Revista Industrias Edición N°32

EDICIÓN N° 32

INDUSTRIAS UNIVERSIDAD SANTA MARIA: DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS

WWW.INDUSTRIAS.USM.CL

BOLETÍN DE INVESTIGACIÓN

ECONOMÍA Y FINANZAS Pág. 25-47

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Dr. Oscar Saavedra Rodríguez Director Departamento de Industrias Universidad Técnica Federico Santa María

Editorial

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EVOLUCIÓN DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR

a Educación Superior ha debido enfrentarse a lo largo de los años a diversas transformaciones económicas, sociales, estructurales, tecnológicas, políticas, jurídicas y funcionales concurrentes en cada momento histórico. En este sentido, el progreso de la sociedad actual hacia una sociedad basada en el conocimiento y la información ha demandado nuevas exigencias a las instituciones formadoras de profesionales, requiriendo un mayor énfasis en el fortalecimiento o afinamiento de una serie de habilidades, conocimientos y actitudes, entendidas en conjunto como competencias.

Este progreso, vinculado directamente a los avances tecnológicos y la globalización implican el surgimiento de nuevos paradigmas en la Educación Superior, para los cuales se necesitan estrategias pedagógicas centradas en el estudiante, mallas curriculares flexibles, y que los estudiantes puedan seleccionar lo que desean y necesitan aprender, es decir, una educación hecha a la medida de cada uno de ellos y de acuerdo con su motivación.

¿Cómo podemos abordar estos paradigmas? Hoy, la inteligencia artificial, la realidad virtual y aumentada, la robótica, el internet de las cosas, el big data, la computación en la nube, entre otros, además de los modernos sistemas de comunicación, permitirán que la Educación Superior de respuesta a estos.

En este sentido, y atendiendo a nuestra realidad en particular, destaca la importancia del reto que implica para las y los Ingenieros Civiles Industriales el desarrollo de la tecnología, la digitalización de los procesos, la Industria 4.0, y la inteligencia artificial, aspectos que posicionan al profesional como un actor que debe estar en constante actualización de conocimientos.

Asimismo, se recalca el desafío percibido de nuestras y nuestros titulados y graduados de actuar sobre problemáticas sociales importantes como la desigualdad, la crisis económica o la educación pública, entre otras.

La tendencia debe estar dirigida entonces, hacia la construcción de una educación que prepare individuos capaces de entender la realidad y adaptarse a los cambios que esta impone día a día.

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MA RIO

REVISTA DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS / EDICIÓN 32 DIRECTOR: Oscar Saavedra Rodríguez / EDITOR: Manuel Gutiérrez / DISEÑO Y DIAGRAMACIÓN: Ma Fernanda Berríos M. /

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COORDINADORA ÁREA COMUNICACIÓN: Natalia Cortés / COLABORACIÓN: Dirección General de Comunicaciones.

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ACADÉMICO DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS SE INTEGRÓ COMO EDITOR ASOCIADO A PRESTIGIOSA REVISTA INTERNACIONAL RANKING DE TIMES HIGHER EDUCATION UBICA A LA USM EN EL TOP 50 DE LA REGIÓN ENTREVISTA A FRANCISCA ABARZÚA INGENIERA ENTREVISTA A RENÉ ROJAS INGENIERO CIVIL INDUSTRIAL USM

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COLUMNA DE OPINIÓN DR. JAVIER SCAVIA DALL POZZO

ACADÉMICO DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS SE ADJUDICA CONCURSO ANILLOS DE INVESTIGACIÓN DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS ENTREGA TÍTULOS DE INGENIERO Y GRADO DE MAGÍSTER

BOLETÍN DE INVESTIGACIÓN

USM POTENCIA EXPERIENCIAS EDUCATIVAS CON NUEVO SISTEMA DE SALAS HÍBRIDAS

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ACADÉMICO DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS SE INTEGRÓ COMO EDITOR ASOCIADO A PRESTIGIOSA REVISTA INTERNACIONAL

DR. WERNER KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, ACADÉMICO DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS Y DIRECTOR DEL INSTITUTO INTERNACIONAL PARA LA INNOVACIÓN EMPRESARIAL – 3IE – DE LA CASA DE ESTUDIOS, SE INTEGRÓ AL EQUIPO DE EDITORES ASOCIADOS DE LA REVISTA EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, DE LA EDITORIAL CIENTÍFICA ELSEVIER.

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o El Académico del Departamento de Industrias y Director del Instituto Internacional para la Innovación Empresarial – 3IE – de la Universidad Técnica Federico Santa María, Dr. Werner Kristjanpoller Rodríguez, fue recientemente nombrado editor asociado de la revista Expert Systems with Applications, de la editorial científica Elsevier, rol que desempeña desde el 1 de abril de 2021.

Este revista está a cargo de la divulgación de artículos científicos sobre sistemas de inteligencia artificial aplicados a la industria, gobierno y universidades de todo el mundo, específicamente relacionados con el diseño, desarrollo, prueba, implementación y/o gestión de estos sistemas en las áreas de finanzas, ingeniería, marketing, gestión de proyectos y evaluación de riesgos, entre otras. En este sentido, la revista se encuentra rankeada en el primer cuartil (2/83) en el área de Operations Research and Management Science

y en el primer cuartil (21/137) en el área de Computer Science & Artificial Intelligence, según el último Journal Citation Report (2019).

Como Editor Asociado, el Dr. Kristjanpoller, en conjunto con el resto del cuerpo editorial, tendrá la responsabilidad de garantizar la calidad científica y académica de los artículos que la revista publica, mediante la participación en el proceso de recepción, revisión y aceptación o rechazo de los artículos.

“Es un orgullo formar parte del cuerpo editorial de esta prestigiosa revista, compuesta por académicos reconocidos del área, quienes han sido seleccionados en base a un análisis de la contribución que el investigador ha realizado en el campo y en la revista en particular, basado en la calidad e impacto de las publicaciones realizadas en este medio y al trabajo desempeñado anteriormente como revisor”, puntualizó el Dr. Kristjanpoller.

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RANKING DE TIMES HIGHER EDUCATION UBICA A LA USM EN EL TOP 50 DE LA REGIÓN LA MEDICIÓN DEL TIMES HIGHER EDUCATION LATIN AMERICA UNIVERSITY RANKINGS SE ESTABLECE A TRAVÉS DE DIVERSOS PARÁMETROS QUE VAN DESDE LA INVESTIGACIÓN A LA DOCENCIA.

La Universidad Técnica Federico Santa María destacó nuevamente en el ranking de la edición 2021 de Times Higher Education Latin America University Rankings, ubicándose en el lugar 49º en la región que contempla América Latina y el Caribe. Este reconocimiento refuerza el compromiso del Plantel, la calidad de su cuerpo académico y la calidad de sus egresados.

Un récord de 177 universidades clasificaron para el actual ranking, 11 más que en 2020, y la USM avanzó desde el lugar 63º en 2020, al lugar 49º en el ranking de 2021. Esto

confirma la constante mejora del Plantel en investigación y docencia, y su posicionamiento a nivel regional y mundial.

El ranking destaca la presencia de Chile con 28 universidades presentes en la medición de este año.

Times Higher Education también establece la gran calidad en educación superior y señala al país como un atractivo destino de estudios. Desde la entidad, agregan que las mediciones por sector ayudan a comprender la fortaleza de la educación superior en la región fuera de los rankings a nivel global.

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SANSAN@S POR EL MUNDO

Entrevista a

Francisca Abarzúa Ingeniera Civil Industrial USM

La Ingeniera Civil Industrial titulada el año 2010 de nuestra casa de estudios, egresó recientemente del MBA “Rotman School of Management” de la Universidad de Toronto.

Hace cuatro años Francisca Abarzúa , exalumna de la Universidad Técnica Federico Santa María, se fue rumbo al extranjero. Luego de dos años viviendo en Panamá, decidió continuar sus estudios en la Universidad de Toronto a través del programa MBA llamado Rotman School of Management lo que le permitió realizar una práctica profesional en el Centro Educativo de la misma universidad “Business Design Initiative”, el cual tiene como objetivo de conectar a sus alumnos con empresas nacionales.

