Evolución del peso colombiano al interior de la banda monetaria, análisis de no linealidad y modelaje estocástico.

Este documento analiza el comportamiento de la tasa de cambio del peso colombiano contra el dólar americano durante el periodo en el cual se mantuvo una banda monetaria (enero 1994-septiembre 1999). Se ofrece un análisis descriptivo del cual combina la implementación de la política monetaria, una descripción de la estructura de mercado y sus participantes, y finalmente la evolución del comportamiento de la tasa de cambio. Dado el hecho de que una relación lineal no es suficiente para explicar la evolución de la tasa de cambio nominal en términos de la oferta y demanda del sector real y las posiciones de cambio del sistema financiero, se utilizan técnicas de redes neurales con el fin de obtener algún poder explicativo sobre la no linealidad de las series de tiempo. Consecuentemente se ejecutan test estadísticos, entre ellos test de no linealidad, con el fin de analizar más a profundidad las propiedades de la información de las serie de rendimientos y se expande un análisis previo de un modelo estocástico con tres regímenes de volatilidad y reversión a la media.

La evaluación educativa desde la perspectiva del valor añadido.

Resumen tomado del autor

Algunas características de la economía brasileña desde la adopción del Plan Real

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Estimacion de tasas de mortalidad infantil a partir de informacion de sobrevivencia de hijos clasificados por edad de la madre

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Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Predicción de volatilidad de la rentabilidad diaria del mercado del azúcar y su aplicación en la razón de cobertura

Este trabajo predice la volatilidad de la rentabilidad diaria del precio del azúcar, en el período compren­dido entre 1 de junio de 2011 y el 24 de octubre de 2013. Los datos diarios utilizados fueron los precios del azúcar, del etanol y la tasa de cambio de la moneda de Brasil (Real) en dólares. Se usaron modelos multivariados de volatilidad autoregresiva condicional generalizada. A partir de la predicción de los precios del azúcar se calcula la razón de cobertura de mínima varianza. Los resultados muestran, que la razón de cobertura es 0.37, esto significa que, si un productor adverso al riesgo, que tiene la intención de eliminar un porcentaje de la volatilidad de la rentabilidad diaria del mercado mundial del azúcar, y espera vender 25 contratos de azúcar, cada uno de ellos de 50,84 toneladas (1.271 toneladas), el número de contratos optimo tomando cobertura a futuro será 9 y el número de contratos sin tomar cobertura (de contado) será 16.

No. 62 - Enero/Marzo 1997 / PUBLICACIONES ICESI

Esta revista provee acceso libre inmediato a su contenido bajo el principio de que hacer disponible gratuitamente la investigación al público, lo cual fomenta un mayor intercambio de conocimiento global.

El menú de la economía colombiana

En los últimos dos años, la economía colombiana ha presentado con mayor impacto las variables económicas tanto de carácter endógeno como exógeno. Se conoce como variable endógena, aquella cuyo valor se determina dentro del modelo: tasa de interés, tasa de cambio, devaluación, revaluación, inflación, desempleo, recesión (desaceleración, en el peor de los casos depresión). Déficit fiscal, déficit en cuenta corriente, ingreso per capita, consumo y ahorro agregados, inversión exportaciones, importaciones, producto nacional, ingreso nacional, oferta y demanda agregadas, oferta y demanda del dinero y del trabajo.

La evaluación y el cambio institucional en la sociedad del conocimiento : un estudio de caso en la Universidad del Valle - Colombia

