{"id":{"repo_id":"cadiz","oai_identifier":"oai:rodin.uca.es:10498/39733"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/cadiz/oai:rodin.uca.es:10498/39733","repository":{"repo_id":"cadiz","name":"Universidad de Cadiz","base_url":"https://rodin.uca.es/oai/request"},"display":{"title":"Análisis de la bolsa de valores de Colombia desde la perspectiva del análisis de datos funcionales","abstract":"En esta tesis se utilizaron técnicas del Análisis de Datos Funcionales (FDA) para estudiar el comportamiento del mercado de valores colombiano y su intrincada interacción con las fluctuaciones en los precios del petróleo. Este estudio se realizó en un contexto de mucha incertidumbre, derivada de las dos crisis globales recientes, la pandemia del COVID-19 y la guerra en Ucrania; ambas con implicaciones a nivel mundial, que afectaron en mayor o menor medida a todos los mercados financieros. Con este trabajo pretendemos ofrecer una visión de la dinámica financiera de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC). La disponibilidad de datos diarios de los emisores cotizantes en la bolsa de valores antes, durante y después de las crisis referidas, hace posible el estudio del problema desde una perspectiva funcional. El presente trabajo tiene un carácter marcadamente metodológico, contando con la experiencia de las directoras y del tutor de la tesis en el manejo de técnicas y herramientas de análisis funcional, en campos como la geodesia, la sismología y los seguros. En todo caso, la aplicación del FDA a un determinado campo de estudio exige un profundo trabajo de selección y adaptación de las técnicas funcionales a la naturaleza y peculiaridades de dicho campo; lo que requiere, entre otras cuestiones, la elaboración y/o edición de abundante código informático, para lo que se han utilizado diversas librerías del software R. Este código se adjunta en el Apéndice. La columna vertebral de este proyecto de tesis doctoral la constituye el trabajo titulado “A study of the Colombian stock market with multivariate functional data analysis”, publicado en la revista “Mathematics”, cuyos autores son el doctorando, las directoras y el tutor de la tesis. Dado que el enfoque metodológico de la tesis lo hereda del citado artículo, hemos decidido incluir los contenidos del mismo en los capítulos y secciones correspondientes de la presente Memoria, utilizando para ello un estilo de letra enfatizado. El párrafo que sigue reproduce el Resumen del artículo publicado. “En este trabajo, se utiliza el Análisis Funcional de Datos (FDA) para detectar patrones de comportamiento en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC) en respuesta a las crisis globales provocadas por la COVID-19 y la guerra en Ucrania. La curva de fluctuación del precio del petróleo se considera una covariable. La capacidad distintiva del FDA radica en representar los valores de las acciones como curvas suaves que evolucionan en el tiempo y proporcionan nuevas perspectivas sobre la dinámica de la BVC. La metodología emplea técnicas funcionales multivariadas aplicadas a las curvas suavizadas de los precios de cierre de las principales acciones de la BVC. Los resultados muestran que las correlaciones de la curva del petróleo con la curva promedio del mercado varían de casi nulas o bajas en el período global a extremadamente significativas en los periodos inmediatamente posteriores al inicio de la COVID-19 y la guerra en Ucrania, respectivamente. Por otro lado, las curvas de velocidad, utilizadas para evaluar la volatilidad del mercado bursátil, muestran un patrón de sincronización de las empresas durante los periodos de crisis. Además, en estos periodos, las empresas de la BVC mostraron una alta sincronización con el precio del petróleo crudo Brent. En conclusión, este trabajo demuestra la utilidad del análisis de datos de la FDA como complemento al análisis de series temporales en el estudio de los mercados bursátiles. Los resultados de esta investigación podrían ser de interés para investigadores académicos, analistas financieros e instituciones.","abstract_html":"En esta tesis se utilizaron técnicas del Análisis de Datos Funcionales (FDA) para estudiar el comportamiento del mercado de valores colombiano y su intrincada interacción con las fluctuaciones en los precios del petróleo. Este estudio se realizó en un contexto de mucha incertidumbre, derivada de las dos crisis globales recientes, la pandemia del COVID-19 y la guerra en Ucrania; ambas con implicaciones a nivel mundial, que afectaron en mayor o menor medida a todos los mercados financieros. Con este trabajo pretendemos ofrecer una visión de la dinámica financiera de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC). La disponibilidad de datos diarios de los emisores cotizantes en la bolsa de valores antes, durante y después de las crisis referidas, hace posible el estudio del problema desde una perspectiva funcional. El presente trabajo tiene un carácter marcadamente metodológico, contando con la