GIUV2026-019

En un contexto económico y financiero caracterizado por la incertidumbre estructural, dinámicas no lineales y crecientes exigencias computacionales, el grupo centra su investigación en el desarrollo de métodos cuantitativos avanzados para la toma de decisiones bajo riesgo. Su trabajo integra herramientas propias de la economía aplicada, la optimización y las matemáticas financieras con paradigmas emergentes como la computación cuántica, la algoritmia híbrida clásico¿cuántica y la inteligencia artificial. El grupo presta especial atención a la optimización de carteras, la asignación eficiente de recursos escasos y la modelización del riesgo financiero y sistémico, abordando problemas de gran escala que superan las capacidades de los enfoques analíticos y numéricos convencionales. Más allá de las contribuciones metodológicas, la investigación persigue la generación de conocimiento transferible con aplicación directa en el análisis económico, la toma de decisiones empresariales y los marcos regulatorios y de supervisión.

https://www.uv.es/uvweb/universidad/es/ficha-persona-1285950309813.html?p2=vicferpa&idA=

• Desarrollar métodos cuantitativos avanzados basados en algoritmia cuántica e híbrida para la optimización de carteras de inversión y la asignación eficiente de activos en entornos de alta incertidumbre.
• Implementar y evaluar técnicas de mitigación de errores y estrategias híbridas en arquitecturas cuánticas ruidosas (NISQ), con el fin de garantizar la robustez y fiabilidad de los modelos económicos y financieros.
• Desarrollar métodos cuantitativos avanzados basados en algoritmia cuántica e híbrida para la optimización de carteras de inversión y la asignación eficiente de activos en entornos de alta incertidumbre.
• Impulsar la transferencia de conocimiento y tecnología al tejido productivo mediante el desarrollo de software especializado, herramientas de apoyo a la decisión y colaboraciones con empresas e instituciones del sector financiero.
• Desarrollar y aplicar modelos matemáticos y econométricos avanzados, integrando inteligencia artificial y aprendizaje automático con métodos cuantitativos clásicos, para el análisis de sistemas económicos complejos, la predicción de dinámicas de mercado y el apoyo a la toma de decisiones en economía aplicada y gestión empresarial.
• Desarrollar y analizar métodos avanzados de inferencia ecológica y estadística computacional, incorporando computación cuántica y algoritmia híbrida, para el estudio de comportamientos electorales agregados y el análisis de sistemas de votación electrónica (e-voting), con el fin de mejorar la precisión inferencial, la robustez de los modelos y la evaluación de la seguridad y transparencia de los procesos democráticos.

• Finanzas Cuánticas y Algoritmia Híbrida.Desarrollo y aplicación de métodos cuantitativos avanzados para la optimización económica y financiera mediante computación cuántica variacional y algoritmia híbrida clásico-cuántica. La línea se centra en problemas de optimización de carteras, valoración de derivados, simulación estocástica y gestión del riesgo bajo incertidumbre, explorando el potencial de arquitecturas NISQ y técnicas de mitigación de ruido para mejorar la eficiencia computacional y la calidad de las soluciones en contextos financieros complejos.
• Investigación Operativa, Matemática Aplicada e Inteligencia Artificial.Investigación en modelos matemáticos avanzados, investigación operativa y optimización bajo incertidumbre, integrando inteligencia artificial y computación cuántica como herramientas de cálculo y aceleración algorítmica. La línea se centra en problemas de asignación eficiente de recursos, programación estocástica, optimización robusta y apoyo a la decisión en economía aplicada y gestión empresarial.
• Modelización del Riesgo, Econometría Avanzada y Regulación Cuantitativa.Desarrollo de modelos econométricos y matemáticos avanzados para la medición, gestión y simulación del riesgo económico y financiero, integrando inteligencia artificial y computación cuántica para el análisis de escenarios complejos. La línea incluye aplicaciones en VaR, CVA, stress testing y apoyo cuantitativo a marcos regulatorios y de supervisión económica y financiera.
• Inferencia Ecológica, Economía Política Computacional y E-Voting.Investigación en métodos de inferencia ecológica, estadística computacional y modelización matemática aplicados al análisis de comportamientos colectivos y procesos democráticos agregados. La línea integra inteligencia artificial y computación cuántica para mejorar la precisión inferencial, la escalabilidad computacional y la robustez de los modelos, con aplicaciones en estudios electorales, economía política aplicada y evaluación de sistemas de votación electrónica (e-voting).
• Sistemas de Apoyo a la Decisión y Transferencia Tecnológica en Economía Digital.Diseño de sistemas de apoyo a la decisión basados en modelos matemáticos, inteligencia artificial y computación cuántica, orientados a la transferencia de resultados de investigación a la economía real. La línea promueve el desarrollo de software científico, herramientas analíticas avanzadas y soluciones aplicadas en economía, finanzas, gobernanza y servicios públicos digitales.

• Economía Aplicada

• MÉTODOS CUANTITATIVOS
• MATEMÁTICAS
• ESTADÍSTICA
• ECONOMIA CUÁNTICA
• ECONOMIA APLICADA
• FINANZAS CUANTICAS
• RISK MANAGEMENT
• PORTFOLIO OPTIMIZATION
• COMPUTACIÓN CUÁNTICA