Resúmenes y videos
Modelos ARIMA para predecir la demanda de energía eléctrica en El Salvador.
PhD. Funes Torres, José Nerys
Departamento de Estadística, escuela de matemática,
Universidad de El Salvador.
jose.funes2@ues.edu.sv
Resumen
Para realizar el despacho de energía eléctrica a medida que la demanda se presente, se tiene que realizar pronósticos de demanda eléctrica precisos que permitan desarrollar programas de operación que prevean el uso de los recursos de las unidades generadoras de energía de manera eficaz y eficiente en horizontes de tiempo semanal. Para realizar los pronósticos se determina un modelo de series temporales (ARIMA) que pronostica con precisión el comportamiento de la demanda de energía eléctrica de mediano plazo de El Salvador. Para el ajuste del modelo se utiliza una serie de datos diarios de la demanda de energía eléctrica desde el 2002 hasta la fecha.
Información espacial para el cambio climático y la gestión de riesgos.
Msc. Molina Masferrer, Mario Giovanni
Ministerio de Medio ambiente y Recursos Naturales de El Salvador.
gmolina@marn.gob.sv, mario.molina@ues.edu.sv
Resumen
Experiencias desde el Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales para la generación de información estadística a partir del uso de información espacial, ya sea registros históricos o información obtenida de sensores remotos para la construcción de conocimiento para el cambio climático y la gestión de riesgos. Compartir algunos sitios globales dedicados a la generación de información espacial que puede ser utilizada para la construcción de estadísticas para la generación de indicadores para el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la agenda 2030.
Test de independencia de razón de verosimilitud
Msc. Parada Guachalla, Luis Fernando
Research Specialist y Universidad Católica Boliviana San Pablo
Resumen
El test de independencia de razón de verosimilitud es aplicado para contrastar la asociación entre dos variables categóricas, es un test alternativo al chi cuadrado (técnica principal para contrastar independencia de variables categóricas y medidas de asociación). El test de independencia de razón de verosimilitud es considerado un método no paramétrico, y sus usos se dan en áreas como el marketing y la investigación de mercados (en estudios de posicionamiento y de asociación de atributos/marcas), en estudios de comportamiento del consumidor-psicología-psicopedagogía (profundizar en comportamientos y sus posibles asociaciones), en la banca (detección de patrones ocultos de comportamientos de clientes morosos/activos), en medicina, y en otras áreas del conocimiento.
El test de independencia de razón de verosimilitud aparece en los principales programas estadísticos acompañado del test de chi cuadrado, y he aquí que el analista-investigador utiliza a la razón de verosimilitud como alternativa al chi cuadrado, o como un estadístico de respaldo o soporte al evaluar la asociación/dependencia entre dos variables categóricas.
Introducción al movimiento browniano fraccionario y sus aplicaciones
Reyes Montes de Oca, Claudia Cristina
FES Acatlán y Facultad de Ciencias, UNAM
claudia_rem@ciencias.unam.mx
Resumen
El movimiento browniano fraccionario se introdujo por primera vez en el año de 1940, por el matemático soviético Andrei Nikolaevich Kolmogorov, quien estaba estudiando curvas espirales sobre espacios de Hilbert. Pero fue Benoît Mandelbrot quien reconoció la importancia de este proceso aleatorio, y en un artículo publicado en 1968 junto con John Van Ness, se dieron numerosas e importantes propiedades para este proceso.Fue entonces, cuando se le dio el nombre de movimiento browniano fraccionario.
El movimiento browniano fraccionario tiene un papel importante en muchos campos, como meteorología, economía, telecomunicaciones e hidrología, esta última, se debe a que Hurst observó que las aguas del río Nilo tenían un comportamiento cíclico consistente, el cual durante siete años consecutivos el nivel del agua aumentaba y era mayor que en los siguientes siete años, lo cual creaba a su vez un ciclo de siete años de abundancia y siete años de escasez. Hasta ese momento se pensaba que no había dependencia del comportamiento del aumento del agua entre un año y otro.
Modelos de Optimización Estocástica en la Generación Térmica de Energía Eléctrica
Lic. Rivas Rivas Daniel Alejandro
Escuela de Matemática,
Universidad de el salvador.
daniel.rivas@ues.edu.sv
Resumen
Muchos de los problemas de programación matemática incorporan parámetros que se suponen conocidos en el momento de resolver el problema. Sin embargo, si el problema de optimización es un modelo que representa una situación real en la que hemos de tomar una decisión, es frecuente que se desconozcan los valores de algunos de los parámetros que intervienen en el modelo. Este desconocimiento da lugar a que en el momento de adoptar una decisión se desconozcan las posibles consecuencias de la misma.
