Facultad de Ciencias Económicas y EmpresarialesCarlos Manuel Fernández Márquez es profesor contratado doctor en la Universidad Autónoma de Madrid. Su investigación académica se centra en un área relativamente joven en Ciencias Sociales, consistente en estudiar diferentes subsistemas y/o fenómenos socio-económicos (como la interacción social, la difusión de las innovaciones, la aparición de patrones industriales, las decisiones de piratería de software, las decisiones electorales, etc.) desde la perspectiva de dinámicas de sistemas, empleando para ello uno de los marcos de modelización más flexibles que existen: la metodología computacional Agent-Based Modelling (ABM).
Dicha área de investigación, por su naturaleza multidisciplinar, requiere una formación amplia en al menos dos disciplinas: la Economía (por ser el objeto de estudio) y la Computación (por la metodología empleada). Es por ello, que ha intercalado estudios en ambas disciplinas desde hace más de una década. La Ingeniería Técnica en Informática de Gestión y los cursos de doctorado en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial para la parte metodológica. Mientras que obtuvo la licenciatura en Investigación y Técnicas de Mercados, así como el doctorado en Economía relativos a la parte económica de su trabajo.
Cuenta con un total de diez artículos publicados en revistas internacionales JCR (3 en Q1, 4 en Q2, 2 en Q3 y 1 en Q4). Es revisor en tres revistas: “Journal of Computational Economics (CSEM)”, “Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS)” y “Journal of Computational and Mathematical Organization Theory (CMOT)” y “The International Journal of Microsimulation (IJM)”, todas ellas referentes internacionales en su área de investigación. También cabe destacar la labor divulgativa de sus investigaciones, tanto en periódicos de tirada nacional (que permiten hacer llegar los últimos hallazgos científicos a la sociedad) como en la divulgación académica mediante seminarios y congresos a tal efecto.
Las colaboraciones con otros grupos de investigadores han sido variadas y fructíferas, destacando dos estancias. La primera en IFISC (España) a fin de profundizar en el marco de modelización empleado, la segunda en Canterbury University (Nueva Zelanda) para colaborar con un reputado experto en decisiones de consumo/piratería (fraude) en el contexto del software informático, fenómeno en el que actualmente se encuentra trabajando con un artículo en proceso de revisión.
A lo largo de su dilatada experiencia en la docencia, ha impartido clases tanto a nivel de grado (en Administración y Dirección de Empresas, en Economía y en los dobles grados en Derecho y ADE, en Economía y Finanzas), como a nivel de máster (Mercados Financieros). Ha dirigido trabajos de fin de grado en diversas temáticas, como la modelización computacional basada en agentes, el mercado inmobiliario o la termodinámica aplicada a la Economía.
Como fruto a medio camino entre la docencia y la investigación, se encuentra actualmente dirigiendo dos tesis doctorales, una de carácter industrial sobre las ayudas europeas a la investigación y otra sobre la digitalización de la PYMEs.
Áreas: Agent-Based Models; Evolutionary Economics; Macroeconomics Policy;
Proyectos:
Entidad financiadora: Ministerio de Economía y Competitividad (REF: ECO2013-41353-P).
Entidades participantes: Universidad de Zaragoza.
Duración, desde: 01/01/2014 hasta: 31/12/2016.
Cuantía de la subvención: 34.848€.
Investigador responsable: Julio Sánchez Chóliz y Mª Rosa Duarte Pac.
Número de investigadores participantes: 10.
Estado: Extinguido.
Entidad financiadora: Ministerio de Economía y Competitividad (REF: ECO2016-74940-P).
Entidades participantes: Universidad de Zaragoza.
Duración, desde: 01/01/2017 hasta: 31/12/2019.
Cuantía de la subvención: 39.930€.
Investigador responsable: Julio Sánchez Chóliz y Mª Rosa Duarte Pac.
Número de investigadores participantes: 17.
Estado: Extinguido.
Entidad financiadora: Ministerio de Ciencia e Innovación (REF. PID2019-106822RB-I00).
Entidades participantes: Universidad de Zaragoza.
Duración, desde: 01/06/2020 hasta: 31/05/2023.
Cuantía de la subvención: 42.834€.
Investigador responsable: Mª Rosa Duarte Pac.
Número de investigadores participantes: 11.
Estado: Activo.
Entidad financiadora: Comunidad de Madrid (REF.: H2019/HUM-5891).
Entidades participantes: Universidad Autónoma de Madrid.
Duración, desde: 01/01/2020 hasta: 31/12/2023.
Cuantía de la subvención: 12.880€.
Investigador responsable: Juan Alfonso Crespo Fernández.
Número de investigadores participantes: 5.
Estado: Activo.
Líneas de investigación: Demand-Driven Market; Industrial Dynamics; Diffusion Of Innovations;
Instrumentos Matemáticos para la Empresa (ADE); Métodos Matemáticos (DADE); Programación Matemática (ECO);
El solicitante centra su investigación en el área de “Economía Computacional”, en la que se emplean métodos cuantitativos en el diseño de modelos algorítmicos con los que estudiar diversas propiedades de los sistemas socioeconómicos. Este marco de modelización permite identificar las complejas relaciones micro-macro que se dan en este tipo de sistemas, por lo que es muy empleado a la hora de hacer Política Económica, motivo por el cual ha crecido el interés académico por esta área en los últimos años. En particular, el solicitante ha publicado un total de 10 artículos académicos en revistas de reconocido prestigio en dicha área, todas ellas con factor de impacto en bases de datos como Web of Science o SCImago. Siete artículos cumplen con el criterio de nivel 1 (Q1 ó Q2) de la ANECA, mientras que los otros tres, se corresponderían con el nivel 2 (Q3 ó Q4). La contribución del solicitante en su equipo de trabajo ha sido siempre en la modelización, simulación y análisis cuantitativo del fenómeno socioeconómico, en cada caso, bajo estudio. Sin ánimo de ser exhaustivo, se detallan a continuación algunas de las publicaciones con mayor interés social: 1) En 2021, publica el artículo titulado “Productivity and unemployment” (Q2), para el que diseña un modelo computacional macroeconómico con el que estudiar la relación existente entre la productividad y la tasa de desempleo, descubriendo un patrón inesperado que fue validado después empíricamente. Importantes políticas macroeconómicas se desprendieron del estudio. 2) En 2020, publica “Absorptive capacity in a two-sector neo-Schumpeterian model” (Q1), para el que diseña un modelo computacional microeconómico con el que estudiar el efecto del “overshooting” entre dos sectores acoplados verticalmente. Del estudio se obtuvieron directrices de utilidad en política microeconómica. 3) En 2019, publica “Consumer social learning and industrial dynamics” (Q1), para el que diseña otro modelo computacional microeconómico con coevolución de empresas y consumidores heterogéneos que permite explicar el surgimiento dinámico de numerosos patrones industriales que, pese a ser observados empíricamente, carecían de una explicación teórica hasta la fecha. 4) En 2018, publica “How information and communication technology affects decision‐making on innovation diffusion” (Q2), para el que diseña otro modelo computacional microeconómico con el que se estudiar el impacto que tienen las TICs en la difusión de innovaciones. Nuevamente, del estudio se desprendieron numerosos consejos prácticos para los gestores de empresa, así como para la Administración Pública. Como se puede apreciar, el solicitante centra sus estudios en el área de “Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa” con la idea, siempre en mente, de extraer algunas políticas económicas que puedan ser de interés social. Precisamente, debido al carácter social de sus investigaciones, ha divulgado en prensa los principales resultados de sus estudios.
Enlace: https://portalcientifico.uam.es/es/ipublic/researcher/262514
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