Desafíos profesionales en tiempos de pandemia ¿Qué te impulsó a continuar tus estudios en una universidad como es la Universidad de Toronto y cuál ha sido tu mayor desafío?

“Siempre he querido continuar estudiando. Junto con mi esposo –quien es brasileñoquisimos salir fuera de Chile para continuar creciendo profesionalmente. Nos fuimos a Panamá un tiempo por su trabajo, y luego decidimos comenzar a buscar un destino atractivo dónde estudiar y dónde vivir. Es por eso que decidimos irnos a la Universidad de Canadá, ya que es una de las mejores del país y del mundo.

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Es por ello, que realicé un MBA Full time llamado Rotman School of Management, y el beneficio es que nos permitía hacer una práctica con el fin de ganar experiencia laboral y ganar extra de dinero. Además, como nuestro objetivo era quedarnos a vivir acá, podríamos ganar experiencia y obtener contactos”. ¿En qué consistió tu práctica profesional realizada en un centro educativo de la Universidad de Toronto y cómo fue tu experiencia? (considerando que nos encontramos en tiempos de pandemia).

“Solo tuve una semana de clases en persona. La pandemia hizo que la universidad cerrara y solo tuviéramos clases online. Íbamos a comenzar en junio, pero se corrió para septiembre dado la incertidumbre del Covid-19.

La práctica la hicimos en el Centro Educativo “Business Design Initiative” y consistió en buscar desafíos de negocios vista en resolución del ser humano. Se realizan muchas entrevistas donde uno intenta entender las emociones y los problemas de las personas para enfrentar los problemas. Si bien no fue fácil porque fue online, afortunadamente todo salió a la perfección”.

Al estar inmersa en una universidad catalogada de excelencia a nivel mundial, ¿qué aspectos consideras claves que se deberían implementar en las universidades chilenas y por qué?

“Lo que más he visto acá sobretodo por la naturaleza de Canadá y la Universidad de Toronto, es la diversidad.

En mi programa del MBA los alumnos internacionales

son más del 60 por ciento del total, por lo que tienen diversidad de estudios y de experiencia lo cual lo hace muy atractiva aportando mucha riqueza.

Si bien la Universidad de Toronto es igual de exigente que la USM, ésta última le falta promover la diversidad.

También el tema de representatividad es muy potente en la Universidad de Toronto. En mi MBA el 46% lo componíamos mujeres del total (de 300 alumnos)”.

En relación a tu paso por la USM, ¿qué herramientas aprendidas en las aulas crees que te ayudaron a desempeñarte académicamente fuera de Chile y por qué razón?

“Los aspectos técnicos entregados por la USM fueron súper buenas herramientas, ya que son temas actuales y que se utilizan diariamente. Por lo tanto, las herramientas que me entregó la USM me dieron una sólida base para desempeñarme profesionalmente en la práctica y durante mis estudios –no solo en términos ingenieril- sino que de cómo ver los problemas y de manera crítica”. ¿Qué planes profesionales tienes a largo plazo como ingeniera + MBA? “Estoy en búsqueda de trabajo, ya que recientemente finalicé mis estudios en el MBA. Mis planes es titularme pronto y así poder trabajar ojalá en un área donde pueda complementar mis estudios como ingeniera y lo aprendido en Business Design.

A largo plazo me encantaría seguir creciendo en Canadá y tener mi propia empresa”.

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SANSAN@S POR EL MUNDO

Entrevista a

René Rojas

Ingeniero Civil Industrial USM El Ingeniero Civil Industrial -titulado el año 2003 de la USM- se desempeñó por casi nueve años en la compañía minera Newmont, primer productor de oro en el mundo, inicialmente, en la Región de Norte América localizada en Nevada y los últimos dos años en la Región de Sudamérica con asiento en Miami, Estados Unidos.

Actualmente, René se encuentra impulsando proyectos personales relacionados con importaciones/exportaciones, inversiones en mercados financieros y corretaje de propiedades.

Hace once años el exalumno de nuestra casa de estudios, decidió comenzar su vida profesional en Estados Unidos. En primera instancia, realizó un Master en Minería y Ciencias de la Ingeniería en la Universidad Colorado School of Mines.

Hoy, el exalumno nos relata sus desafíos profesionales, su paso por la Universidad Colorado School of Mines, entre otras temáticas.

Según el QS World University Ranking de 2016 a 2020, la Universidad de Colorado en Minas fue clasificada como la mejor institución del mundo en ingeniería de minerales y minería, ¿a qué se debe su gran prestigio y en qué se diferencia con las universidades chilenas?

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“Colorado School of Mines es una universidad con una larga tradición ubicada en el estado de Colorado donde antiguamente se explotaban muchos minerales. Por lo tanto, dicha Universidad nació bajo la necesidad de crear y formar profesionales que se dedicaran a la minería.

Además, la universidad invierte mucho dinero en investigación de todo tipo no solamente en el área minera, sino también en la industria del petróleo, energía, robótica y construcción subterránea, entre otros.

La tradición y prestigio de la Universidad se ve reflejada en que muchos de los exalumnos se desempeñan en compañías de primer nivel mundial y en diversas industrias como: petróleo, gas, robótica, aeroespacial, etc. Finalmente, CSM se destaca por su multiculturalidad ya que es posible encontrar muchos estudiantes de todos los continentes”.

En esta misma línea, ¿qué enfoques o mecanismos implementarías en las universidades chilenas que imparten las carreras de ingeniería y por qué?

“Cuando estaba en la USM, postulé al programa de intercambio, por lo que decidí en ese entonces estudiar un tiempo en la Politécnica de Valencia, España. Esto me ayudó a abrir la mente y no solamente centrarme en lo académico sino que también desarrollar la parte de relaciones interpersonales. En España me llamó la atención el programa ERASMUS donde había muchos estudiantes de intercambio de múltiples países europeos. Por lo tanto, ese es un aspecto clave que se debería potenciar aún más para que los estudiantes se animen e incorporen esta experiencia durante su paso por la universidad.

En la Colorado School of Mines existe una organización destinada exclusivamente a ayudar a estudiantes a involucrarse en la universidad. Esto no es solamente a nivel académico, sino que también a nivel deportivo y cultural”.

Por otro lado y respecto a tu desempeño profesional como ingeniero, ¿Cuál ha sido

tu mayor desafío en Newmont y por qué?

“Newmont es una empresa americana que se dedica a la producción de oro principalmente. En un comienzo cuando llegué a desempeñarme en la región de Norteamérica fue un choque cultural para mi. Me encontraba en el estado de Nevada, en un pueblo donde la mayoría de las personas trabaja en ganadería, además de un clima bastante distinto, y fue complicado radicarme allí. Por lo que el mayor desafío fue involucrarme al máximo en el medioambiente donde estaba inmerso y perfeccionarme para alcanzar los niveles de la compañía”.

En cuanto a la formación obtenida en la USM, ¿qué consideras que fue clave para poder desempeñarte en fuera de Chile y por qué?

“La disciplina fue clave para poder desempeñarme fuera de Chile. Cuando me titulé de la USM siempre quise obtener un postgrado en el extranjero. La verdad que no fue del todo fácil porque no quise aplicar a ninguna beca, ya que quería quedarme en EE.UU. Además, hubo asignaturas que me marcaron mucho como Creación de Empresas donde te obligan a innovar y desarrollar un producto novedoso y aquello te obliga a investigar y analizar qué negocio puedes crear que sea rentable”.

Y por último, ¿Cuáles son tus proyecciones profesionales a corto/mediano plazo?

“En algún momento pensé en volver a Chile, pero me he ido quedando en Estados Unidos. Al estar tantos años en la empresa, obtuve la residencia permanente y eso implicaría que en un año más podría ser ciudadano norteamericano, por lo cual decidimos quedarnos acá con mi familia.

Mi plan es impulsar mis emprendimientos y proyectos personales. Me gustaría crear un negocio relacionado con Chile”.

