Person: Núñez Letamendía, Laura
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First Name
Laura
Last Name
Núñez Letamendía
Affiliation
IE University
School
IE Business School
Department
Finance
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Publication Determinantes en el comportamiento de la población española frente al ahorro y la inversión(IE University, 2017-11-01) Silva, Ana Cristina; Núñez Letamendía, Laura; https://ror.org/02jjdwm75Dada la importancia que han asumido los productos financieros para nuestra vida cotidiana, siempre es útil intentar recopilar información sobre los inversores actuales y/o potenciales y sus actitudes y conocimientos. Esta información es preciosa tanto para las entidades financieras, para que puedan adaptar sus productos y sus prácticas comerciales a las características de sus clientes, como para los reguladores, para que puedan decidir dónde puede ser necesaria su intervención. Con la intención de no fastidiar la lectura de este informe anticipando todos los contenidos, me limito a destacar un aspecto, que como institución educativa nos afecta más de cerca y nos debe hacer reflexionar. Los datos presentan una situación algo desoladora: la población española tiene en general pocos conocimientos financieros, tanto en lo que se refiere a la comprensión de conceptos básicos como la inflación, los tipos de interés, o la diversificación, como sobre los productos financieros que tienen disponibles para gestionar sus ahorros, o sobre las funciones de muchas de las instituciones financieras que participan en los mercados. Las instituciones educativas, junto a los organismos públicos y las entidades financieras debemos asumir nuestra responsabilidad en esta tarea pendiente, la de capacitar a los ciudadanos para tomar decisiones financieras en un entorno cada vez más complejo.Publication La formación del asesor en el sector financiero y asegurador. El camino hacia la educación financiera del cliente.(IE University, 2019-01-01) Núñez Letamendía, Laura; https://ror.org/02jjdwm75En el contexto actual, la educación financiera de la sociedad es una necesidad acuciante, debido a la combinación de tres factores: el impacto de la reciente crisis en el patrimonio y los ingresos de las familias; el reto de lograr una estabilidad financiera a lo largo de vidas más longevas; y la creciente complejidad del entorno financiero. Según un estudio del Center for Insurance Research del IE, los españoles perciben que su conocimiento sobre las alternativas de inversión es muy deficiente, y más de la mitad de la población carece de las competencias financiaras básicas necesarias para gestionar sus finanzas. Estos datos tienen que ser tenidos en cuenta por el sector financiero a la hora de informar y asesorar al cliente. La responsabilidad de las entidades comienza por la formación adecuada de sus empleados y así lo reconoce la regulación europea, a través de las directivas MIFID II e IDD, que introduce nuevas exigencias en materia de formación del personal que comercializa productos financieros.Publication Financial illiteracy, motivations and barriers to saving and investing by Spanish households(Funcas, 2017-10-01) Silva, Ana Cristina; Guyer, Joshua Jorg; Núñez Letamendía, Laura; https://ror.org/02jjdwm75Attaining a basic knowledge about financial terms and concepts is a prerequisite for individuals and families to be able to make good decisions about managing their financial resources. Financial decisions such as saving, investing, borrowing and risk-management require a basic understanding regarding the effects of inflation on the value of money over time, the effects of interest rates and their relationship to the cost of loans, and the effects of compound interest on the real value of savings and investments (S&P, 2014). If financial literacy in these areas is lacking, this greatly increases the difficulty of choosing the correct financial strategy, thus placing the economic stability and security of one’s family at risk, which is of particular concern given the relatively unstable current macroeconomic environment. Additionally, financial illiteracy also constrains individuals from actively participating in the overall economy, thus negatively impacting not only themselves but also the general economy (e.g., Lusardi and Tufano, 2015; Lusardi and de Bassa Scheresberg, 2013; Stango and Zinman, 2009).(Full book available at https://www.funcas.es/wp-content/uploads/Migracion/Publicaciones/PDF/2111.pdf)Publication Predicción de la quiebra empresarial: el modelo GRASP-LOGIT(2018) Núñez Letamendía, Laura; Casado Yusta, Silvia; Pacheco Bonrostro, Joaquín Antonio; https://ror.org/02jjdwm75La predicción de la quiebra empresarial es un problema que goza de una gran relevancia en las ciencias empresariales. En este trabajo se propone un nuevo método para predecir la quiebra empresarial en una muestra de empresas españolas. Concretamente se trata de un algoritmo de selección de variables basado en la estrategia metaheurística GRASP (procedimiento de búsqueda adaptativa aleatoria y voraz) para seleccionar un subconjunto de ratios financieros, como un paso preliminar para estimar un modelo de regresión logística que prediga la quiebra empresarial. La selección de un subconjunto de ratios financieros, de entre todos los disponibles, reduce los costes de adquisición de datos, aumenta la precisión de la predicción al excluir las variables irrelevantes y proporciona información sobre la naturaleza del problema de predicción. Todo lo anterior permite una mejor comprensión del modelo de clasificación final. Nuestro nuevo modelo, al que llamamos modelo GRASP-LOGIT, funciona mejor que una simple regresión logística en el sentido de que alcanza el mismo nivel de capacidad de predicción con menos ratios contables, lo que lleva a una mejor interpretación del modelo y, por lo tanto, a una mejor comprensión del proceso de quiebra empresarial.Publication An Effective Metaheuristic for Bi-objective Feature Selection in Two-Class Classification Problem(IOP Publishing Ltd, 2019) Núñez Letamendía, Laura; Lyubchenko, Alexander; Pacheco, Joaquín Antonio; Casado Yusta, Silvia ; https://ror.org/02jjdwm75Feature selection is known as a very useful technique in machine learning practice as it may result in the development of more straightforward models with better accuracy. Traditionally, feature selection is considered as a single-objective problem, however, it can be easily formulated in terms of two objectives. The solving of such problems requires the application of appropriate multi-objective optimization methods that do not always offer equally good solutions even under the same conditions. This paper focuses on the development of a metaheuristic optimization approach for bi-objective feature selection problem in two-class classification. We consider the solving of this problem in terms of minimization of both misclassification error and feature subset size. For solving the considered problem, an adaptation of the Multi-Objective Adaptive Memory Programming (MOAMP) metaheuristic based on the tabu search strategy is proposed. Our MOAMP adaption has been utilized to obtain the sets of most relevant features for two real classification problems with two classes. Finally, using popular Pareto front quality indicators, the obtained results have been compared with the sets of non-dominated solutions derived by the well-known NSGA2 algorithm. The conducted research allows concluding about the ability of the MOAMP adaptation to get a better efficient frontier for the same number of objective function calls.