Juan David Barrera Cano
Juan David Barrera Cano
j.barrerac @uniandes.edu.co
Oficina: H002
Extensión: 2754
Información básica
Probabilidad. Inferencia asintótica y no asintótica para procesos con dependencia. Teoría del aprendizaje. Estimación de riesgo en finanzas.
Cursos
- 2025
ALGE LINEAL1(HONORES)
Primer Periodo
Pregrado
CÁLCULO DIFERENCIAL
Primer Periodo
Pregrado
Proyectos
- 2023
- Regresión en ámbitos no estacionarios y su relación con las series de tiempo
Duración: 36 meses
PR.3.2022.9987
El auge en los últimos años de la inteligencia artificial ha dado lugar a una intensificación de los estudios dirigidos a comprender el rol de la estocasticidad en los métodos numéricos, en particular en lo relacionado con métodos de regresión . En este contexto son actualmente de particular interés los problemas relacionados con el alcance de estos métodos en contextos no estacionarios, en tanto estos suelen permitir una aproximación más realista y más óptima a diversas aplicaciones.Teniendo como horizonte lo anterior, este proyecto se propone continuar con el desarrollo de las investigaciones en que he participado en dos frentes cuyo avance ya está sustentado en diversos preprints y publicaciones y un tercer frente cuyo avance ha quedado en suspenso al romper mi vinculación con la EPFL para unirme al cuerpo profesoral de la Universidad de los Andes. A saber: Teoría de la regresión en contextos no estacionarios y no asintóticos.Aplicaciones a la estimación de variables de riesgo.Aplicaciones a problemas de series de tiempo.
Cursos
- 2025
ALGE LINEAL1(HONORES)
Primer Periodo
Pregrado
CÁLCULO DIFERENCIAL
Primer Periodo
Pregrado
- 2024
- 2023
- 2022
Productos
Barrera J. (2021)
Generalization bounds for nonparametric regression with beta mixing samples
Otro
Barrera J. (2019)
Quantitative bounds for concentration of measure inequalities and empirical regression: the independent case
Journal of Complexity (ISSN 0885-064X)
Artículo
Barrera J. (2019)
Stochastic approximation schemes for Economic Capital and Risk Margin computations
ESAIM: Proceedings and Surveys (ISSN 1270-900X)
Artículo
Barrera J. (2018)
Quenched invariance principles for the discrete Fourier transforms of a stationary process
Bernoulli (ISSN 1350-7265)
Artículo
Barrera J. (2016)
On the functional CLT for stationary Markov chains started at a point
Stochastic Processes and their Applications (ISSN 0304-4149)
Artículo
Barrera J. (2016)
Quenched asymptotics for the discrete Fourier transforms of a stationary process
Otro
Barrera J. (2015)
An example of non-quenched convergence in the conditional CLT for discrete Fourier transforms
ALEA Latin American Journal of Probability and Mathematical Statistics (ISSN 1980-0436)
Artículo
Barrera J. (2014)
Quenched limit theorems for Fourier transforms and periodogram
Bernoulli (ISSN 1350-7265)
Artículo
Proyectos
- 2023
- Regresión en ámbitos no estacionarios y su relación con las series de tiempo
Duración: 36 meses
PR.3.2022.9987
El auge en los últimos años de la inteligencia artificial ha dado lugar a una intensificación de los estudios dirigidos a comprender el rol de la estocasticidad en los métodos numéricos, en particular en lo relacionado con métodos de regresión . En este contexto son actualmente de particular interés los problemas relacionados con el alcance de estos métodos en contextos no estacionarios, en tanto estos suelen permitir una aproximación más realista y más óptima a diversas aplicaciones.Teniendo como horizonte lo anterior, este proyecto se propone continuar con el desarrollo de las investigaciones en que he participado en dos frentes cuyo avance ya está sustentado en diversos preprints y publicaciones y un tercer frente cuyo avance ha quedado en suspenso al romper mi vinculación con la EPFL para unirme al cuerpo profesoral de la Universidad de los Andes. A saber: Teoría de la regresión en contextos no estacionarios y no asintóticos.Aplicaciones a la estimación de variables de riesgo.Aplicaciones a problemas de series de tiempo.