Graduado en Administración y Dirección de Empresas, máster en Big Data y Business Intelligence y doctor en Economía Industrial por la Universidad de Valencia. En su tesis doctoral, por la que obtuvo Premio Extraordinario de Doctorado, se centró en la generación de herramientas y procedimientos para construir conjuntos de datos de calidad. Ha participado en diversos proyectos de investigación relacionados con la generación de datos de calidad y la propuesta de indicadores socioeconómicos. Algunos ejemplos son: “Comprender el comportamiento individual en un contexto dinámico: Información, Cultura e Instituciones” (PID2021-128228NB-I00IP), financiado por el Ministerio de Economía e Innovación o “Información, contexto, características y preferencias: mediadores del cambio económico y social. Crear instituciones eficaces y sociedades comprometidas” (AICO/2021/257), financiado por la Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana. Como miembro del Grupo de Investigación en Procesos Electorales y Opinión Pública (GIPEyOP) ha participado en la elaboración de SEA Database, la más completa base de datos sobre resultados electorales en España. Como director del Grupo de Investigación Economía de Defensa, Ciberseguridad y Protección de la UV, ha sido el Investigador Principal del proyecto “Un año de guerra en Ucrania: valoración de los españoles del conflicto y su implicación en la seguridad y la economía”, financiado por el Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS). Ha participado en varios contratos y convenios de transferencia, entre los que destaca el servicio de identificación y análisis de indicadores para el seguimiento de la economía de la Comunitat Valenciana o el desarrollo de un sistema de indicadores funcionales destinado a recoger, analizar y transmitir información sobre la dinámica de la cultura a escala local.

Graduado en Matemáticas por la Universitat de València. Máster en Ciencias Actuariales y Financieras por la Universitat de València. Doctor en Empresa por la Universitat de Barcelona. Actualmente ejerce como profesor en la Universitat de València en el área de Economía Aplicada y como consultor tecnológico para la transformación de la industria 4.0, optimización de la producción en fábricas con Big Data y mejora del servicio al cliente. Actuario colegiado con más de 3 años de experiencia en el entrenamiento y la implementación de modelos de Machine Learning a gran escala en aseguradoras multinacionales para una tarificación del cliente más precisa. Entre sus publicaciones se encuentran metodologías basadas en Machine Learning para comparar años con baja movilidad de la población (como por ejemplo el 2020 por la Covid-19), en aras de tarificar más precisamente a los asegurados. También tiene publicaciones aplicando y mejorando algoritmos de Regresión Cuantílica para predecir grandes riesgos en datos telemáticos y en la valoración de activos financieros con el objetivo de detectar potenciales pérdidas en carteras. Finalmente, estudia interconexión de los mercados financieros para estimar el impacto de sucesos anómalos como guerras y crisis financieras en otros países.

Intereses: Modelización Predictiva, Seguros de Automóviles, Evaluación de Riesgos, Finanzas Internacionales, Asignación de Activos