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USM POTENCIA EXPERIENCIAS EDUCATIVAS CON NUEVO SISTEMA DE SALAS HÍBRIDAS ESTA TECNOLOGÍA DE PRIMER NIVEL SE INSTALARÁ EN TODOS SUS CAMPUS Y SEDES PARA PERMITIR A LOS ESTUDIANTES RETOMAR LA PRESENCIALIDAD UNA VEZ QUE LAS CONDICIONES SANITARIAS Y LA AUTORIDAD NACIONAL ASÍ LO PERMITAN.

Uno de los principales desafíos de la pandemia ha sido encontrar maneras distintas e innovadoras de enfrentar los procesos docentes. Tras más de un año de Covid-19 en nuestro país, los estudiantes de todos los niveles han debido enfrentarse a un nuevo escenario educativo, adaptando la enseñanza/aprendizaje a un modelo online que además ha limitado la interacción natural de las aulas e instancias prácticas.

En este contexto y con el compromiso de implementar medidas que mejoren la calidad educativa, la Universidad Técnica Federico Santa María implementará 71 salas híbridas, que serán distribuidas en todos sus Campus y Sedes. Este sistema, que se espera esté operativo en estos últimos días de abril, permite a profesores realizar sus clases de manera presencial apoyados con cámaras y plataformas de videoconferencia, mientras que sus estudiantes siguen las instrucciones de la clase desde sus hogares.

El objetivo de las salas híbridas es que las y los estudiantes conectados de manera remota puedan escuchar y ver al docente, lo que escribe en la pizarra y/o presenta en un proyector o pantallas; así como ser parte

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de las actividades que involucran interacción entre participantes, apoyo en la resolución de problemas o actividades grupales. El proceso además contempla la presencialidad gradual de pequeños grupos de estudiantes, de acuerdo a los aforos permitidos.

Herramientas tecnológicas y educativas frente a la pandemia Sobre la implementación del sistema, el Vicerrector Académico de la USM, Eugenio González, explica que “afortunadamente nuestra Universidad desde hace tres años viene trabajando en materia de educación online. Esto le ha permitido adaptar su metodología de enseñanza y aprendizaje al formato remoto, y a nivel de pregrado, postgrado y continuidad de estudios, permitiéndonos hoy entregar una formación de calidad, más allá de la contingencia que actualmente enfrentamos”.

“La implementación de estas salas híbridas en cada uno de nuestros campus y sedes es otro paso importante para compatibilizar el trabajo online con el presencial de manera segura y cuando las condiciones sanitarias los permitan”, añade.

En la misma línea, el Director General del Campus San Joaquín de la USM, Marcelo Ruiz, señala que luego de la remodelación de las aulas tradicionales y la incorporación de este sistema tecnológico, se iniciará la capacitación de los profesores como forma de prepararse para la apertura a nivel institucional, supeditada a los aforos que establezca la autoridad sanitaria.

Respecto a la tecnología, el Director General del Campus San Joaquín explica que “está compuesta por tres elementos principales. El primero es una cámara ubicada sobre la pizarra normal y que tiene la característica de poder digitalizar lo que el profesor está escribiendo, transmitiendo la información digitalizada y de manera simultánea a los estudiantes que están en Zoom. El segundo, es una cámara que muestra el desplazamiento del profesor en el aula”.

“Y el tercero, es un sistema de audio, que consiste en un micrófono inalámbrico de alta calidad que permite que el profesor pueda ser escuchado con óptima calidad por los estudiantes de manera remota. Este sistema se añade a la tecnología que ya poseen las salas en la actualidad, como lo son los computadores, el data, las pantallas y los sistemas de parlantes”, concluye Ruiz.

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Columna de Opinión

Dr. Javier Scavia Dall Pozzo Doctor en Economía y Jefe de carrera de Ingeniería Civil Industrial.

“Inflación, diabetes y el Banco Central” Fuente: Universidad Técnica Federico Santa María.

SI A UN PACIENTE ADULTO SE LE PIDE HACERSE CARGO DE SUS ACTOS, TAMBIÉN DEBERÍA PEDÍRSELE A UNA SOCIEDAD MADURA.

Una de las enfermedades más silenciosas es la diabetes. Muchas veces se le descubre cuando ya ha provocado daños en los vasos sanguíneos y órganos de los pacientes. La inflación es silenciosa y corroe ya sea lenta o rápida, pero siempre inexorablemente, el poder adquisitivo de nuestros sueldos. Más aún, este proceso corrosivo es continuo y, en la mayoría de los casos, como los salarios se ajustan sólo una vez al año, la pérdida de poder adquisitivo genera mermas no menores en el bienestar.

Esto es similar a ir todos los meses al supermercado y con el mismo presupuesto comprar cada vez menos y, solo a la vuelta de un año, poder destinar mayor cantidad de presupuesto para volver a comprar la misma cantidad de bienes que al inicio del ciclo inflacionario.

Esta pérdida de poder adquisitivo también aplica para ahorros en dinero (que no estén en UF) y para aquellos que hayan tomado un crédito en UF, por ejemplo, hipotecario. Como la UF está indexada a la inflación, a más inflación, más aumenta el valor en pesos de la UF. Significa que los deudores hipotecarios terminarán pagando, nominalmente, mucho más todos los meses (y sí, con un sueldo que se reajusta

una sola vez al año). Por demás está decir que la inflación genera incertidumbre, lo que afecta al crecimiento, y que daña en mayor medida a los más pobres. ¿Cómo se genera la inflación? Simple, mucho dinero persiguiendo la misma cantidad de bienes ¿Por qué podría haber mucho dinero (o exceso de liquidez) en una economía?

Para el caso de Chile la respuesta es rápida: retiros y mayor gasto fiscal (ayudas) ¿Son malas per se estas políticas? Si bien para la primera los argumentos en contra podrían ser políticamente incorrectos, para la segunda, la repuesta es un clásico en economía: “depende”, de los montos, el tiempo que dure, a quiénes beneficia y cómo se le financia.

Así como el médico aplica un criterio técnico para lidiar contra la diabetes, una dieta con menos grasas y azúcares, pero no es responsable de la alimentación previa del paciente, el Banco Central aplica, por mandato, criterios técnicos para frenar la inflación, pero, tal como en el caso médico, tampoco se le puede responsabilizar por (todas) las decisiones que conducen a un brote de inflación. Si a un paciente adulto se le pide hacerse cargo de sus actos, también debería pedírsele a una sociedad madura.

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ACADÉMICO DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS SE ADJUDICA CONCURSO ANILLOS DE INVESTIGACIÓN

La Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo del Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación publicó los resultados de su Concurso de Anillos de Investigación en Ciencia y/o Tecnología: Regular y Áreas Temáticas 2021, resultando seleccionadas dos propuestas impulsadas por académicos de la Universidad de la Universidad Técnica Federico Santa María, pertenecientes a los Departamentos de Industrias y Química.

Es el caso del proyecto “Understanding the connections between abiotic stress and forest vulnerability to fires”, del Académico del Departamento de Industrias, Dr. Andrés Fuentes Castillo, quien se adjudicó recursos de la línea Regular de este concurso, y entre los Anillos Temáticos de Investigación en Ciencia y/o Tecnología 2021, en el área Cambio Climático, el proyecto liderado por el académico del Departamento de Química y Director del Centro de Tecnologías Ambientales CETAM, Dr. Francisco Cereceda “Interactions between environmental compartments and their impact on the Andean ecohydrosphere under climate change condition”, se adjudicó los recursos para el desarrollo de su investigación.

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El Director General de Investigación, Innovación y Emprendimiento, Dr. Samir Kouro señaló estar “muy contentos como institución con la adjudicación de estos nuevos anillos de investigación. Para nuestra Universidad, es muy importante aportar con ciencia de alto impacto y estos dos proyectos contribuyen en temas relacionados con el cambio climático, que es uno de los objetivos de desarrollo sostenible de la Organización de Naciones Unidas (ONU). La investigación asociativa es la clave

para poder dar solución a los grandes problemas de la humanidad y estos proyectos apuntan directamente a eso”, señaló la autoridad.

Para el Dr. Fuentes, “los incendios forestales representan el efecto más tangible del cambio climático. Y aunque involucran combustibles vivos y muertos, la comunidad de incendios históricamente ha estudiado a combustibles muertos, considerando la vegetación como un combustible controlado por la humedad.

