Examinando por Materia "Mercados"

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    Análisis de tendencias de consumo en productos dermocosméticos pospandemia en Colombia
    (Universidad EAFIT, 2024) Hernández Moreno, Héctor Fabián; Escalante Gómez, Juan Manuel
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    Desarrollo del plan exportador para la empresa Fibytex S.A.S.
    (Universidad EAFIT, 2019) Laverde Jaramillo, Carlos Andrés; Zuñiga Raigoza, Jaime Alberto; Giraldo Hernández, Gina María
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    Exportación de aguacate Hass colombiano
    (Universidad EAFIT, 2024) Asmat Quezada, Walter Rafael; Zúñiga Raigoza, Jaime Alberto; Uribe de Correa, Beatriz Amparo
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    El potencial de los mercados de bonos verdes en América Latina y el Caribe
    (EU-LAC Foundation, 2020-09) Restrepo-Ochoa, Diana Constanza; Restrepo-Castro, Luisa Fernanda; Lozada, Juan Manuel; Aguilera, Carlos Andrés; Franco, Juan Felipe; Pinela, Sara; Costa, Luis; Universidad EAFIT; Hill Consulting; Get2C; Universidad EAFIT. Departamento de Finanzas; Finanzas y Banca
    La publicación de este estudio forma parte del compromiso permanente de la Fundación EU- LAC de apoyar la agenda de la asociación entre Europa, América Latina y el Caribe, con la participación y las aportaciones de la sociedad civil y otros agentes sociales. Una de las esferas prioritarias de la asociación estratégica birregional es la de abordar el cambio climático. Los países de ambas regiones han sido la fuerza motriz del Acuerdo de París sobre el Cambio Climático y han adoptado los objetivos de desarrollo sostenible (ODSs). En el capítulo 2 revisado del Plan de Acción UE-CELAC (Bruselas, 2018) se indica la necesidad de “optimizar y ampliar las redes y programas existentes y futuros en América Latina y el Caribe, aprovechando las oportunidades que ofrecen los servicios de inversión, según proceda”. Además, promover la cooperación triangular para aprovechar las contribuciones de otros agentes y recursos, así como fuentes y mecanismos innovadores de financiación adicional”. Para combatir eficazmente el cambio climático, es urgente y necesario financiar las actividades de mitigación y adaptación a diversos niveles. En los últimos años, los bonos verdes se han destacado cada vez más como instrumento de financiación de proyectos ecológicos que contribuyen a hacer frente al cambio climático. El éxito del mercado de bonos verdes para recaudar capital con miras a la aplicación de la agenda 2030 está estimulando un gran interés en un número cada vez mayor de países por elaborar marcos nacionales de bonos verdes que vinculen las buenas prácticas internacionales con las prioridades locales. En este contexto, sobre la base de un estudio realizado por la Comisión Europea en 2016 sobre el desarrollo y el funcionamiento del mercado de bonos verdes en Europa, la Fundación EU- LAC lanzó en 2019 una convocatoria para que se realizara un estudio sobre el potencial del mercado de bonos verdes en América Latina y el Caribe, incluidos los aspectos comparativos con el mercado europeo. El consorcio de investigadores seleccionados por la convocatoria fue liderado por la Universidad EAFIT y contó con la participación de Hill Consulting y Get2C. En el estudio presentado en esta publicación se analizan los incentivos y las barreras para la expansión del mercado de bonos verdes en América Latina y el Caribe. Para ello, se profundizó en 4 estudios de caso para explorar aspectos relacionados con el marco normativo y las estructuras de gobernanza, las normas, la rendición de cuentas, las políticas y programas, los actores y los sectores. El informe también presenta un conjunto de recomendaciones. Esta publicación es muy oportuna ya que el año 2020 marca el inicio de una década de acción urgente sobre el clima y la sostenibilidad en la que el papel del sector financiero será crucial. La Fundación EU-LAC agradece a Ernesto Jeger, Coordinador de Programas de Desarrollo Sostenible y Temas Económicos que coordinó este proyecto desde la Fundación.
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    Predicción de direcciones de activos financieros basados en la volatilidad en series temporales utilizando machine learning
    (Universidad EAFIT, 2026) Holguín Carvalho, Mateo; Velasco Vera, Henry Giovanny
    Identifying effective trading signals in financial assets is a challenge that draws attention across multiple disciplines due to the volatile and dynamic nature of financial markets. The complexity investors face stems from the wide range of factors that influence asset prices, including macroeconomic variables, corporate decisions, and unexpected events, making it difficult to obtain precise estimates of future movements. This is particularly relevant for investors seeking to build portfolios that maximize returns. In this context, some variables exhibit stronger relationships with market-driven factors, making them useful indicators for anticipating price direction. Nevertheless, recent advances in computing and in Machine Learning and Deep Learning techniques have enabled the development of more sophisticated models that facilitate this task. This study compares time-series-based machine learning methodologies, specifically LSTM neural networks and LightGBM decision-tree models, while incorporating Conditional Heteroskedasticity models (GARCH) to improve the classification of buy and sell signals in financial instruments, accounting for both historical patterns and external variables affecting asset behavior. The results show that LightGBM achieved the best predictive performance, with notable metrics such as an F1 Score of 0.823 and an AUC-ROC of 0.923 in validation, whereas LSTM delivered the best financial performance, reaching a cumulative return of 28.05% and a Sharpe Ratio of 0.70, clearly outperforming a Buy-and-Hold strategy. These findings suggest that although daily directional prediction is inherently complex, advanced Machine Learning models can transform weak signals into profitable trading strategies.