Examinando por Autor "Peña Palacio, Alejandro"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Algoritmos Evolutivos Como Posible Solución Para La Planificación De Enlaces De Nodos En Redes Enmalladas Inalámbricas
    (Universidad EIA, 2007) Duque Berrio, Juan Gonzalo; Escobar Correa, Juan Sebastián; Peña Palacio, Alejandro
    Resumen:Las redes enmalladas inalámbricas han surgido como una gran solución para la computación móvil, tiene grandes ventajas como su bajo precio, fácil configuración e implementación, interoperabilidad con otros tipos de redes, entre muchas otras. Por ser tan nuevo este estándar todavía existen problemas sin resolver. Uno de los mayores problemas es la planificación de enlaces, la planificación es el proceso de repartir recursos (en este caso los enlaces de transmisión) entre las entidades que requieren de su uso de la manera más óptima posible según una función objetivo y cumpliendo algunas restricciones. El problema entonces es buscar un esquema de planificación de enlace óptimo teniendo en cuenta una gran cantidad de restricciones de interferencias. Por esta razón este documento examina los algoritmos evolutivos como posible solución, y también examina las aproximaciones actuales en el tema.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Estrategia de inversión basada en un modelo neuronal borrosos enfocado en la estructuración de portafolios en tiempo real
    (Universidad EIA, 2018) Carvajal Correal, Santiago; Peña Palacio, Alejandro
    Resumen: ¿Existe alguna manera de predecir el comportamiento de los activos que componen el Dow Jones mediante el uso de redes neuronales, de modo que se pueda lograr obtener un retorno superior al que alcanza este índice y disminuyendo el riesgo que esta inversión implica? En este trabajo se busca desarrollar una estrategia de inversión que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje y econometría, permita identificar en tiempo real la composición ideal de un portafolio de activos financieros, de modo que se optimice la relación rentabilidad riesgo. Para tal efecto se desarrolló una herramienta automatizada que permitió elaborar pronósticos de la rentabilidad y la volatilidad condicional de un conjunto de activos seleccionados, con lo cual se logró determinar cuáles son los activos ideales para invertir. En este trabajo se integran las nuevas tendencias de trading algorítmico con los métodos tradicionales de estructuración de portafolios, logrando desarrollar un modelo de inversión dinámico que se ajuste a los cambios en las condiciones de mercado.
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    Estrategia de inversión basada en un modelo neuronal borrosos enfocado en la estructuración de portafolios en tiempo real
    (2018) Correal Carvajal, Santiago; Peña Palacio, Alejandro; Universidad EIA
    ¿Existe alguna manera de predecir el comportamiento de los activos que componen el Dow Jones mediante el uso de redes neuronales, de modo que se pueda lograr obtener un retorno superior al que alcanza este índice y disminuyendo el riesgo que esta inversión implica? En este trabajo se busca desarrollar una estrategia de inversión que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje y econometría, permita identificar en tiempo real la composición ideal de un portafolio de activos financieros, de modo que se optimice la relación rentabilidad riesgo. Para tal efecto se desarrolló una herramienta automatizada que permitió elaborar pronósticos de la rentabilidad y la volatilidad condicional de un conjunto de activos seleccionados, con lo cual se logró determinar cuáles son los activos ideales para invertir. En este trabajo se integran las nuevas tendencias de trading algorítmico con los métodos tradicionales de estructuración de portafolios, logrando desarrollar un modelo de inversión dinámico que se ajuste a los cambios en las condiciones de mercado.
