Metodología Científica en Modelado Financiero
Nuestro enfoque está respaldado por más de 15 años de investigación académica y validación empírica en mercados internacionales
Fundamentos Científicos
Durante la última década, hemos colaborado estrechamente con la Universidad Pompeu Fabra y el IESE Business School para desarrollar una metodología que combina los principios matemáticos tradicionales con técnicas de machine learning aplicadas al análisis financiero.
Nuestro marco teórico se basa en los trabajos pioneros de Markowitz sobre optimización de carteras, pero incorpora variables macroeconómicas dinámicas que fueron identificadas por primera vez en nuestros estudios de 2022-2024.
"Los modelos que integran tanto métricas cuantitativas tradicionales como indicadores de sentimiento del mercado han demostrado una precisión 23% superior en predicciones a medio plazo." - Estudio longitudinal pyrelothique 2024
Validación Empírica
Análisis Retrospectivo 2019-2024
Evaluamos 847 modelos financieros construidos por egresados de nuestro programa, midiendo su rendimiento real contra índices de referencia durante períodos de alta volatilidad.
Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. 51, 2024
Validación Cross-Sectorial
Aplicamos nuestra metodología en 12 sectores diferentes, desde tecnología hasta materias primas, documentando patrones de comportamiento que no habían sido identificados previamente en literatura académica.
European Journal of Finance, Marzo 2025
Estudio de Cohortes
Seguimiento a largo plazo de 340 profesionales que completaron nuestra formación entre 2020-2022, analizando la evolución de sus competencias analíticas y toma de decisiones financieras.
Journal of Financial Education, pendiente de publicación 2025
Dr. Eliseo Vázquez-Montilla
Director de Investigación Metodológica
Lo que diferencia nuestro enfoque es la rigurosidad con la que hemos documentado cada variable. No se trata solo de aplicar fórmulas conocidas, sino de entender por qué funcionan en contextos específicos. Nuestros estudios de 2024 revelaron que factores como la estacionalidad fiscal española o los patrones de comportamiento post-dividend tienen un impacto mensurable que antes era ignorado por los modelos tradicionales.