experiencia de las directoras y del tutor de la tesis en el manejo de técnicas y herramientas de análisis funcional, en campos como la geodesia, la sismología y los seguros. En todo caso, la aplicación del FDA a un determinado campo de estudio exige un profundo trabajo de selección y adaptación de las técnicas funcionales a la naturaleza y peculiaridades de dicho campo; lo que requiere, entre otras cuestiones, la elaboración y/o edición de abundante código informático, para lo que se han utilizado diversas librerías del software R. Este código se adjunta en el Apéndice. La columna vertebral de este proyecto de tesis doctoral la constituye el trabajo titulado “A study of the Colombian stock market with multivariate functional data analysis”, publicado en la revista “Mathematics”, cuyos autores son el doctorando, las directoras y el tutor de la tesis. Dado que el enfoque metodológico de la tesis lo hereda del citado artículo, hemos decidido incluir los contenidos del mismo en los capítulos y secciones correspondientes de la presente Memoria, utilizando para ello un estilo de letra enfatizado. El párrafo que sigue reproduce el Resumen del artículo publicado. “En este trabajo, se utiliza el Análisis Funcional de Datos (FDA) para detectar patrones de comportamiento en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC) en respuesta a las crisis globales provocadas por la COVID-19 y la guerra en Ucrania. La curva de fluctuación del precio del petróleo se considera una covariable. La capacidad distintiva del FDA radica en representar los valores de las acciones como curvas suaves que evolucionan en el tiempo y proporcionan nuevas perspectivas sobre la dinámica de la BVC. La metodología emplea técnicas funcionales multivariadas aplicadas a las curvas suavizadas de los precios de cierre de las principales acciones de la BVC. Los resultados muestran que las correlaciones de la curva del petróleo con la curva promedio del mercado varían de casi nulas o bajas en el período global a extremadamente significativas en los periodos inmediatamente posteriores al inicio de la COVID-19 y la guerra en Ucrania, respectivamente. Por otro lado, las curvas de velocidad, utilizadas para evaluar la volatilidad del mercado bursátil, muestran un patrón de sincronización de las empresas durante los periodos de crisis. Además, en estos periodos, las empresas de la BVC mostraron una alta sincronización con el precio del petróleo crudo Brent. 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En todo caso, la aplicación del FDA a un determinado campo de estudio exige un profundo trabajo de selección y adaptación de las técnicas funcionales a la naturaleza y peculiaridades de dicho campo; lo que requiere, entre otras cuestiones, la elaboración y/o edición de abundante código informático, para lo que se han utilizado diversas librerías del software R. Este código se adjunta en el Apéndice. La columna vertebral de este proyecto de tesis doctoral la constituye el trabajo titulado “A study of the Colombian stock market with multivariate functional data analysis”, publicado en la revista “Mathematics”, cuyos autores son el doctorando, las directoras y el tutor de la tesis. Dado que el enfoque metodológico de la tesis lo hereda del citado artículo, hemos decidido incluir los contenidos del mismo en los capítulos y secciones correspondientes de la presente Memoria, utilizando para ello un estilo de letra enfatizado. El párrafo que sigue reproduce el Resumen del artículo publicado. “En este trabajo, se utiliza el Análisis Funcional de Datos (FDA) para detectar patrones de comportamiento en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC) en respuesta a las crisis globales provocadas por la COVID-19 y la guerra en Ucrania. La curva de fluctuación del precio del petróleo se considera una covariable. La capacidad distintiva del FDA radica en representar los valores de las acciones como curvas suaves que evolucionan en el tiempo y proporcionan nuevas perspectivas sobre la dinámica de la BVC. La metodología emplea técnicas funcionales multivariadas aplicadas a las curvas suavizadas de los precios de cierre de las principales acciones de la BVC. Los resultados muestran que las correlaciones de la curva del petróleo con la curva promedio del mercado varían de casi nulas o bajas en el período global a extremadamente significativas en los periodos inmediatamente posteriores al inicio de la COVID-19 y la guerra en Ucrania, respectivamente. Por otro lado, las curvas de velocidad, utilizadas para evaluar la volatilidad del mercado bursátil, muestran un patrón de sincronización de las empresas durante los periodos de crisis. Además, en estos periodos, las empresas de la BVC mostraron una alta sincronización con el precio del petróleo crudo Brent. En conclusión, este trabajo demuestra la utilidad del análisis de datos de la FDA como complemento al análisis de series temporales en el estudio de los mercados bursátiles. Los resultados de esta investigación podrían ser de