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    PublicaciónSólo datos
    Medición del riesgo operativo en las entidades financieras colombianas utilizando el método de Markov Chain Monte Carlo
    (Universidad EIA, 2013) Juris Sáenz, Carolina; Juris Sáenz, Marcela; Peña Palacio, Alejandro
    Operative risk has always existed and has affected the companies for a long time. Entities as the Basel Committee and the “Superintendencia Financiera de Colombia” (regulatory Colombian entity) have made a big effort to achieve that the financial sector uses the Advanced Measurement Approach (AMA) for operative risk measurement with the purpose of avoiding unexpected big losses that produce severe impacts in the financial sector. This project proposes an alternative model for operative risk measurement, which considers the relation within loss events to calculate the total operative loss for a financial entity. In order to calculate the aggregated loss distribution (LDA) a prototype was developed which permits to generate different scenarios to foster the use of the AMA methodology (Advanced Measurement Approach) for obtaining the operational value at risk.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo adaptativo para inteligencia de mercados como apoyo a decisiones de exportación de bienes en Colombia
    (Universidad EIA, 2016) Vélez Montoya, Juan Francisco; Wartski Botero, Valeria; Peña Palacio, Alejandro
    La apertura de los mercados internacionales es una oportunidad para las organizaciones contrastarse con sus competidores y, mediante el comercio internacional, aumentar su nivel de competitividad. Sin embargo, antes de exportar, es indispensable saber a qué mercado internacional hacerlo, con el fin de que se cuente con una mayor posibilidad de tener éxito en cuanto a los resultados de la operación. Este Trabajo de Grado tiene como propósito identificar, de una manera técnica, objetiva y automática, los países con mayor posibilidad de éxito para exportar bienes desde Colombia, mediante un proceso conocido como Inteligencia de Mercados (IM). Para conseguirlo, se utiliza un modelo adaptativo basado en los principios de la inteligencia computacional, el cual, acompañado del análisis de diferentes modelos por aprendizaje supervisado y no supervisado, permitirá identificar y establecer patrones en las exportaciones históricas de los productos no mineros más exportados por Colombia, con el fin de que aprenda de ellos y sea capaz de pronosticar cuáles serían los mejores países para exportar un producto de unas características dadas.
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    PublicaciónSólo datos
    Modelo de patrones de activación cerebral dada la publicidad audiovisual
    (Universidad EIA, 2014) Bello Vallejo, Camilo; Villán Quiroz, Estefanía; Peña Palacio, Alejandro
    Uno de los principales desafíos del mercadeo es lograr conectar al consumidor con la marca y con los productos (Gürhan-Canli, Page, & Swaminathan, 2007). Lo anterior es más fácil de alcanzar cuando se establece una conexión con los sentimientos, emociones y sensaciones del consumidor (Fisher, Klitzman, & Lisa, 2010). Para identificar dichas variables existen métodos tradicionales como el focus group, técnicas proyectivas, entrevistas, entre otras. Sin embargo, éstas pueden presentar falencias debido a la subjetividad del análisis cualitativo (Hair, Lukas, & Miller, 2012). Aunque en estos métodos se ha avanzado, existe una ausencia en el reconocimiento de patrones a partir de señales bioeléctricas producidas por comerciales publicitarios de tipo audiovisual, recurso que para muchas compañías es fundamental y prioritario en su estrategia comunicacional. En esta investigación se lleva a cabo la identificación de patrones de activación cerebral a partir de la actividad bioeléctrica generada por comerciales publicitarios, según los conceptos del neuromarketing y la electroencefalografía como una forma de mejorar la investigación publicitaria. Para la clasificación de patrones se hicieron pruebas con los tres modelos vectoriales por adaptación y aprendizaje más usados: Vector Soporte con Kernel Polinómico, Gaussiano y Logístico (Chiang Li & Wen Liu, 2010), donde las variables de entrada eran los 14 sensores y los cinco ritmos cerebrales: Deltha, Theta, Alpha, Beta y Gamma. Se seleccionó una muestra de 30 personas diestras con una edad promedio de 26 años, las cuales fueron expuestas a dos estímulos construidos a partir de una serie de imágenes seleccionadas de la base de datos Geneva Affective PicturE Database (GAPED), banco de imágenes desarrollado por el Centro Suizo de Competencia en Investigación, con el fin de establecer una serie de patrones de referencia para inducir emociones en personas con mayor certeza (Dan-Glauser & Scherer, 2011). Las señales se obtuvieron mediante el Emotiv EPOC SDK, una Interface Cerebro Computador (ICC), desarrollada por Emotiv Systems. Estas se clasificaron como positivas o negativas en términos de la afinidad de una persona frente a una publicidad audiovisual. Luego se procedió a tratarlas según el procedimiento propuesto por el Centro Computacional de Neurociencia SWARTZ (Delorme, Fernsler, Makeig, & Serby, 2006). La construcción de los modelos fue posible debido a que se encontró diferencia estadística entre las señales bioeléctricas de los patrones de emociones positivas y negativas. Posteriormente, se propuso un Indicador de Predisposición que resume los patrones encontrados y permite generalizar de forma cuantitativa la predisposición de consumidores frente a comerciales publicitarios.Para la evaluación de los modelos se analizaron las respuestas de los participantes frente a 20 comerciales. Como resultado, se logró identificar, a partir de la actividad bioeléctrica cerebral, la predisposición cuantitativa que los consumidores mostraron frente a diferentes comerciales publicitarios, alcanzándose una tasa igual en el aprendizaje y la validación de 90% y una tasa de pronóstico de 85,29% con el modelo vectorial lineal.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de puntaje para el otorgamiento de créditos hipotecarios basado en el comportamiento del precio de la vivienda en Medellín