Les sociétés contemporaines affrontent le défi de s’intégrer et s’adapter à un processus de transformation qui vise la construction de sociétés du savoir. Ce processus doit notamment son élan aux institutions d’enseignement supérieur qui constituent un espace privilégié où on bâtit l’avenir d’une société à partir des savoirs et celles-ci doivent faire face aux nouveaux enjeux sociaux, économiques et politiques qui affectent tous les pays du monde. La quête de la qualité devient donc un processus constant d’amélioration et surgit l’intérêt par l’évaluation au niveau universitaire. Par conséquent, cette recherche s’attache au sujet de l’évaluation à l’enseignement supérieur et s’enfonce dans le débat actuel sur les changements provoqués par les évaluations institutionnelles produisant un défi puisqu’il s’agit d’une prise de conscience fondée sur la culture de la qualité. L’autoévaluation est une stratégie permettant aux institutions d’enseignement supérieur mener des processus intégraux de valorisation dont le but est d’identifier les faiblesses des facteurs qui ont besoin d’améliorer. Le résultat conduit à l’élaboration et à la mise en œuvre d’un plan d’amélioration pour l'institution, programme académique ou plan d’études. À travers l’orientation du modèle d’évaluation systémique CIPP de Stufflebeam (1987), on a pu analyser de façon holistique la mise en place de l’autoévaluation depuis son contexte, planification, processus et produit. Ainsi les objectifs de la thèse visent l’identification du développement de la deuxième autoévaluation afin d’obtenir une reconnaissance de haute qualité et effectuer la mise en œuvre du plan d’amélioration auprès des programmes académiques de Licence en Comptabilité et Gestion de l’entreprise de la Faculté de Sciences de l’Administration de l’Université du Valle en Colombie. À travers l’appropriation de la théorie Neo-institutionnelle les changements apparus après l’autoévaluation ont été également analysés et interprétés et ont ainsi permis l’achèvement des fins de la recherche. La méthodologie développe la stratégie de l’étude de cas dans les deux programmes académiques avec une approche mixte où la phase qualitative des entretiens semi-structurés est complémentée par la phase quantitative des enquêtes. Des documents institutionnels des programmes et de la faculté ont aussi été considérés. Grâce à ces trois instruments ont pu obtenir plus d’objectivité et d’efficacité pendant la recherche. Les résultats dévoilent que les deux programmes ciblés ont recouru à des procédés et à des actions accordées au modèle de l’Université du Valle quoiqu’il ait fallu faire des adaptations à leurs propres besoins et pertinence ce qui a permis de mener à terme la mise en œuvre du processus d’autoévaluation et ceci a donné lieu à certains changements. Les composantes Processus Académiques et Enseignants sont celles qui ont obtenu le plus fort développement, parmi celles-ci on trouve également : Organisation, Administration et Gestion, Ressources Humaines, Physiques et Financières. D’autre part, parmi les composantes moins développées on a : Anciens Étudiants et Bienêtre Institutionnel. Les conclusions ont révélé que se servir d’un cadre institutionnel fort donne du sens d’identité et du soutien aux programmes. Il faut remarquer qu’il est essentiel d’une part élargir la communication de l’autoévaluation et ses résultats et d’autre part effectuer un suivi permanent des plans d’amélioration afin d’obtenir des changements importants et produire ainsi un enracinement plus fort de la culture de la qualité et l’innovation auprès de la communauté académique. Les résultats dégagés de cette thèse peuvent contribuer à mieux comprendre tant la mise en œuvre de l’autoévaluation et des plans d’amélioration aussi que les aspects facilitateurs, limitants, les blocages aux processus d’évaluation et la génération de changements sur les programmes académiques. Dans ce sens, la recherche devient un guide et une réflexion à propos des thèmes où les résultats sont très faibles. Outre, celle-ci révèle l’influence des cadres institutionnels ainsi que les entraves et tensions internes et externes montrant un certain degré d’agencement par le biais de stratégies de la part des responsables de la prise de décisions dans les universités. On peut déduire que la qualité, l’évaluation, le changement et l’innovation sont des concepts inhérents à la perspective de l’apprentissage organisationnel et à la mobilité des savoirs.

Entre la persistencia y el cambio : reconfiguración del escenario partidista y electoral de Colombia

Este libro constituye un esfuerzo por avanzar en el análisis de algunos ejes indispensables para la comprensión de lo que ha sucedido en el ámbito partidista y electoral en Colombia, durante las últimas décadas. Desde distintas aproximaciones, los artículos que lo componen buscan ahondar en el conocimiento en torno a las formas en que funciona el sistema partidista y electoral hoy en día. Un primer aporte de este libro es ofrecer nuevos elementos de análisis para abocar tres temas en los cuales existen hondos vacíos en la literatura actual: el impacto de las reformas político-electorales, los cambios en el sistema de partidos y las transformaciones en las formas de participación y competencia política. Un segundo aporte consiste en entrelazar el análisis histórico y el análisis coyuntural. Los autores buscan integrar las dimensiones coyunturales, asociadas con debates recientes sobre temas partidistas y electorales que han tenido gran relevancia en los últimos años, con análisis de más largo aliente. En tercer lugar, las hipótesis desarrolladas por los artículos se sustentan en una importante evidencia empírica. Se trabaja con datos cuantitativos que prácticamente han sido inexplorados por otros estudios.

