Jesús Alberto Rubio//

Estructurar un portafolio de inversión en activos sujetos a riesgos de mercado más eficiente en términos de rendimiento y riesgo, con el uso de inteligencia artificial, fue el objetivo del estudio realizado por Alan Ramón Figueroa Galaz, estudiante de la Maestría en Ciencias de Datos de la Universidad de Sonora.

Informó que para ello se formó un portafolio de activos de riesgos de mercado bajo el modelo Black & Litterman, donde las expectativas sobre los activos son formadas mediante Redes Neuronales Recurrentes de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM).

“Este trabajo pone en evidencia la necesidad de incorporar herramientas de inteligencia artificial para contar con análisis más completo, preciso y eficiente en términos de rendimiento y riesgo”, planteó Figueroa Galaz, quien en junio pasado se convirtió en el segundo titulado de la Maestría en Finanzas de esta misma casa de estudios.

Expresó que titularse, teniendo al docente Luis Rentería Guerrero como director de tesis, le significó un gran logro por el esfuerzo realizado y porque conjugó con su trabajo dos temas que le apasionan, como son las finanzas y la ciencia de datos.

Dijo que el conjugar las finanzas con otras áreas disciplinarias permite expandir nuevos horizontes para describir soluciones a problemáticas generales y particulares.

“En este caso, hacer fuerza de la inteligencia artificial en las finanzas muestra la posibilidad de fortalecer el análisis de activos de riesgo, así como invita a reflexionar y explorar en otras áreas de estudios de las finanzas, cOmo pueden ser el sector crediticio o el análisis financiero de empresas de manera más robusta”, reiteró.

En la Maestría en Finanzas se tituló con el trabajo Aplicación de Herramientas de la Inteligencia Artificial aplicado a un portafolio de activos sujetos de riesgos de mercados.

Cabe destacar que los académicos Julio Waissman Vilanova, Alma Iliana García Cañedo y Neftalí Valdez, fueron los sinodales de su examen profesional, donde fue aprobado por unanimidad, con mención honorífica.