    (Universidad EIA, 2017) Arango Castillo, Sebastián; Peña Palacio, Alejandro
    En los últimos años, en la ciudad de Medellín, se ha dado un constante aumento de los precios en propiedades inmobiliarias, específicamente en viviendas. El trabajo de grado consiste en un modelo de puntaje, para el otorgamiento de créditos hipotecarios, basados en el precio de la vivienda en Medellín. Esto, con el objetivo de identificar las variables y parámetros utilizados para la valoración de vivienda, relacionando con programación por objetos e interoperabilidad con Excel y validando el mismo con modelos de Kernel logístico y general. Para tal efecto, se analizan los documentos existentes de la Superintendencia Financiera que regulan los factores de las valoraciones inmobiliarias. Además, se evalúa el efecto de las variables identificadas, para hallar el efecto en el otorgamiento de un crédito hipotecario, mediante el aprendizaje del modelo. La información primaria consiste en la creación de un modelo propio, con base en el comportamiento del precio de la vivienda en la ciudad de Medellín, para identificar los aspectos crediticios que dan surgimiento al aumento del valor mencionado. Por otra parte, la información secundaria se fundamenta en artículos, libros y publicaciones provenientes de bases de datos, escritos por autores que han estudiado el tema con rigurosidad académica. Todo lo anterior, reside en la intención de mejorar el comportamiento de los precios en estos bienes inmuebles, mediante un modelo que encuentre efectos de incidencia de las variables y parámetros sobre la vivienda. En conclusión, la incorporación del precio de la vivienda en un modelo de puntaje para el otorgamiento de créditos hipotecarios, permite ejercer control sobre el aumento de precios de forma desproporcionada, estabilizando la oferta y la demanda para llegar a un punto de equilibrio.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de redes neuronales para la determinación del riesgo de liquidez en las pymes
    (Universidad EIA, 2020) Osorio Cortina, Andrés Felipe; Franco Falla, Sebastián; Peña Palacio, Alejandro
    RESUMEN: En Colombia encontramos que día a día es inmensa la cantidad de pymes que aparecen y que desconocen diversos factores del negocio para poder prevalecer dentro de un mercado tan agresivo, según Confecámaras sólo el 29.7% de los emprendimientos en el país sobreviven y el 70% de las empresas fracasan (Redacción Nacional, 2018). Esto se ha dado gracias a que las pymes han contado con un problema muy particular como lo es la determinación de la probabilidad de que un activo se venda a un precio inferior al del mercado, esto a razón de que no se cuentan con herramientas que permitan determinar este tipo de riesgo, Para solucionar esto proponemos un modelo de redes neuronales para así ayudar a las pymes a afrontar sus obligaciones en el corto plazo, a gestionar el riesgo frente al cumplimiento de estas obligaciones y a evaluar su capacidad de satisfacer sus necesidades de flujo de efectivo, colaterales sin tener impacto en las operaciones cotidianas de esta, mitigar el riesgo desarrollando estrategias para garantizar que los fondos y elementos colaterales estén disponibles cuando se necesiten, por medio de un análisis de las bases de datos históricos de la empresa para así poder predecir su futuro comportamiento.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo neuronal evolutivo de tipo unidad producto basado en la estructura del oscilador estocástico para la compra y venta de acciones y divisas
    (Universidad EIA, 2014) Tobón Álvarez, Santiago; Villegas Mazo, Adrian Felipe; Peña Palacio, Alejandro
    La predicción de los activos financieros en un reto que enfrentan los inversionis-tas al no tener herramientas suficientemente precisas que aumenten la rentabili-dad de sus portafolios. El objetivo de este trabajo es elaborar un modelo neuro-evolutivo construido por redes neuronales unidad producto y algoritmos genéticos basado en la estructura del Oscilador Estocástico, para realizar estrategias auto-matizadas de compra y venta de acciones y divisas. A partir de procesos de dise-ño de experimentos (EVOP) como procesos de optimización para la estructura de la red neuronal y haciendo uso de la estrategia por evolución implementada en su entrenamiento, se crea el NEVOStoch como un nuevo indicador que permite ser implementado en plataformas de trading y así utilizarlo en estrategias de in-versión. Este indicador fue comparado y validado tomando otros indicadores y redes neuronales como entrada pero utilizando la misma estrategia desarrollada, obteniendo resultados prometedores para cortos periodos de tiempo.
