Nace en Murcia en 1983. En 2007 obtiene la licenciatura en matemáticas por la Universidad de Murcia. A continuación cursa el Maśter en Finanzas Cuantitativas de la escuela de finanzas de Analistas Financieros Internacionales (AFI), obteniendo el título en 2008. Tras ello, trabajó como analista cuantitativo en Banesto y BBVA hasta 2016. Cursa el Máster en Matemática Avanzada y Profesional en la Universidad de Murcia obteniendo el título en el año 2014. Entre 2014 y 2018 desarrolló su proyecto de tesis doctoral en el departamento de matemáticas de la facultad de matemáticas de la Universidad de Murcia, bajo la dirección del Dr. José Orihuela Calatayud, obteniendo el grado de doctor en 2018 por la Universidad de Murcia. Durante parte del proyecto de tesis disfrutó de una beca FPI del Ministerio de Economía y Competitividad. Mientras desarrolló la tesis doctoral, realizó dos estancias investigadoras en la Universidad de Constanza bajo la supervisión del Dr. Michael Kupper. En el año 2019 obtuvo una beca de la Fundación Séneca para realizar una estancia posdoctoral investigado acerca de matemáticas financieras y probabilidad en la Universidad de Constanza con el Dr. Michael Kupper. Paralelamente está asociado al desarrollo del proyecto de investigación "La interacción entre geometría y topología en espacios de Banach. Aplicaciones" (ref: MTM2014-57838-C2-1-P) financiado por el Ministerio de Economía y competitividad" y "Interacción y Aplicaciones en Análisis Funcional y Armónico" (ref: 19368/PI/14) financiado por la Fundación Séneca. Posee comunicaciones en congresos nacionales e internacionales, así como publicaciones científicas en revistas de carácter internacional. Domina la lengua inglesa y española.
El presente proyecto se centra en la aplicación del análisis funcional a la teoría de la probabilidad y las matemáticas financieras. Más concretamente, se busca profundizar en la teoría de Grandes Desviaciones. Los métodos de esta teoría fueron desarrollados en los años 60 y 70 por Donsker y Varadhan, y formalizan la idea heurística de concentración asintótica de probabilidad. Nuestro interés se centra en la conexión entre el anáisis de riesgo y las grandes desviaciones. En particular, trabajamos en dar sentido a un marco muy general para las grandes desviaciones basado en nuestro concepto de 'concentración de riesgo', y donde los principios básicos de la teoría de Grandes Desviaciones son formulados en términos de riesgo en lugar de meramente probabilísticos. Buscamos diferentes aplicaciones a las matemáticas financieras y demostrar nuevos resultados asintóticos en probabilidad.
Matemáticas, computación, informática, electrónica y comunicaciones
Departmaento de Matemáticas y Estadística
01/04/2019 - 31/08/2020
Durante los meses de desarrollo del proyecto postdoctoral, se ha profundizado en el estudio sistemático de la relación entre la teoría de Grandes Desviaciones (TGD) y el análisis de riesgos. En particular, se ha dado sentido a una TGD general para medidas de riesgo, y se ha demostrado que todos los resultados básicos la TGD son válidos para una familia de medidas de riesgo que satisfacen la propiedad crucial de preservar máximos. Una medida de riesgo que satisface dicha propiedad es llamada medida de riesgo max-estable. Para lograr ese objetivo, se ha introducido la noción de 'concentración de riesgo'. Estos nuevos conceptos permiten formular los principios fundamentales la TGD clásica en términos de riesgos, generalizando la formulación probabilística clásica. Entre otros resultados, se ha demostrado la equivalencia entre 'Principio de Grandes Desviaciones' y 'Principio de Laplace', así como variantes del Lema de Bryc. Asimismo, como aplicación de la teoría, se han logrado nuevos teoremas límite para el riesgo 'shortfall' de sucesiones de variables aleatorias.
Entre mis principales contribuciones, destaco los siguientes trabajos:
-Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad de Constanza, Alemania. De Enero a Abril de 2017. Estudio de problemas de optimización de control estocástico en tiempo discreto.
-Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad de Constanza, Alemania. De Junio a Agosto de 2017. Estudio de la compacidad en módulos sobre anillos de variables aleatorias.
El profesor Michael Kupper es uno de los expertos más reconocidos en matemáticas financieras a nivel mundial. En particular, tiene importantes aportaciones en la teoría de medidas de riesgos. Por tanto, trabajar con él en la Universidad de Constanza suponía poder trabajar en problemas matemáticos de primera línea. Asimismo, trabajé con el profesor Kupper durante la tesis, por lo que ya teníamos líneas de investigación en común.
https://www.mathematik.uni-konstanz.de/
Mi grupo de investigación de Murcia no tenía ninguna relación con el equipo de la Universidad de Constanza previamente. Si embargo, el tema central de mi tesis, tenía sus principales antecedentes en esta universidad. En 2016, tras mis primeras publicaciones en este campo, fui invitado a dar una charla en el Seminario de Probabilidad de la Universidad Constanza. Tras esta primera toma de contacto, se inició una fructífera relación de colaboración con el Prof. Michael Kupper y el Dr. Asgar Jamneshan, las cuales propiciaron dos estancias durante el desarrollo de la tesis doctoral, y dio lugar a este proyecto postdoctoral.
Como he mencionado, Michael Kupper había trabajado con anterioridad conmigo, y se había formado una opinión de mí. Cuando le comuniqué que quería realizar las estancia postdoctoral en Constanza, se alegró de ello y me apoyó en lo que pudo por sacar el proyecto adelante.