Para resolver problemas en los que se desconocen los valores de algunos de los parámetros que intervienen en el modelo (situaciones de riesgo o de incertidumbre), es posible adoptar distintas “soluciones”. En determinadas circunstancias y en base a la información disponible acerca de los parámetros desconocidos, es posible “sustituir” estos valores por una estimación de los mismos, una medición inexacta de su valor esperado o bien tratar estos parámetros como variables aleatorias.
Una de las aplicaciones que mejor puede ilustrar las ventajas de utilizar la optimización es-
tocástica en un ámbito industrial es la obtención de la planificación de generadores térmicos e hidráulicos de energı́a eléctrica. Por ello se estudiará el problema de programación de unidades de generación de energı́a eléctrica para minimizar los costos relacionados con la producción.
Estimación de la disminución máxima esperada y Valor en Riesgo por Riesgo de Liquidez para una institución financiera.
Rosa Alvarado, Welman
Fedecrédito y Universidad de El Salvador
Resumen
Los bancos hoy en día se enfrentan a la incertidumbre de cómo medir la exposición al riesgo de liquidez en corto, mediano y largo plazo. El ente regulador exige que deben existir herramientas para que se pueda gestionar el riesgo tomando en cuenta las fuentes de liquidez, la volatilidad de activos, pasivos y los que estén fuera de balance, así como se estipula en la Norma NRP-05 (“Normas técnicas para la gestión de riesgo de liquidez”) emitida por el Banco Central de Reserva de El Salvador en su artículo 14. En ese sentido, dentro del bagaje de la literatura estadística se encuentran métodos que ayudan a estimar la disminución máxima esperada, que no es más que el percentil de la distribución de probabilidad prevista para las variaciones de cierto valor de un instrumento financiero en un horizonte de tiempo escogido. Para determinar dicha exposición al riesgo está el método donde asume que las variaciones de los valores de un instrumento financiero presentan un comportamiento normal, pero que no capturan un shock financiero por el hecho de no estar influenciado por factores que hagan alterar el valor de dicho instrumento financiero. Sin embargo, están otras metodologías que no supone que la varianza de las variaciones sea constante en el tiempo, tales como: Riskmetrics y los modelos GARCH. Estos modelos utilizan procedimientos que permiten estimar la varianza a largo plazo en un tiempo determinado y que validan el resultado como una prueba de Backtesting de la disminución máxima esperada al capturar cualquier shock financiero que pueda suceder en el futuro. Se hace una aplicación de dichos modelos a un instrumento financiero de una entidad financiera hipotética para fines ilustrativos, pero que están siendo considerados en el proceso de estimación según lo exigido por el ente regulador en su normativa.
Importancia de la participación de las mujeres en Ciencia de datos e Inteligencia Artificial
Torres Rubiano, Sonia
Presidenta & CEO Corporación Científicas de Datos
Soniatorres@cientificasdedatos.com
Es necesario contrarrestar, con información y sobretodo con referentes femeninos , los estereotipos asociados a las carreras técnicas para que nuestras mujeres no se autolimiten en la elección y desempeño de su futuro profesional.
Forma y funcionalidad:Cómo aplicar la visualización de datos como herramienta de investigación cuantitativa y cualitativa.
Gaspar, Bárbara
Lead Científicas de Datos México.
El objetivos es construir un ejemplo de aplicación mediante las plataformas colaborativas de visualización de datos, para hacer de esta una herramienta replicable en investigación.
Para poder ocuparlo, después de abrirlo vaya a ARCHIVO >> GUARDAR COPIA EN DRIVE esto le generará una copia la cual podrá modificar a su gusto.
Ajuste de curvas para pronosticar crecimiento de poblaciones y otros usando regresión Logística generalizada y optimización no lineal. Estimación de población contagiada por Covid-19.
PhD. Villalobos Arias, Mario
Universidad de Costa Rica e
Instituto Tecnológico de Costa Rica.
mario.Villalobos@ucr.ac.cr
Resumen
En este trabajo se presenta una propuesta para la estimación de la población usando ajuste de curvas del tipo logística generalizada. Este tipo de curvas se utilizan para el estudio de crecimiento de poblaciones, en este caso la población de personas infectadas por el virus Covid-19; y también se puede utilizar para aproximar la curva de supervivencia que se utiliza en estudios actuariales y otras similares. Para obtener los parámetros de las curvas se utiliza técnicas de optimización no lineal.