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    PublicaciónSólo datos
    Pronóstico de series temporales financieras mediante la utilización de modelos neuroevolutivos
    (Universidad EIA, 2013) Colorado Iriarte, Andrés; Carrasquilla Quintero, Felipe; Peña Palacio, Alejandro
    Conocer el comportamiento del valor de un activo financiero en un mercado de valores, es una de las principales preocupaciones que afrontan las empresas y las personas alrededor del mundo, y hoy en día este campo constituye uno de los principales objetos de estudio tanto en el ámbito académico como empresarial. Para la solución de este problema, se han desarrollado diferentes modelos computacionales entre los que se destacan los modelos por redes neuronales, los cuales han sido utilizados ampliamente para pronosticar muchos tipos de series temporales. Sin embargo, los resultados que estas arrojan no siempre han sido satisfactorios (Marshall, Cahan, & Cahan, 2008) (Yamamoto, 2012). Por su parte los modelos computacionales que integran varias herramientas de la inteligencia computacional como los modelos neuroevolutivos, permiten emular algunos procesos presentes en la naturaleza como la interacción y el aprendizaje de las neuronas, así como las mutaciones y la evolución genética. De esta manera los modelos neuroevolutivos aprenden a detectar patrones, identificar tendencias y así predecir valores. (Isazi Viñuela & Galván León, 2004) (Beyer, 1997)
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta metodológica para la creación e implementación en producción de un modelo de otorgamiento crediticio utilizando variables alternativas en una entidad financiera
    (Universidad EIA, 2019) Fernández Palacio, Andrés; Peña Palacio, Alejandro
    El presente trabajo está enfocado en una Fintech de un banco importante colombiano el cual luego de la flexibilización de la ley colombiana para el otorgamiento de microcréditos decidió sacar al mercado un producto relacionado enfrentando dos retos principales: ¿Cómo calificar a las personas preguntándoles la menor cantidad de información posible (experiencia de usuario)? El segundo es: ¿Cómo consumir el modelo creado en un servicio de alto rendimiento que permita las consultas en línea y adaptándose a la arquitectura de software ya existente? En este trabajo se presenta una propuesta para la solución de ambos retos. Para el primer reto enfocado al modelo se creó un modelo basado en el uso de los usuarios en la aplicación sin la necesidad de preguntarles ninguna información adicional aparte de la otorgada en el momento del registro, para la creación del modelo se utilizó un algoritmo de gradiente descendente conocido como Xgboost y su adaptación a SageMaker. Como resultado se obtuvo una precisión de 65% frente al 63.46% del modelo que había desarrollado Lenddo, un proveedor contratado por la Fintech. Se llegó a la conclusión de que los modelos que utilizan variables alternativas para el otorgamiento no son una buena opción para ser usados como modelo principal de scoring sino como un complemento a los modelos tradicionales que sirva para aumentar la inclusión financiera. Se sugirió utilizar un modelo que se base en el incremento gradual de confianza y utilizar Lenddo únicamente como una fuente de captura de información alternativa para otros fines. En lo referente al sistema, Amazon SageMaker fue el ganador de un proceso que utilizando ingeniería de requisitos estableció las necesidades de la Fintech y posteriormente evaluó las distintas posibles soluciones a través de un análisis de 8 variables, SageMaker obtuvo la calificación más alta de los evaluados. El sistema fue implementado exitosamente y no sólo podrá ser usado para el consumo masivo del modelo de crédito sino para cualquier otro modelo que quiera implementar la Fintech en un futuro.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Sala de dinero
    (Universidad EIA, 2013) Gaviria Arango, Esteban; Peña Palacio, Alejandro
    Las cambiantes condiciones económicas que viven los países del mundo han hecho que las inversiones en los mercados de capitales se tornen difíciles de operar para las personas del común debido a la gran volatilidad de los mercados y la gran cantidad de variables que hay que monitorear para tomar la decisión de inversión, por lo que se ha hecho cada vez más necesario contar con amplios conocimientos y criterios de decisión a la hora de invertir. En el presente trabajo se desarrolla un plan de negocios de una empresa dedicada al desarrollo de estrategias automatizadas de trading que negocia divisas en el mercado Forex y se evalúa la viabilidad de llevar a cabo la constitución de la empresa, para lo cual se hizo un estudio de mercado, organizacional, financiero y sectorial. Para ello se desarrolló el producto inicial de la empresa, el cual usa indicadores clásicos del análisis técnico y de una manera sencilla trata de operar el mercado prediciendo la tendencia de los activos