Análisis de los índices macroeconómicos de Chile y Colombia durante la última década

Análisis del comportamiento de los principales indicadores macroeconómicos de Colombia y Chile durante la última década, comprendida (1998- 2008). Para el presente trabajo se decidió trabajar sobre indicadores tales como: el PIB, la Balanza de Pagos, la Tasa de desempleo, el Grado de competitividad, la Inversión, la Inflación, el Tipo de cambio Real, el Déficit Fiscal y el Grado de Apertura que posee cada una de estas dos naciones, con el fin de establecer una comparación entre el desempeño económico desarrollado durante esta década. Como evidencia del comportamiento macroeconómico de ambas economías, se puede decir que las dos, han experimentado progresos en los últimos años y las caídas y crisis como por ejemplo la de finales de los años noventa disminuye el nivel de crecimiento aunque en proporciones diferentes. Adicionalmente se muestra la fortaleza que posee Chile respecto al comercio internacional con más de cuarenta acuerdos comerciales en todo el mundo, incluido su TLC con Colombia.

La comunidad migrante colombiana como factor de cambio de las relaciones internacionales entre Colombia y España: reflexiones jurídico financieras 1996 -2009

La comunidad migrante colombiana en España ha tenido un papel importante en las recientes relaciones trasnacionales, interestatales e intergubernamentales entre los dos países. A nivel trasnacional se han creado importantes vínculos sociales, políticos y económicos entre las dos naciones; A nivel interestatal, se está configurando un marco jurídico migratorio y a nivel intergubernamental, los Gobiernos han ejecutado políticas y creado instituciones especializadas con el fin de regular los efectos de la migración y las remesas.

Análisis del Mecanismo de Desarrollo Limpio como instrumento útil de cooperación internacional en el marco del Cambio Climático, caso de estudio Colombia periodo 2004-2009

Los problemas ambientales causados por las actividades humanas han generado la reciente preocupación sobre Cambio Climático en el Sistema Internacional. Este tema ha adquirido una gran importancia en la agenda de cooperación, ya que países como Colombia implementan desde hace algún tiempo instrumentos de mitigación como lo es el Mecanismo de Desarrollo Limpio.

Mortalidad por cáncer de mama en Colombia y Bogotá 1995 y 2009. Análisis edad – periodo – cohorte

El cáncer de mama es la neoplasia más frecuente en mujeres en el mundo y en Colombia. Este artículo describe las tendencias de mortalidad por cáncer de mama en Bogotá y Colombia entre 1995 y 2009. Metodología: Estudio descriptivo de análisis de tendencias de las tasas de mortalidad a través del modelo estadístico de Edad – Periodo – Cohorte. Los casos se tomaron de los certificados de defunción por cáncer de mama registrados en el Departamento Nacional de Estadística entre 1995 y 2009. Se evaluaron diferentes modelos: periodo, periodo-drift (cambio lineal en el tiempo), periodo-edad, periodo-cohorte, periodo-edad-cohorte por el método funciones estimables. Resultados: La tasa de mortalidad por cáncer de mama en Colombia fue 6.78 por 100.000 con comportamiento constante en los tres periodos. Mientras en Bogotá fue de 7.78 por 100.000 con tendencia a la disminución entre 40 y 69 años, en el último periodo estudiado. En este estudio el efecto periodo + cohorte es el que mejor describe el comportamiento de las tasas de mortalidad por cáncer de mama en ambos escenarios (Bogotá AIC: 13.8 p=0,314; Colombia: AIC=27.4 p=0,238). Conclusiones: Existe una tendencia a la disminución en la mortalidad por cáncer de mama en ciertos grupos etáreos en Bogotá en el periodo 2005-2009, diversas hipótesis explicarían dicho fenómeno, entre estas el acceso a métodos de tamizaje, aunque no hay estudios al respecto. Se recomienda reforzar los métodos de tamizaje y diagnóstico temprano en el resto del país.