleda Uribe, Sara; Montoya Henao, Luis Miguel; Cruz Castañeda, Vivian
    RESUMEN: El “venture capital” es una herramienta esencial de financiación privada que se utiliza para apoyar a empresas emergentes con un alto potencial de crecimiento. En este estudio, exploramos la aplicación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) para analizar datos no estructurados, como las descripciones de las empresas, con el objetivo de predecir los montos de inversión que estas empresas podrían atraer. Utilizamos una base de datos de empresas de América Latina que han recibido inversiones de capital de riesgo y aplicamos técnicas de NLP y Machine Learning en combinación con modelos de lenguaje pre-entrenados basados en la arquitectura de BERT para modelar la cantidad invertida. Evaluamos el rendimiento de estos modelos utilizando una serie de métricas relevantes para determinar la capacidad de este tipo de modelos en tareas fuera de NLP. Los resultados de este estudio proporcionan una visión valiosa sobre la capacidad de los modelos de lenguaje para predecir las inversiones de capital de riesgo y destacan las áreas potenciales para futuras investigaciones y mejoras en este campo emergente de estudio.