interés para investigadores académicos, analistas financieros e instituciones.","This thesis uses Functional Data Analysis (FDA) techniques to study the behavior of the Colombian stock market and its intricate interaction with fluctuations in oil prices. This study was conducted in a context of great uncertainty, stemming from two recent global crises: the COVID-19 pandemic and the war in Ukraine. Both had worldwide implications and affected all financial markets to varying degrees. This work aims to provide an overview of the financial dynamics of the Colombian Stock Market (BVC3 ). The availability of daily data from listed issuers on the stock exchange before, during, and after the aforementioned crises (the war in Ukraine is still unresolved) makes it possible to study the problem from a functional perspective. This work has a distinctly methodological character, drawing on the experience of the thesis advisors and supervisor in the use of functional analysis techniques and tools in fields such as geodesy, seismology, and insurance. In any case, the application of functional data analysis (FDA) to a specific field of study requires in-depth work in selecting and adapting functional techniques to the nature and peculiarities of that field. This necessitates, among other things, the development and/or editing of extensive computer code, for which various R software libraries have been used. This code is included in the Appendix. The backbone of this doctoral thesis project is the work entitled “A study of the Colombian stock market with multivariate functional data analysis”, published in the journal “Mathematics”, whose authors are the doctoral candidate, the thesis advisors, and the supervisor. Since the methodological approach of this thesis is derived from the aforementioned article, we have decided to include its contents in the corresponding chapters and sections of this report, using an emphasized font style. The following paragraph reproduces the abstract of the cited article. In this work, Functional Data Analysis (FDA) is used to detect behavioral patterns in the Bolsa de Valores de Colombia (BVC) in reaction to the global crises caused by COVID-19 and the war in Ukraine. The oil price fluctuation curve is considered a covariate. The FDA’s distinctive ability is to represent stock values as smooth curves that evolve over time and provide new insights into the dynamic of the BVC. The methodology makes use of functional multivariate techniques applied to the smoothed curves of the closing prices of the main stocks of the BVC. The results show that the correlations of the oil curve with the average market curve change from almost null or low in the global period to extremely significant in time windows immediately after the beginnings of COVID-19 and the war in Ukraine, respectively. On the other hand, the velocity curves, which are used to evaluate the stock market volatility, show a pattern of synchronization of companies in the crisis periods. Furthermore, in these crisis periods, the companies in BVC showed a high synchronization with the Brent crude oil price. In conclusion, this work shows the usefulness of the FDA as a complement to time series analysis in the study of stock markets. The results of this research could be of interest to academic researchers, financial analysts, or institutions."]},{"key":"dc:format","label":"Dc Format","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Análisis de la bolsa de valores de Colombia desde la perspectiva del análisis de datos funcionales"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Castaño Martínez, Antonia","Pérez Plaza, Sonia María"],"dc:contributor.other":["Estadística e Investigación Operativa"],"dc:creator":["Rodríguez Cuadro, Deivis Jesús"],"dc:date.accessioned":["2026-06-09T08:43:43Z"],"dc:date.available":["2026-06-09T08:43:43Z"],"dc:date.issued":["2026"],"dc:description.abstract":["En esta tesis se utilizaron técnicas del Análisis de Datos Funcionales (FDA) para estudiar el comportamiento del mercado de valores colombiano y su intrincada interacción con las fluctuaciones en los precios del petróleo. 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En todo caso, la aplicación del FDA a un determinado campo de estudio exige un profundo trabajo de selección y adaptación de las técnicas funcionales a la naturaleza y peculiaridades de dicho campo; lo que requiere, entre otras cuestiones, la elaboración y/o edición de abundante código informático, para lo que se han utilizado diversas librerías del software R. Este código se adjunta en el Apéndice. La columna vertebral de este proyecto de tesis doctoral la constituye el trabajo titulado “A study of the Colombian stock market with multivariate functional data analysis”, publicado en la revista “Mathematics”, cuyos autores son el doctorando, las directoras y el tutor de la tesis. Dado que el enfoque metodológico de la tesis lo hereda del citado artículo, hemos decidido incluir los contenidos del