Sin embargo, la vegetación viva responde a factores abióticos (temperatura, sequía o salinidad del suelo) que impactan su potencial hídrico, transpiración y emisiones de compuestos orgánicos volátiles, los cuales tienen un rol relevante en el comportamiento de incendios”, aclaró.

EL DR. ANDRÉS FUENTES CASTILLO, ACADÉMICO DEL DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS DE LA USM LIDERA LA INICIATIVA “UNDERSTANDING THE CONNECTIONS BETWEEN ABIOTIC STRESS AND FOREST VULNERABILITY TO FIRES”, CUYA TEMÁTICA SE VINCULA AL CAMBIO CLIMÁTICO Y LA COMBUSTIÓN.

Estos factores han sido pasados por alto, y solo recientemente la comunidad de incendios ha comenzado a abordarlos, con estudios pioneros sobre el efecto de la sequía en la inflamabilidad, demostrando la necesidad de un enfoque multidisciplinario e ilustrado por el nuevo concepto de piro-ecofisiología. “En efecto, el problema de los incendios forestales y de sus conexiones con el cambio climático, está lejos de ser resuelto, y será el foco del nuevo proyecto adjudicado Anillos (β-HiMap).

El proyecto aprovechará de contar con un equipo diverso y multidisciplinario de científicos especializados en bioquímica, ecofisiología, percepción remota y combustión para desarrollar experimentos y modelos fundamentales que permitan caracterizar los cambios fisiológicos y bioquímicos en vegetación estresada y

su posterior comportamiento en incendios, avanzando la ciencia de incendios y generando soluciones de ingeniería”, destacó el académico e investigador.

Es importante destacar que el Concurso Anillos de ANID busca fomentar el desarrollo científico y/o tecnológico del país, mediante el financiamiento de proyectos de investigación y desarrollo sustentados en un trabajo colaborativo, amplio y multidisciplinario, a través de la conformación de grupos de investigación científica y/o tecnológica que trabajen bajo el alero de instituciones nacionales y contribuyan a fortalecer tanto la generación de conocimiento y el desarrollo de la ciencia y la tecnología, como la formación de capital humano.

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DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS ENTREGA TÍTULOS DE INGENIERO Y GRADO DE MAGÍSTER

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nte las autoridades universitarias, profesores y familiares, el Departamento de Industrias de la Universidad Técnica Federico Santa María realizó el lunes 16 de agosto la Ceremonia de Titulación 2020 y el sábado 21 de agosto la Ceremonia de Graduación 2020, siguiendo el protocolo establecido para resguardar la salud de los asistentes ante la actual emergencia sanitaria.

En esta ocasión, la unidad académica entregó 64 títulos de Ingeniero Civil Industrial, 25 grados de Magister en Gestión de Activos y Mantenimiento y 9 grados de Magíster en Innovación Tecnológica y Emprendimiento, correspondiente a los programas impartidos en Campus Santiago Vitacura.

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CEREMONIAS DE TITULACIÓN Y GRADUACIÓN 2020

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BOLETÍN DE INVESTIGACIÓN ECONOMÍA Y FINANZAS Pág. 25-47

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BOLETÍN DE INVESTIGACIÓN

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l Boletín de Investigación es una herramienta comunicacional cuyo campo de acción será exclusivamente interno, y su objetivo es poder contribuir a la visibilización de los proyectos de investigación a cargo de nuestros académicos, desde las distintas áreas de donde estos se agrupan. Es por ello que, en esta edición, nos enfocaremos a la presentación del Área de Economía y Finanzas, incluyendo el resumen de los últimos trabajos a cargo de los investigadores del Departamento de Industrias de la Universidad Técnica Federico Santa María.

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ÁREA DE ECONOMÍA Y FINANZAS PROFESOR RESPONSABLE Werner Kristjanpoller Rodríguez

OBJETIVO El objetivo del área es desarrollar conocimiento sobre Economía y Finanzas, para así entregar más herramientas y conceptos a nuestros futuros profesionales, que los ayuden a formular decisiones que se deben tomar, como también seleccionar y justificar la mejor decisión.

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COLABORADORES USM • Fredy Kristjanpoller.

• Raúl Fuentes.

• María Elisa Farías.

• Kevin Michell.

• Sebastián Tapia.

• Diego Pandelara.

• Rodrigo Peirano.

• José Cerda.

• Nicolás Rojas-Morales.

• Nahuel Pezoa.

• Fernando Caneo.

• Mauricio Saldivia.

• Andrés Vidal.

• Francisco Prado.

• Tomás Jerez.

• Jonatan Henríquez.

• Diego García.

COLABORADORES EXTERNOS • Marcel Minutolo – Robert Morris University, USA. • Josephine E. Olson – University of Pittsburgh, USA. • Prakash Dheeriya – California State University, Dominguez Hills.

• Adolfo Crespo Marquez – Universidad de Sevilla, España.

• Elie Bouri – Holy Spirit University of Kaslik, Lebanon.

• Tetsuya Takaishi – Hiroshima University of Economics, Japan.

• John Stakeley – Robert Morris University, USA.

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ACADÉMICOS Y DOCENTES DEL ÁREA PEDRO FERNÁNDEZ DE LA REGUERA pedro.fernandez@usm.cl Área de especialización:

- Econometría.

- Procesos Estocásticos.

WERNER KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ werner.kristjanpoller@usm.cl Área de especialización:

- Mercado de Capitales.

- Finanzas Cuantitativas.

- Administración Financiera.

RODOLFO SALAZAR ALBORNOZ rodolfo.salazara@usm.cl Área de especialización:

- Series de Tiempo y Cointegración.

- Microeconomía y Organización Industrial.

- Educación en Ingeniería.

JAVIER SCAVIA DAL POZZO javier.scavia@usm.cl Área de especialización:

- Desarrollo Económico.

- Organización Industrial.

- Finanzas y Políticas Públicas. .

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REFEREED PUBLICATIONS Framework based on multiplicative error and residual analysis to forecast bitcoin intraday-volatility. Tapia, S. & Kristjanpoller, W. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 126613. (2021).

Contenido

A fuzzy regression causality approach to analyze relationship between electrical consumption and GDP. Pandelara, D., Kristjanpoller, W., Michell, K. & Minutolo, M. C. Energy, 122459. (2021).

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Forecasting Inflation in Latin American Countries Using a SARIMA-LSTM Combination. Peirano, R., Kristjanpoller, W. & Minutolo, M. SoftComputing. (2021).

High Frequency and Dynamic Pairs Trading with Ant Colony Optimization.

Cerda, J., Rojas-Morales, N., Minutolo, M. C., & Kristjanpoller, W. Computational Economics, 1-25. (2021).

The impact of cultural trade on economic growth. Javier Scavia & Pedro Fernández De La Reguera & Josephine E. Olson & Nahuel Pezoa & Werner Kristjanpoller. Applied Economics, Taylor & Francis Journals, vol. 53(38), pages 4436-4447, August 2021.

A causal framework to determine the effectiveness of dynamic quarantine policy to mitigate COVID-19. Kristjanpoller, W., Michell, K. & Minutolo, M. C. Applied Soft Computing, 104, 107241. (2021).

Trading support system for portfolio construction using wisdom of artificial crowds and evolutionary computation. Kristjanpoller, W., Michell, K., Minutolo, M. C. & Dheeriya, P. Expert Systems with Applications, 177, 114943. (2021).

Asymmetric multi-fractal cross-correlations of the price of electricity in the US with crude oil and the natural gas. Kristjanpoller, W. & Minutolo, M. C. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 125830. (2021).

The effect of market returns and volatility on investment choices in Chile’s defined contribution retirement plan. Kristjanpoller, W. D. & Olson, J. E. Journal of International Money and Finance, 112, 102321. (2021).

Improving statistical arbitrage investment strategy: Evidence from Latin American stock markets. Caneo, F. & Kristjanpoller, W. International Journal of Finance & Economics. (2020).

