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Pensar más allá del pronóstico: una investigación desde la USM que desafía los modelos tradicionales

En el mundo de las finanzas, predecir bien puede marcar la diferencia. Pero ¿Qué pasa cuando no solo importa qué va a pasar, sino por qué?

En enero del presente año, un equipo de investigación liderado por Werner Kristjanpoller, Kevin Michell y Cristian Llanos, académicos del Departamento de Industrias de la Universidad Técnica Federico Santa María , en colaboración con Marcel Minutolo, investigador de Robert Morris University, publicaron un artículo que abre nuevas preguntas y caminos. La investigación fue destacada en la revista Financial Innovation y plantea una gran idea: incorporar nociones de causalidad en los modelos de pronóstico de series temporales financieras.

🌱 ¿Por qué esto importa?

Porque predecir, entender las causas permite tomar decisiones más informadas, más humanas. En un entorno que cambia rápido, no basta con que los modelos acierten; necesitamos que expliquen, que dialoguen con la realidad.

La propuesta del estudio no solo mejora los resultados en comparación con modelos clásicos como ARIMA o incluso con otros enfoques de machine learning, sino que también lo hace con rigor metodológico y evidencia estadística. Y quizás más relevante aún: conecta la investigación académica con los desafíos globales al aportar al ODS 9: Industria, innovación e infraestructura, mostrando cómo el conocimiento también puede ser motor de desarrollo sostenible.

📖 El artículo "Incorporating causal notions to forecasting time series: a case study" está disponible en acceso abierto. Puedes leerlo aquí: 👉 https://jfin-swufe.springeropen.com/articles/10.1186/s40854-024-00681-9

💬 En tiempos donde lo urgente a veces opaca lo importante, este tipo de investigaciones nos recuerdan que la ciencia también tiene la tarea de mirar profundo, preguntar distinto y aportar con sentido.

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