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  •  Ramírez-Bautista J M., Hernández Álvarez, F. (2026). Introduction of the HC-LVQ artificial neural network for the optimization of Mexican financial cycle indicators and the identification of their turning points in real time. Data Science in Finance and Economics. DOI: 10.3934/DSFE.2026011 ,
  •  Ruiz Sanabria R., Hernández Álvarez, F. (2026). Caracterización de las crisis Subprime y COVID-19 en bancos de importancia sistémica mexicanos usando descomposición de Fourier. Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF), Nueva Época The Mexican Journal of Economics and Finance, en proceso de publicación. 
  •  Ramírez-Bautista J M., Hernández Álvarez, F. (2026). Introducción de la red neuronal artificial HC-LVQ para la optimización de los indicadores del ciclo financiero mexicano y la identificación de sus puntos de giro en tiempo real. Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF), Nueva Época The Mexican Journal of Economics and Finance, en proceso de publicación. 
  • Campos González M A., Hernández Álvarez, F. (2026). Real-Time Monitoring of U.S. Business Cycles via MFD-FM Methodology. Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF), Nueva Época The Mexican Journal of Economics and Finance, en proceso de publicación.
  • Camacho Ardila, A. G., Hernández Álvarez, F., & Román de la Sancha, L. I. (2023). Ciclos en el Sector Bancario Mexicano: un Índice Coincidente (CP1G7) vía ACP. Revista Mexicana de Economía y Finanzas, Nueva Época, 18(4), 1-25. https://doi.org/10.21919/remef.v18i4.926
  • Estrada Sánchez, G., Hernández Álvarez, F., & Camacho Ardila, A. G. (2022). Detección de periodos de crisis del NASDAQ con EEMD -AE. Revista Mexicana de Economía y Finanzas, 18(1), 1-26. https://doi.org/10.21919/remef.v18i1.817
  • Jaime Alberto Gómez Vilchis, Federico Hernández (2020), Autómata Evolutivo (AE) para el mercado accionario usando martingalas y un algoritmo genético, Revista Mexicana de Economía y Finanza.
  • Román, Luis., Hernández, Federico., Rodríguez, Gabriel. “Co-movimientos entre los índices Accionarios y los Ciclos Económicos de Estados Unidos y México.” Revista Mexicana de Economía y Finanzas Nueva Época 14.4 Octubre- Diciembre (2019): 693 – 714.
  • Delajara, Marcelo., Hernández, Federico., Rodríguez, Abel. “Nowcasting Mexico’s Short-Term GPD Growth in Real Time: A Factor Model versus Professional Forecasters.” Journal of the Latin American and Caribbean Economic Association 17.1 (2016): 167- 182.
  • Marcelo Delajara (CEEY) y Federico Hernández Álvarez (UNAM), "El ciclo económico mexicano desde 1980 a 2009 ¿Cuántas recesiones hubo y cuánto duraron?". Woking Paper.

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M.Delajara & F. Hernández A_fechas del ciclo econ mexicano 1980_2009 (2) (pdf)Descargar

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Nuevos proyectos

Pronóstico de Series Financieras con base en su Descomposición en Ciclos Esenciales

La capacidad de realizar pronósticos certeros representa, en mercados de capitales y finanzas en general, una verdadera ventaja competitiva, permite tomar mejores decisiones con base en la identificación y evaluación tanto de tendencias como cambios en el comportamiento de mercados y/o activos. El modelo presentado pretende ser superior a otras estrategias de pronóstico al utilizar un análisis más detallado basado en el modelo EMD (por sus siglas en inglés, “Empirical Mode Decomposition”); el cual descompone las series de tiempo en sus componentes cíclicos intrínsecos, asociando cada uno de ellos a un fenómeno económico-financiero razonable, se utilizan técnicas de pronóstico acordes con la naturaleza de cada componente de forma independiente. El pronóstico de la serie original es construido como la suma de los pronósticos para cada una de sus componentes. Se comparan los resultados de este procedimiento versus modelos tradicionales de pronóstico. 

Índice para el Sector de Materiales de México utilizando el factor común de un modelo de Nowcasting

 El sector de materiales de cualquier economía es un indicador no observado de su desempeño, México no es la excepción. Se propone construcción un índice para el sector de materiales utilizando un modelo de NowCastingde dos componentes, factor común y factor idiosincrático. El modelo de Nowcasting, permite utilizar tanto series de precios de acciones del sector como sus principales commodities, así también ofrece pronósticos acerca de cada uno de las series que componen el modelo. Se comparan la eficiencia del índice versus al que construye la BMV y TCB. 

Coincidencia de los componentes oscilatorios del VIX con los de los índices DJ, Nasdaq e IPyC

 Se identifica la coincidencia entre los componentes oscilatorios del VIX (por sus siglas en inglés “Volatility Index”) con los de los índices accionarios Dow Jones (DJ), Nasdaq y el Índice de Precios y Cotizaciones (IPC); para evaluar la utilidad del VIX como indicador efectivo del riesgo en mercados financieros. La extracción de los componentes esenciales que caracterizan tanto al VIX como a los índices de mercado DJ, Nasdaq e IPyC, se realizó utilizando el método EDM (Empirical Model Decomposition). 

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