Energy consumption and GDP revisited: A new panel data approach with wavelet decomposition. Saldivia, M., Kristjanpoller, W. & Olson, J. E. Applied Energy, 272, 115207. (2020).

Gold Volatility Prediction using a CNN-LSTM approach. Vidal, A. & Kristjanpoller, W. Expert Systems with Applications, 113481. (2020).

Strongly-typed genetic programming and fuzzy inference system: An embedded approach to model and generate trading rules. Michell, K. & Kristjanpoller, W. Applied Soft Computing, 106169. (2020).

Forecasting Based on an Ensemble Autoregressive Moving Average-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System–Neural Network-Genetic Algorithm Framework.

Prado, F., Minutolo, M. C. & Kristjanpoller, W. Energy, 117159. (2020).

Effects of the validation set on stock returns forecasting. Jerez, T. & Kristjanpoller, W. Expert Systems with Applications, 150, 113271. (2020).

Fleet optimization considering overcapacity and load sharing restrictions using genetic algorithms and ant colony optimization. Kristjanpoller, F., Michell, K., Kristjanpoller, W. & Crespo, A. AI EDAM, 34(1), 104-113. (2020).

Cryptocurrencies and equity funds: Evidence from an asymmetric multifractal analysis. Kristjanpoller, W., Bouri, E. & Takaishi, T. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 545, 123711. (2020).

A combined Independent Component Analysis–Neural Network model for forecasting exchange rate variation. Henríquez, J. & Kristjanpoller, W. Applied Soft Computing, 83, 105654. (2019).

Asymmetric multifractal cross-correlations between the main world currencies and the main cryptocurrencies. Kristjanpoller, W. & Bouri, E. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 523, 1057-1071. (2019).

Generating trading rules on US Stock Market using strongly typed genetic programming. Michell, K. & Kristjanpoller, W. Soft Computing, 1-18. (2019).

Exploring environmental, social, and governance disclosure effects on the S&P 500 financial performance. Minutolo, M. C., Kristjanpoller, W. D. & Stakeley, J. Business Strategy and the Environment, 28(6), 1083-1095. (2019).

An adaptive forecasting approach for copper price volatility through hybrid and non-hybrid models. García, D. & Kristjanpoller, W. Applied Soft Computing, 74, 466-478. (2019).

Bridging the Gaps: Credits, Adoption, and Inequality. María Elisa Farías & Javier Scavia & Raúl Fuentes. Journal of Money, Credit and Banking, Blackwell Publishing, vol. 51(5), pages 1355-1401, August 2019.

Relación entre el intercambio de bienes y servicios culturales y el crecimiento económico de Europa. Fernández de la Reguera, Pedro; Pezoa, Nahuel; Scavia, Javier; Kristjanpoller, Werner. II Congreso Internacional Online sobre Economía, Empresa y Sociedad. (2019).

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“FRAMEWORK BASED ON MULTIPLICATIVE ERROR AND RESIDUAL ANALYSIS TO FORECAST BITCOIN INTRADAY-VOLATILITY” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Sebastián Tapia1 Departamento de Industrias , Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

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Abstract This paper deals with bitcoin volatility forecasting, through a framework based on Long-Short Term Memory, multiplicative error and residual analysis. This framework is based on modeling the nonlinear behavior of the multiplicative error in order to improve forecast accuracy.

The rapid growth of the cryptocurrency market, its high volatility and its applications in different commercial transactions have attracted the attention of academics and investors. Among cryptocurrencies, bitcoin is the one with the highest volume of trading. For this reason, it is important for investors and companies that use bitcoin as a means of payment to be able to predict its volatility more accurately. Nonetheless, this presents a great challenge given the chaotic behavior of the bitcoin volatility series. The results indicate that the proposed model is able to better capture non-linear behavior of the volatility time series, allowing a more accurate forecast in terms of MSE. Physica A: Statistical Mechanics Applications, 126613.

DOI: 10.1016/j.physa.2021.126613

32

and

its

“A FUZZY REGRESSION CAUSALITY APPROACH TO ANALYZE RELATIONSHIP BETWEEN ELECTRICAL CONSUMPTION AND GDP”

“FORECASTING INFLATION IN LATIN AMERICAN COUNTRIES USING A SARIMALSTM COMBINATION”

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Diego Pandelara1, Kevin Michell1, Marcel Minutolo2 1Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Rodrigo Peirano1, Marcel C. Minutolo2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Abstract

Abstract

The debate on the energy-growth nexus has been revisited widely in the research literature focusing on the causal relationship between energy consumption and Gross Domestic Product. The research stream has not resulted in optimal policy recommendations since the results are ambiguous and mixed. In this study, a wavelet approach with fuzzy regression analysis describes the fuzzy causal relationship between energy consumption and Gross Domestic Product for different timescales of 61 countries between 1990 and 2014. The results allow for policy-making according to the fuzziness description of the data and different timescales. A focused analysis of each country is conducted according to the associated continent and Human Development Index classification to contrast the results.

Inflation forecasting has been and continues to be an important issue for the world’s economies. Governments, through their central banks, watch closely inflation indicators to make national decisions and policies.

Controlling growth and contraction requires governments to keep a close eye on the rate of inflation. When planning strategic national investments, governments attempt to forecast inflation over longer periods of time. Getting the inflation forecast wrong, can result in significant economic hardships. However, even given its significance, there is limited new research that applies updated methodologies to forecast it, and even fewer studies in emerging economies where inflation may be drastically higher. This study proposes to forecast the inflation rate in emerging economies based on the commonly used Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) approach combined with Long Short Term Memory (LSTM). The results indicate that the proposed model based on the combination of SARIMA and LSTM, have a higher accuracy in inflation forecasts as measured by the Mean Square Error (MSE) of the proposed models over the SARIMA model and LSTM alone. The loss function used is Mean Squared Error (MSE), and the Model Confidence Set (MCS) is used to test the superiority of the models in the economies of Mexico, Colombia and Peru.

Energy, 122459.

DOI: 10.1016/j.energy.2021.122459

SoftComputing DOI: 10.21203/rs.3.rs-607554/v1

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“HIGH FREQUENCY AND DYNAMIC PAIRS TRADING WITH ANT COLONY OPTIMIZATION” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, José Cerda1, Nicolás Rojas-Morales1, Marcel C. Minutolo2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Abstract In recent years, there has been an explosion of research in metaheuristics, which provides efficient solutions that are close to optimal with lower computing times. Applying metaheuristics to finance is reasonable given that many financial decisions must be made within very short time frames, minutes or even seconds such as in the case of High Frequency Trading. In this paper, an algorithm based on Ant Colony Optimization metaheuristics is proposed to dynamically optimize the decision thresholds provided by the Pairs Trading investment strategy.The proposed algorithm is called the Ant Colony Optimization of Pairs Trading (ACO-PT) and is optimized by moving training-trading windows.The model is applied to Forex data at a high frequency, consisting of 38 Foreign Exchanges with a frequency of 15 min from September 22, 2017 until July 6, 2018. It is shown that ACO-PT can be used in deep markets efficiently and is capable of obtaining daily returns of 0.1204%% and a Sharpe ratio of 0.6520, which translates into an improvement over the base case for fixed thresholds of 13.21%%. We conclude statistically that the variation of the algorithm that showed the best performance was also the simplest variation and, therefore, the fastest.

Computational Economics, 1-25.

DOI: 10.1007/s10614-021-10129-2

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“THE IMPACT OF CULTURAL TRADE ON ECONOMIC GROWTH” Javier Scavia Dal Pozzo1, Pedro Fernández De la Reguera Bastidas1, Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Nahuel Pezoa1, Josephine E. Olson2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 Joseph M. Katz Graduate School of Business, University of Pittsburgh, USA

Abstract The relationship between international trade and economic growth has been an area of interest to many researchers in recent years. Although the literature is broad with respect to this topic, few studies have focused on the particular effect of cultural exports and imports on economic growth.

This study addresses the relationship between trade in cultural goods and economic growth for 31 countries in Europe for the period 2004–2017, through a vector error correction model (VECM).

A panel Granger causality test and a system generalized method of moments (GMM) are also utilized in this study.