mismo en los capítulos y secciones correspondientes de la presente Memoria, utilizando para ello un estilo de letra enfatizado. El párrafo que sigue reproduce el Resumen del artículo publicado. “En este trabajo, se utiliza el Análisis Funcional de Datos (FDA) para detectar patrones de comportamiento en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC) en respuesta a las crisis globales provocadas por la COVID-19 y la guerra en Ucrania. La curva de fluctuación del precio del petróleo se considera una covariable. La capacidad distintiva del FDA radica en representar los valores de las acciones como curvas suaves que evolucionan en el tiempo y proporcionan nuevas perspectivas sobre la dinámica de la BVC. La metodología emplea técnicas funcionales multivariadas aplicadas a las curvas suavizadas de los precios de cierre de las principales acciones de la BVC. Los resultados muestran que las correlaciones de la curva del petróleo con la curva promedio del mercado varían de casi nulas o bajas en el período global a extremadamente significativas en los periodos inmediatamente posteriores al inicio de la COVID-19 y la guerra en Ucrania, respectivamente. Por otro lado, las curvas de velocidad, utilizadas para evaluar la volatilidad del mercado bursátil, muestran un patrón de sincronización de las empresas durante los periodos de crisis. Además, en estos periodos, las empresas de la BVC mostraron una alta sincronización con el precio del petróleo crudo Brent. En conclusión, este trabajo demuestra la utilidad del análisis de datos de la FDA como complemento al análisis de series temporales en el estudio de los mercados bursátiles. Los resultados de esta investigación podrían ser de interés para investigadores académicos, analistas financieros e instituciones.","This thesis uses Functional Data Analysis (FDA) techniques to study the behavior of the Colombian stock market and its intricate interaction with fluctuations in oil prices. This study was conducted in a context of great uncertainty, stemming from two recent global crises: the COVID-19 pandemic and the war in Ukraine. Both had worldwide implications and affected all financial markets to varying degrees. This work aims to provide an overview of the financial dynamics of the Colombian Stock Market (BVC3 ). The availability of daily data from listed issuers on the stock exchange before, during, and after the aforementioned crises (the war in Ukraine is still unresolved) makes it possible to study the problem from a functional perspective. This work has a distinctly methodological character, drawing on the experience of the thesis advisors and supervisor in the use of functional analysis techniques and tools in fields such as geodesy, seismology, and insurance. In any case, the application of functional data analysis (FDA) to a specific field of study requires in-depth work in selecting and adapting functional techniques to the nature and peculiarities of that field. This necessitates, among other things, the development and/or editing of extensive computer code, for which various R software libraries have been used. This code is included in the Appendix. The backbone of this doctoral thesis project is the work entitled “A study of the Colombian stock market with multivariate functional data analysis”, published in the journal “Mathematics”, whose authors are the doctoral candidate, the thesis advisors, and the supervisor. Since the methodological approach of this thesis is derived from the aforementioned article, we have decided to include its contents in the corresponding chapters and sections of this report, using an emphasized font style. The following paragraph reproduces the abstract of the cited article. In this work, Functional Data Analysis (FDA) is used to detect behavioral patterns in the Bolsa de Valores de Colombia (BVC) in reaction to the global crises caused by COVID-19 and the war in Ukraine. The oil price fluctuation curve is considered a covariate. The FDA’s distinctive ability is to represent stock values as smooth curves that evolve over time and provide new insights into the dynamic of the BVC. The methodology makes use of functional multivariate techniques applied to the smoothed curves of the closing prices of the main stocks of the BVC. The results show that the correlations of the oil curve with the average market curve change from almost null or low in the global period to extremely significant in time windows immediately after the beginnings of COVID-19 and the war in Ukraine, respectively. On the other hand, the velocity curves, which are used to evaluate the stock market volatility, show a pattern of synchronization of companies in the crisis periods. Furthermore, in these crisis periods, the companies in BVC showed a high synchronization with the Brent crude oil price. In conclusion, this work shows the usefulness of the FDA as a complement to time series analysis in the study of stock markets. 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