Con sólida experiencia en análisis de series de tiempo, econometría y modelos lineales generalizados. Ha liderado diversos proyectos adjudicados y publicado numerosos artículos en el área de salud pública, contribuyendo con investigaciones científica

“Desarrollo de Librería LSEbootLS: Métodos Bootstrap para Modelos de Regresión con Errores Localmente Estacionarios”, Nicolas Loyola Espinoza, 17-Julio-2024.
“Un análisis espacio-temporal de la mortalidad por cáncer de pulmón en la provincia de Santiago, Chile (2012-2023): Un enfoque basado en INLA”, Mathias Fierro, 18- Marzo- 2024.
“Modelamiento Predictivo del Riesgo de Mortalidad en Personas con enfermedades crónicas oncológicas y no oncológicas considerando el contexto COVID-19, en el Biobío”, Francisca Díaz Gutiérrez, 27- Marzo de 2022.
“Predicción de un modelo tvGARCH mediante algoritmo de Filtro de Kalman: Una aproximación no-paramétrica a las curvas variante en el tiempo", Jorge Arratia, 06- Diciembre-2022
“Mortalidad infantil en las comunas de regiones de Ñuble y Bíobío: Utilizando regresión de series de tiempo para datos de conteo”, Noemi Fierro, 23- Agosto de 2021, Universidad de Concepción. (Profesor colaborador).
Aplicación de redes neuronales recurrentes y modelos de series de tiempo bayesianos a la predicción de rentabilidad de fondos de pensiones, Sergio Altamirano, 25-Mayo de 2020. Universidad de Concepción. (Profesor consejero)
“Comparación de métodos estadísticos para la detección de fraude en canales no presenciales aplicados al área bancaria”, Pilar Chávez Sandoval, 05-Abril de 2020, Universidad de Concepción.
“Comparación de modelos de efectos fijos y efectos mixtos aplicados en el área bancaria”, Daniel Salas Valdés, 03 de Abril de 2020.
“Evaluación de la volatilidad de retornos Financieros IPSA, mediante el Modelo GARCH(1,1) Localmente Estacionario”, Daniel Villa Veillon, 28 de Abril de 2016, Universidad de Concepción.
“Modelamiento Bayesiano de datos de conteo Temporales usando un modelo de Regresión Poisson Log-Lineal Autoregresivo Parcialmente Lineal: Una Aplicación a muertes diarias causadas por enfermedades respiratorias en Santiago, Chile.” Patricio Salas Fernández, 09 de Marzo de 2015, Universidad de Concepción.
“Estimación y Análisis Asintótico Bootstrap para el estimador de Mínimos cuadrados condicionales de un proceso Autoregresivo Localmente Estacionario”, María José Venegas Sanhueza, 11 de Marzo de 2015, Universidad de Concepción.
“Mezcla de Normales; Una Aplicación al IPSA”, Claudia Zapata Castillo, 5 de Septiembre de 2014, Universidad de Concepción.
“Modelo de Regresión Beta Parcialmente Lineal con Errores Autoregresivos”, Jean Paul Navarrete y Francisco Muñoz, 20 de Noviembre de 2014, Universidad de Concepción.
“Modeling population dynamics Caligus rogercresseyi in the production of Salmo salar fattening phase”, Andrea Cáceres, 18 de Diciembre de 2014, Universidad de Concepción.
“Análisis de la Inflación mediante el modelo ARFIMA-GARCH”, Cristian Ubal Nuñez, 19 de Abril de 2013, Universidad de Concepción.

Proyecto de Título de Ingeniería Civil Matemática:

Detección de fraude transaccional mediante modelos de aprendizaje automático: Una aplicación a una entidad financiera chilena, Constanza Luna, Julio, 18 de 2024.
Predecir la probabilidad de incumplimiento a través de un modelo de regresión con dependencia temporal sobre el intervalo unitario, Camila Andrea Silva Calabrano, Marzo 28 de 2024.
Spillovers de liquidez en los mercados bursátiles mundiales a través de aplicaciones de modelos de vectores autorregresivos, Vicente Márquez Sanders, Mayo 26 de 2023.
Análisis comparativo de algoritmos de Machine Learning para modelar preaprobación de crédito bancario, Paola Toledo Muñoz, Marzo 22 de 2022.
Comparación entre un modelo paramétrico y algoritmos de Machine Learning para la predicción de ventas en cadena de retail, Paola Freire Rojas, 18-Marzo de 2022.
Un modelo predictivo interpretable para la estimación del ingreso monetario de clientes bancarios basados en XGBoost y Shap. Vicente Marchand, 12-Septiembre de 2022.
“Bootstrap del estimador mínimo cuadrados con errores localmente estacionarios”, Francisco Javier Ríos Matus, 26 de enero de 2016, Universidad de Concepción.
“Estimación mediante Filtro de Kalman de coeficientes wavelet para un Modelo de regresión con errores localmente estacionarios”, Rodrigo Pérez Almonacid, 09 de Marzo de 2015, Universidad de Concepción.
“Propiedades asintóticas del estimador mínimo cuadrados para un modelo localmente estacionario.”, José Nicolas Piña León, 29 de Agosto de 2013, Universidad de Concepción.
“Comparación de modelos univariados y multivariados para la predicción del Valor en Riesgo: Una aplicación al mercado financiero chileno”, Leonel Badilla Araya, 13 de Abril de 2012, Universidad de Concepción.

Post-Pregrado

Intervalos de Prediccio?n en Procesos Localmente Estacionarios Mediante una Te?cnica de Bootstrap: Una Aplicacio?n a los I?ndices de Covid-19 en Chile. Oscar Rubilar, 20 de Marzo 2022. Magíster en Estadística. Universidad de Concepción. (Prof. Guía).
Estimation and Prediction of Slowly Time-Varying Parameters in GARCH models: A Non-parametric Approach. Jorge Muñoz, 15 de Junio 2022. Magíster en Estadística. Universidad de Concepción. (Prof. Guía).
“Distribución Kumaraswamy Trapezoidal”, Rodrigo Sanhuez, 20 de Noviembre 2018. Magíster en Estadística. Universidad de Concepción. (Comisión docente)

“Implementación de un Método de Estimación y Predicción Espacio-Tiempo con Datos Faltantes Basado en Filtro de Kalman”, Leonardo Padilla, 14 de Enero 2018. Magíster en Estadística. Universidad de Concepción. (Comisión docente)