Cultural trade is characterized by exports and imports of cultural goods. The results indicate there is a long-run equilibrium relationship between gross domestic product, total exports, capital formation and labour force. Cultural exports and imports have a positive effect on GDP in the long run. In the short run, there is Granger causality of cultural imports on economic growth, total exports, total imports and capital formation.

Applied Economics, Taylor & Francis Journals, vol. 53(38), pages 4436-4447, August 2021.

DOI: 10.1080/00036846.2021.1904112

“A CAUSAL FRAMEWORK TO DETERMINE THE EFFECTIVENESS OF DYNAMIC QUARANTINE POLICY TO MITIGATE COVID-19” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Kevin Michell1 , Marcel C. Minutolo2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Abstract Since the start of the pandemic caused by the novel coronavirus, COVID-19, more than 106 million people have been infected and global deaths have surpassed 2.4 million. In Chile, the government restricted the activities and movement of people, organizations, and companies, under the concept of dynamic quarantine across municipalities for a predefined period of time. Chile is an interesting context to study because reports to have a higher quantity of infections per million people as well as a higher number of polymerize chain reaction (PCR) tests per million people. The higher testing rate means that Chile has good measurement of the contagious compared to other countries. Further, the heterogeneity of the social, economic, and demographic variables collected of each Chilean municipality provides a robust set of control data to better explain the contagious rate for each city. In this paper, we propose a framework to determine the effectiveness of the dynamic quarantine policy by analyzing different causal models (metalearners and causal forest) including a time series pattern related to effective reproductive number. Additionally, we test the ability of the proposed framework to understand and explain the spread over benchmark traditional models and to interpret the Shapley Additive Explanations (SHAP) plots. The conclusions derived from the proposed framework provide important scientific information for government policymakers in disease control strategies, not only to analyze COVID-19 but to have a better model to determine social interventions for future outbreaks.

Applied Soft Computing, 104, 107241.

DOI: 10.1016/j.asoc.2021.107241

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“TRADING SUPPORT SYSTEM FOR PORTFOLIO CONSTRUCTION USING WISDOM OF ARTIFICIAL CROWDS AND EVOLUTIONARY COMPUTATION”

“ASYMMETRIC MULTI-FRACTAL CROSSCORRELATIONS OF THE PRICE OF ELECTRICITY IN THE US WITH CRUDE OIL AND THE NATURAL GAS”

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Kevin Michell1, Marcel C. Minutolo2, Prakash Dheeriya3 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA 3 California State University, Dominguez Hills

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Marcel C. Minutolo2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Abstract Effective portfolio management requires vast quantities of information and accurate forecasts to make decisions that generate a profitable strategy. In this study, we propose a framework that extracts useful information from Virtual Experts, which are generated using Strongly-Typed Genetic Programming. Specifically, we created a Virtual Expert pool that provides different recommendations on selling or purchasing of a particular stock, and then applied a Wisdom of Artificial Crowds post-processing algorithm to decide which action to take. We call this framework Community of Virtual Expert Investors, and it is evaluated on different metrics of risk. Results show that this approach manages to outperform a Buy and Hold strategy in a long-term scenario, both in return and in Conditional Sharpe Ratio measures. To test the robustness of these results, a bootstrapping test was performed, in which the general findings of the results were maintained.

Expert Systems with Applications, 177, 114943.

DOI: 10.1016/j.eswa.2021.114943

Abstract The price of commodities are often difficult to forecast due to the underlying characteristics of the series such as autocorrelation, heteroskedasticity, and non-linearity.

For many commodities, it is both socially and financially detrimental to have too much error in the forecasts. In the case of electricity production, both stock-outs and over production result in failure in the form of blackouts on one side and waste on the other. Therefore, it is desirable to improve the models that are used to forecast both the production and demand of electricity in order to optimize the match between supply and demand. To accomplish the aforementioned, understanding of the behavior of the commodity is necessary. In this paper, we apply a multi-fractal asymmetric detrended cross-correlation analysis to analyze the presence and asymmetry of the cross-correlations between the price of electricity in U.S. with respect to crude oil and natural gas markets.

Our data draws from the major producers of electricity in the U.S. and evaluates the multi-fractal asymmetric detrended cross-correlation with respect to WTI and Natural Gas; both important inputs into the production of electricity. Our findings illustrate the fractal and crosscorrelation relationship between electricity production and commodity prices.

Physica A: Statistical Mechanics Applications, 125830.

DOI: 10.1016/j.physa.2021.125830

36

and

its

“THE EFFECT OF MARKET RETURNS AND VOLATILITY ON INVESTMENT CHOICES IN CHILE’S DEFINED CONTRIBUTION RETIREMENT PLAN” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Josephine E. Olson2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 Joseph M. Katz Graduate School of Business, University of Pittsburgh, USA

Abstract This study examines the trading behavior of active investors in Chile’s defined contribution retirement program in response to changes in market returns and volatility from 2007 to 2013, a period that included the Global Financial Crisis. Monthly trading among active investors increased when returns were negative but decreased with greater volatility, though less so during the crisis. The active affiliates tended to move to less risky funds when returns were negative and vice versa.

However, higher volatility tended to increase risk taking but again less so during the crisis. Later, recommendations of an investment advisory service had significant effects on the investment behavior of some affiliates. Given the generally poor returns to active investors, the study ends with suggestions for improving Chile’s retirement program.

Journal of International Money and Finance, 112, 102321.

DOI: 10.1016/j.jimonfin.2020.102321

37

“IMPROVING STATISTICAL ARBITRAGE INVESTMENT STRATEGY: EVIDENCE FROM LATIN AMERICAN STOCK MARKETS” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Fernando Caneo1 de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

1 Departamento

Abstract This paper analyses the profitability of pairs trading strategy in Latin American stock markets through a PCA approach with a multi-factorial model. We propose two criteria for selecting the optimal thresholds by using moving training-trading windows. By applying the methodology in six countries with 338 stocks in total for the period 2013–2017, we found that this strategy outperforms the markets’ Sharpe ratio by 1.55 points on average. In addition, by using a correlation matrix, we found that the largest eigenvalue is clearly dominant and that its associated eigenportfolio presents a comovement with the market while the number of dominant components is contrary to market volatility.

International Journal of Finance & Economics.

DOI: 10.1002/ijfe.2023

“ENERGY CONSUMPTION AND GDP REVISITED: A NEW PANEL DATA APPROACH WITH WAVELET DECOMPOSITION” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Mauricio Saldivia1, Josephine E. Olson2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 Joseph M. Katz Graduate School of Business, University of Pittsburgh, USA

Abstract This study combines panel data techniques with wavelet spectral analysis to investigate the complex and controversial relationship between energy consumption and GDP. The approach in this study makes it possible to differentiate the relationship over time horizons, in addition to taking into account heterogeneity and dependence across cross-sectional units. This leads to more precise conclusions for decision-making, overcoming the limited understanding that previous studies offer when considering aggregated data for a single time horizon. Our analysis is applied to the 50 states of the U.S.A. for the period 1963 to 2017; it is then replicated for a broad set of 25 subgroups of states, based on geography, income, energy intensity, energy price and the predominant sector in the economy. Results from the Dumitrescu-Hurlin causality test show that in the short-run, there is mixed evidence on the direction of causality between energy consumption and GDP, while in the medium- and long-run there is bidirectional causality for most of the subgroups. Although there is a positive co-movement relationship between the cyclical components of these series, the existence and sign of a relationship in the very long run depends substantially on the characteristics of the states. These findings provide important implications for the analysis, formulation and implementation of economic, energy and environmental policies.

Applied Energy, 272, 115207.

DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.115207

38

“GOLD VOLATILITY PREDICTION USING A CNN-LSTM APPROACH” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Andrés Vidal1 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Abstract Prediction of volatility for different types of financial assets is one of the tasks of greater mathematical complexity in time series prediction, mainly due to its noisy, non-stationary and heteroscedastic structure.

