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Este artículo analiza un juego de comunicación multidimensional en el que un receptor puede verificar una dimensión del estado, identificando equilibrios influyentes donde el remitente revela qué componentes son más altos y el receptor elige verificar uno de ellos, lo que permite al remitente beneficiarse de la comunicación si prefiere dicho equilibrio a la ausencia de esta.
Este artículo presenta un nuevo intervalo de confianza para el parámetro autoregresivo que garantiza una cobertura robusta frente a condiciones iniciales arbitrarias y heterocedasticidad condicional, manteniendo al mismo tiempo una longitud eficiente cuando las condiciones iniciales son estacionarias o fijas.
Este artículo identifica y corrige un error menor en el código original de Erdil y Ergin (2008) que generaba emparejamientos inestables, revelando que, aunque sus hallazgos teóricos se mantienen, la fracción real de estudiantes que mejoran es ligeramente menor y la mejora promedio en su rango es mayor de lo reportado.
El artículo argumenta que las políticas de seguridad de la IA de vanguardia presentan una brecha estructural al centrarse en la prevención y descuidar la capacidad institucional para coordinar respuestas ante fallos, proponiendo adaptar mecanismos de otros campos como la seguridad nuclear para establecer compromisos previos y protocolos compartidos que permitan una gestión efectiva de los riesgos.
Este artículo presenta una prueba regularizada para evaluar la ausencia de dependencia serial lineal y no lineal en series temporales no gaussianas de alta dimensión, extendiendo el enfoque de la prueba portmanteau de Jasiak y Neyazi (2023) a este contexto.
Este artículo propone un nuevo marco ARCH a nivel de operador para datos en espacios de Hilbert que modela la evolución completa del operador de covarianza condicional, estableciendo condiciones de estacionariedad, derivando estimadores consistentes y validando su utilidad mediante simulaciones y una aplicación a retornos intradía de alta frecuencia.
El artículo presenta la Regresión Gimbal, un marco de regresión local determinista y consciente de la geometría diseñado para garantizar una estimación estable y auditable en presencia de heterogeneidad espacial, evitando así la inestabilidad numérica causada por vecindarios anisotrópicos o de baja dimensión.
Este artículo modela la delegación de experimentos donde un diseñador restringe las opciones de un experimentador con incentivos para persuadir, demostrando que la delegación óptima bajo preferencias en forma de S implica un conjunto de "doble censura" que equilibra la restricción de la manipulación con la preservación de información valiosa.
Este artículo propone una modificación del estimador de doble aprendizaje automático que incorpora un paso de "ajuste cruzado inverso" para aplicar inferencia causal robusta en series temporales macroeconómicas de alta dimensión, demostrando su validez mediante simulaciones y su utilidad práctica al estimar los efectos dinámicos de un aumento en el capital regulatorio de nivel 1.
Este artículo propone un modelo DSGE semi-estructural para la economía israelí que incorpora fricciones financieras en el mercado de crédito de los hogares, demostrando que la política monetaria debe reaccionar a las tensiones crediticias y que la política macroprudencial puede mitigar el sobreendeudamiento y estimular la demanda al reducir los spreads crediticios durante crisis de desapalancamiento.
Este artículo establece una teoría unificada para la estimación y el inferencia de funcionales identificados por conjuntos delgados, demostrando que la tasa óptima minimax depende de la dimensión intrínseca del submanifold y proporcionando métodos asintóticamente normales para su cálculo.
Este artículo demuestra que para minimizar los casos de envidia justificada en el mecanismo de dictadura serial, la ordenación óptima de los agentes debe basarse en una clasificación de Kemeny (o una versión ponderada) de sus prioridades, dependiendo de las características de las preferencias y las capacidades de los objetos.
Este artículo presenta un método para identificar y estimar un modelo logit semiparamétrico con redes sociales endógenas, demostrando que los parámetros de pendiente se identifican puntualmente mediante comparaciones pareadas de agentes con comportamientos de formación de vínculos idénticos y proponiendo estimadores consistentes que corrigen el sesgo derivado de rasgos individuales no observados.
Este artículo propone una nueva familia de estimadores de varianza robustos al agrupamiento bidireccional basados en el jackknife de conglomerados, que garantizan inferencias válidas y mejoran significativamente el rendimiento en muestras finitas, acompañados de un paquete de software para Stata.
El artículo desarrolla un modelo de optimización de contratos para equipos que, utilizando métodos de juegos en redes, demuestra que la asignación óptima de incentivos requiere igualar el producto de la productividad individual, la centralidad organizacional y la sensibilidad a los incentivos monetarios entre los miembros.
Este artículo presenta nuevos resultados asintóticos y regiones de confianza uniformemente válidas para el estimador Adaptive LASSO en regresiones cointegradas con regresores locales a la unidad, demostrando mediante simulaciones y una aplicación empírica que estos métodos superan a los basados en la propiedad óráculo al ofrecer una cobertura fiable y factible en escenarios de muestra finita donde los coeficientes son pequeños pero no nulos.
Este trabajo refuta la axiomatización original del índice de razón de verosimilitud agregada propuesta por Chiappori et al. (2025) mediante un contraejemplo, identifica la clase exacta de índices que satisfacen sus axiomas, corrige errores en la axiomatización de otras medidas y propone una generalización de la razón de probabilidades para mercados con múltiples tipos.
Este artículo demuestra que en un duopolio de Hotelling, la competencia mediante contratos de opción firmados antes de que los consumidores conozcan sus preferencias genera un equilibrio único donde, aunque se produce un bloqueo ineficiente, la mayor homogeneidad de los consumidores poco informados intensifica la competencia y aumenta el excedente del consumidor en comparación con la fijación de precios al contado.
Este artículo propone un estimador doblemente robusto con corrección de varianza tipo jackknife HAC para realizar inferencia estadística espacialmente robusta y con intervalos de confianza válidos en escenarios de datos con etiquetas faltantes al azar (MAR) y dependencia espacial, abordando la distorsión en la estimación de la varianza causada por el cross-fitting.
Este artículo demuestra que las simulaciones basadas en el diseño que fijan los resultados y re-muestrean los choques pueden generar conclusiones erróneas sobre la validez de la inferencia en diseños de cuota de cambio al confundir los efectos del tratamiento con la dependencia de errores, y propone alternativas que alinean mejor el proceso generador de datos simulado con la realidad.