On the other hand, gold is an asset of particular importance for hedging and diversification of investment portfolios, and therefore it is important to predict future volatility of this asset. This paper seeks to significantly improve the forecast of gold volatility by combining two deep learning methodologies: short-term memory networks (LSTM) added to convolutional neural networks (specifically a pretrained VGG16 network). It is important to mention that these types of hybrid architectures have not been used in time series prediction, so it is a completely new approach to solving these types of problems.

The CNN-LSTM hybrid model is capable of including images as input which provides a wide variety of information associated with both static and dynamic characteristics of the series. In parallel, different lags of profitability of the series are entered as input, which allows it to learn from the temporal structure.

The results show a substantial improvement when this hybrid model is compared to the GARCH and LSTM models. A 37% reduction in MSE is observed compared to the classic GARCH model, and 18% compared to the LSTM model. Finally, the Model Confidence Model (MCS) determines a significant improvement in the prediction of the hybrid model.

The fundamental importance of this research lies in the application of a new type of architecture capable of processing various sources of information for any time series prediction task.

Expert Systems with Applications, 113481.

DOI: 10.1016/j.eswa.2020.113481

39

“STRONGLY-TYPED GENETIC PROGRAMMING AND FUZZY INFERENCE SYSTEM: AN EMBEDDED APPROACH TO MODEL AND GENERATE TRADING RULES” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Kevin Michell1 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Abstract Generating trading signals is an interesting topic and a hard problem to solve. This work uses fuzzy inference system (FIS) and strongly typed genetic programming (STGP) to generate trading rules for the US stock market, a framework that we call FISTGP. The two embedded models have not been widely evaluated in financial applications, and according to the literature, their combination could improve forecasting performance. The fitness function used to train the STGP model is based on accuracy, optimizing the buy and sell signals, taking a different approach to the classic optimization of return– risk ratio. The rules are generated in a FIS framework, and the final signal depends on the amount of information that the investor relies on. The model is suited to each investor as a recommendation of when to change portfolio composition according to his or her particular criteria.

Ternary rules are generated based on an economic interpretation, considering the risk-free rate as a part of more demanding rules. The model is applied to 90 of the most traded and active stocks in the US stock market.

This approach generates important recommendations and delivers useful information to investors. The results show that the proposed model outperforms the Buy and Hold (B&H) strategy by 28.62% in the test period, considering excesses of return, with almost the same risk (1.28% higher). The other base models underperform in comparison to the B&H, with the proposed model also outperforming them.

Applied Soft Computing, 106169.

DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106169

40

“FORECASTING BASED ON AN ENSEMBLE AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGEADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM–NEURAL NETWORK-GENETIC ALGORITHM FRAMEWORK” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Francisco Prado1, Marcel C. Minutolo2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Abstract This paper proposes a novel ensemble methodology comprising an auto regressive integrated moving average, artificial neural network, fuzzy inference system model, adaptive neuro fuzzy inference system, support vector regression, extreme machine learning, and genetic algorithm to forecast aggregated, long-term energy demand. After comparing the framework with several benchmark methods by the loss functions mean squared error and mean absolute percentage error, and applying a model confidence set this work suggests that the proposed method improves forecasting accuracy over previous approaches. The proposed approach resulted in a mean squared error decrease of 22.3% and mean absolute percentage error by 33.1% with respect to the best artificial intelligence and econometric models in a sample study. Post-processing optimization of the forecasting ensemble in this methodology improves prediction accuracy. The approach developed herein provides an addition to the field for how hybridized models and augmented forecasting accuracy can be improved.

Continued improvements to forecasting techniques are extremely important especially in areas where there are upper bound constraints on supply and lower bound on minimum operation levels.

Energy, 117159.

DOI: 10.1016/j.energy.2020.117159

“EFFECTS OF THE VALIDATION SET ON STOCK RETURNS FORECASTING” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Tomás Jerez1 de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

1 Departamento

Abstract Deep neural networks are potentially suitable tools for time series forecasting due to their ability to extract complex patterns of nonlinear data and their versatility in terms of models and applications.

Even though they are powerful instruments and well-behaved approaches for certain tasks, they are sometimes surpassed by data complexity, and thus struggle to find an error that generalizes well enough on unseen data, especially in cases like times series forecasting for stock trading strategies.

In this paper, the complex characteristics of time series are addressed by separating data by means of simpler yet more relevant distinctions in order to create a single model for every existing or created category, with a focus on model validation. This creates models which are trained on the same data, but validated for a particular class so that the models’ hyperparameters are specifically tuned to that class.

Experiments on convolutional networks applied to the DJIA, Nasdaq and S&P 500 indices using volatility as a class or category indicator, have shown that it is possible to improve predictions after validating the model, obtaining the best model per the Model Confidence Set among different regression models on all time series datasets. Even the best and only model necessary for the DJIA and S&P 500 indices can be obtained at a significance value of 5% given that the level of volatility is known. The results highlight the importance of knowing the data and how to potentially separate them into simpler yet relevant classes. The results also reveal how model validation on different data is capable of creating models that better explain information just by tuning the model’s architectural hyperparameters, even though the models where trained on the very same data. This finding could be applied to any task requiring validation without modifying the training set, which is usually bigger and more expensive to obtain.

Expert Systems with Applications, 150, 113271.

DOI: 10.1016/j.eswa.2020.113271

41

“FLEET OPTIMIZATION CONSIDERING OVERCAPACITY AND LOAD SHARING RESTRICTIONS USING GENETIC ALGORITHMS AND ANT COLONY OPTIMIZATION” Fredy Kristjanpoller1, Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Kevin Michell1, Adolfo Crespo Marquez2 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 Universidad de Sevilla, España

Abstract This paper presents a fleet model explained through a complex configuration of load sharing that considers overcapacity and is based on a life cycle cost (LCC) approach for cost-related decision-making. By analyzing the variables needed to optimize the fleet size, which must be evaluated in combination with the event space method (ESM), the solution to this problem would normally require high computing performance and long computing times.

Considering this, the combined use of an integer genetic algorithm (GA) and the ant colony optimization (ACO) method was proposed in order to determine the optimal solution. In order to analyze and highlight the added value of this proposal, several empirical simulations were performed. The results showed the potential strengths of the proposal related to its flexibility and capacity in solving large problems with a near optimal solution for large fleet size and potential real-world applications. Even larger problems can be solved this way than by using the complete enumeration approach and a non-family fleet approach. Thus, this allows for a more real solution to fleet design that also considers overcapacity, availability, and an LCC approach. The simulations showed that the model can be solved in much less time compared with the base model and allows for the resolution of a fleet of at least 64 trucks using GA and 130 using ACO, respectively. Thus, the proposed framework can solve real-world problems, such as the fleet design of mining companies, by offering a more realistic approach.

AI EDAM, 34(1), 104-113.

DOI: 10.1017/S089006041900028

42

“CRYPTOCURRENCIES AND EQUITY FUNDS: EVIDENCE FROM AN ASYMMETRIC MULTIFRACTAL ANALYSIS” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Elie Bouri2, Tetsuya Takaishi3 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 USEK Business School, Holy Spirit University of Kaslik, Lebanon 3 Hiroshima University of Economics, Japan

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Jonatan Henríquez1 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Abstract

Abstract We study the asymmetric multifractality between five main cryptocurrencies (Bitcoin, Litecoin, Ripple, Monero, and Dash) and six equity ETFs from February 2, 2015 to April 30, 2019. The equity ETFs selected relate to emerging markets, China, Japan, the energy sector, financial sector, and technology–Nasdaq. Results from the multifractalasymmetric detrended cross-correlation analysis show a significant persistence and evidence of asymmetric multifractality in the cross-correlation between most of the pairs of cryptocurrencies and ETFs. These findings, which are consistent with previous findings on the susceptibility of Bitcoin to multifractality, indicate the presence of heterogeneity in the cross-relationship between most cryptocurrencies and equity ETFs. Physica A: Statistical Mechanics Applications, 545, 123711.

DOI: 10.1016/j.physa.2019.123711

and

“A COMBINED INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS–NEURAL NETWORK MODEL FOR FORECASTING EXCHANGE RATE VARIATION”

its

The currency market is one of the most efficient markets, making it very difficult to predict future prices. Several studies have sought to develop more accurate models to predict the future exchange rate by analyzing econometric models, developing artificial intelligence models and combining both through the creation of hybrid models.

This paper proposes a hybrid model for forecasting the variations of five exchange rates related to the US Dollar: Euro, British Pound, Japanese Yen, Swiss Franc and Canadian Dollar. The proposed model uses Independent Component Analysis (ICA) to deconstruct the series into independent components as well as neural networks (NN) to predict each component. This method differentiates this study from previous works where ICA has been used to extract the noise of time series or used to obtain explanatory variables that are then used in forecasting.

The proposed model is then compared to random walk, autoregressive and conditional variance models, neural networks, recurrent neural networks and long–short term memory neural networks. The hypothesis of this study supposes that first deconstructing the exchange rate series and then predicting it separately would produce better forecasts than traditional models. By using the mean squared error and mean absolute percentage error as a measures of performance and Model Confidence Sets to statistically test the superiority of the proposed model, our results showed that this model outperformed the other models examined and significantly improved the accuracy of forecasts. These findings support this model’s use in future research and in decision-making related to investments.

Applied Soft Computing, 83, 105654.

DOI: 10.1016/j.asoc.2019.105654

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“GENERATING TRADING RULES ON US STOCK MARKET USING STRONGLY TYPED GENETIC PROGRAMMING”

“ASYMMETRIC MULTIFRACTAL CROSSCORRELATIONS BETWEEN THE MAIN WORLD CURRENCIES AND THE MAIN CRYPTOCURRENCIES” Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Elie Bouri2 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 USEK Business School, Holy Spirit University of Kaslik, Lebanon

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Kevin Michell1 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Abstract

Extracting rules from stock market data is an important and exciting problem, where investment decisions should be as clear and intuitive as possible in order for investors to choose the composition of their portfolios.

Thus, it is important to guarantee that this process is done with a good framework and reliable techniques. In this context, portfolio composition is a puzzle with respect to selecting the appropriate assets and the optimal timing to invest. There are several models and algorithms to make these decisions, and in recent years, machine learning applications have been used to solve this puzzle with exceptional results. This technique allows a large amount of data to be processed, resulting in more informed recommendations on which asset to choose. Our study uses strongly typed genetic programming to generate rules to buy, hold and sell stocks in the US stock market, considering a rolling windows approach. We propose a different training approach, focusing the fitness function on a ternary decision based on the return prediction of each stock analyzed. The ternary rule matches perfectly with the three decisions: buy, hold and sell. Therefore, the rules are simple, intuitive, and easy for investors to understand. The results show that the proposed algorithm generates higher profits than the classical optimization approach. Moreover, the profits obtained are higher than the buy-and-hold strategy and the return of the indexes representative of the US stock market.

1

The price behavior of cryptocurrencies relative to conventional currencies remains relatively understudied, despite some attempts that consider the Bitcoin market.

This study examines long-range cross-correlations and asymmetric multifractality between leading conventional currencies (Swiss Franc, Euro, British Pound, Yen, and Australian dollar) and main cryptocurrencies (Bitcoin, Litecoin, Ripple, Monero, and Dash) from June 2, 2014 to February 28, 2018. Empirical results show evidence of a significant asymmetric characteristic from the cross-correlation, that is found to be persistent and multifractal in most of the cases. Bitcoin and Litecoin are the cryptocurrencies that exhibit the most multifractal behavior, whereas Monero and Ripple generally exhibit lower multifractal behavior. All cryptocurrencies exhibit a slightly lower asymmetry for longer terms.

Physica A: Statistical Mechanics Applications, 523, 1057-1071.

DOI: 10.1016/j.physa.2019.04.115

and

its

Abstract

Soft Computing, 1-18.

DOI: 10.1007/s00500-019-04085-1

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“EXPLORING ENVIRONMENTAL, SOCIAL, AND GOVERNANCE DISCLOSURE EFFECTS ON THE S&P 500 FINANCIAL PERFORMANCE”

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Marcel C. Minutolo2, John Stakeley 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile 2 School of Business, Robert Morris University, USA

Abstract Much of the literature measuring the relationship between environmental, social, and governance (ESG) scores and firm performance treats the score as a measure of sustainability performance. In this study, we treat a firm’s ESG score as a demonstration of strategic choice in the level of transparency that results in increased firm performance as measured by Tobin’s Q and return on assets. Performance differences are a result of choice moderated by the size of the firm as measured by employees and sales. We analyze 467 firms in the S&P 500 from 2009 to 2015. Applying legitimacy and stakeholder theory, we find that there is significant difference between groups with respect to disclosure and performance. The results of quartile analysis by sales, capitalization, and Tobin’s Q are relevant to understand the influence that the ESG score has on financial performance. ESG influences on Tobin’s Q are greatest for large firms as measured by sales, as opposed to the ESG affects on Tobin’s Q and return on asset for smallest firms as measured by market capitalization.

Business Strategy and the Environment, 28(6), 1083-1095.

DOI: 10.1002/bse.2303

45

“AN ADAPTIVE FORECASTING APPROACH FOR COPPER PRICE VOLATILITY THROUGH HYBRID AND NON-HYBRID MODELS”

“BRIDGING THE GAPS: CREDITS, ADOPTION, AND INEQUALITY”

Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Diego García Bozzo1 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Javier Scavia Dal Pozzo1, María Elisa Farías1, Raúl Fuentes1 1 Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Abstract

Abstract

This article studies monthly volatility forecasting for the copper market, which is of practical interest for various participants such as producers, consumers, governments, and investors. Using data from 1990 to 2016, we propose a framework composed of a set of time series models such as Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH), non-parametric models from soft computing, e.g. Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Inference Systems (FIS), and hybrid specifications of both. The adaptability characteristic of these models in exogenous variables, their configuration parameters and window size, simultaneously, are provided by a Genetic Algorithm in pursuit of achieving the best possible forecasts. Also, recognized drivers of this specific market are considered. We examine outof-sample performance based on Heteroskedasticityadjusted Mean Squared Error (HMSE), and we test model superiority using the Model Confidence Set (MCS). The results show that making forecasts using an adaptive technique is crucial to obtaining robust and improved performance. The Adaptive-GARCH–FIS specification yielded the best forecasting power.

We examine here the role of credits on technology adoption and inequality from the perspective of developing countries. Utilizing a model of exogenous growth, with heterogeneous labor and technical progress embodied in physical capital, we find that credits can contribute to a faster adoption and to reducing income inequality. Thus, a virtuous cycle of credits, a shorter technological gap, less inequality, and economic growth is feasible to be created when there is full liquidity in the market. When credits are constrained, the cycle loses virtuosity, where the economy can lose up to two points in growth due to credit constraints.

Applied Soft Computing, 74, 466-478.

DOI: 10.1016/j.asoc.2018.10.007

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Journal of Money, Credit and Banking, Blackwell Publishing, vol. 51(5), pages 1355-1401, August 2019.

DOI: 10.1111/jmcb.12549

“RELACIÓN ENTRE EL INTERCAMBIO DE BIENES Y SERVICIOS CULTURALES Y EL CRECIMIENTO ECONÓMICO DE EUROPA” Pedro Fernández De la Reguera Bastidas1, Javier Scavia Dal Pozzo1, Werner Kristjanpoller Rodríguez1, Nahuel Pezoa1 1Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

Abstract The relationship between commercial trade and economic growth has been an area of interest to many researchers in recent years. Although the literature is broad with respect to this topic, few studies have focused on the particular effect of cultural exports and imports.

Potts (2007) highlights culture as an engine of economic growth, through creative and cultural industries within an innovation system.

This study addresses the relationship between trade in cultural goods and services and economic growth in 34 countries in Europe for the period 2006-2015, through a VECM model. Cultural trade is characterized by exports and imports of cultural goods and services.

The results indicate there is a long-run equilibrium relationship between cultural imports (exports), total imports (exports), and gross domestic product. In the short run, there is a negative bidirectional effect between the cultural imports’ growth and the economic growth, but there is a unidirectional II Congreso Internacional Online sobre Economía, Empresa y Sociedad.

DOI http://doi.org/10.17993/EcoOrgyCso.2019.55

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