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Este artículo establece la equivalencia entre cuatro propiedades fundamentales de los órdenes estocásticos integrales en cualquier dimensión y demuestra cómo estas caracterizaciones permiten generalizar el teorema de Blackwell y ofrecer nuevas perspectivas en el diseño de información, la teoría de mecanismos y la teoría de la decisión.
El artículo analiza cómo un agente que observa señales de un estado con proceso AR(1) Gaussiano optimiza la adquisición de información costosa, encontrando que una mayor persistencia reduce el bienestar debido a costos endógenos más altos, mientras que una mayor paciencia lo aumenta al permitir una mejor acumulación de información.
Este artículo presenta un nuevo método de inferencia semimódular bayesiana para modelos de cópula que asigna un parámetro de influencia individual a cada marginal, permitiendo una robustificación flexible frente a la mala especificación mediante optimización bayesiana y superando las limitaciones de los enfoques de dos módulos existentes.
Este artículo propone un estimador de varianza conservador y asintóticamente válido para la suma de una matriz triangular de vectores aleatorios con medias heterogéneas y dependencia en racimo o débil, corrigiendo así la subestimación de la varianza y el tamaño excesivo de las pruebas que surgen al utilizar estimadores estándar diseñados para medias homogéneas.
Este artículo presenta una teoría dinámica que explica cómo emerge la inteligencia en sistemas multiagente como una propiedad estructural de la coordinación adaptativa mediada por incentivos dentro de un entorno persistente, demostrando que dicha viabilidad y complejidad surgen sin necesidad de optimización global, expectativas racionales o diseño centralizado.
Este artículo refuta la suficiencia de la condición de identificación global propuesta por Rubio-Ramírez et al. (2010) para los modelos SVAR mediante un contraejemplo que revela la redundancia de restricciones, y propone una condición necesaria y suficiente modificada que corrige dicha deficiencia.
Este artículo caracteriza los equilibrios perfectos en subjuegos de un juego de bien público con un gobernador que puede desviar recursos, demostrando cómo las auditorías, las sanciones y las preocupaciones reputacionales influyen en las contribuciones ciudadanas y la provisión eficiente del bien.
Este artículo aborda la identificación parcial de modelos SVAR heterocedásticos ante la multiplicidad de eigenvalores, derivando conjuntos identificados para las funciones de respuesta al impulso mediante restricciones de cero o signo y proponiendo un método de inferencia robusta basado en un enfoque bayesiano, ilustrado con un ejemplo sobre el mercado global del petróleo.
Este artículo propone un marco de vectores autorregresivos estructurales con rupturas (SVAR-WB) que integra restricciones de estabilidad y desigualdad para abordar problemas de identificación local, ofreciendo métodos de inferencia bayesiana y robusta que consideran todos los parámetros estructuralmente equivalentes observacionalmente.
El estudio propone DisSim-FinBERT, un marco novedoso que integra la simplificación discursiva con el análisis de sentimientos basado en aspectos para mejorar la precisión de las predicciones de sentimiento y la extracción de mensajes clave en textos financieros complejos como las actas del Comité Federal de Mercado Abierto.
El artículo desarrolla un marco teórico que demuestra cómo los proveedores de modelos de lenguaje grandes pueden optimizar sus estrategias de precios mediante menús de presupuestos de tokens y contratos de gasto comprometido, reduciendo la complejidad de la segmentación de usuarios a un problema unidimensional que explica las prácticas observadas en empresas como OpenAI y Anthropic.
El artículo introduce la noción de robustez para equilibrios correlacionados bayesianos invariantes a las creencias (BIBCE) en juegos de información incompleta, demostrando que una condición suficiente basada en una función de potencial generalizado garantiza que, en juegos con potencial supermodular, un BIBCE robusto coincide con un equilibrio de Nash bayesiano.
Este artículo aborda los desafíos de identificación local pero no global en los SVARs proponiendo algoritmos para calcular exhaustivamente todos los parámetros estructurales admisibles y desarrollar procedimientos de inferencia bayesianos y frecuentistas válidos para el conjunto de respuestas al impulso resultante.
Este artículo demuestra que la racionalidad de utilidad aleatoria con agregación tiene implicaciones probables sustancialmente más débiles que las de un modelo de utilidad aleatoria agregado estándar, identificando condiciones específicas bajo las cuales ambos son equivalentes y advirtiendo sobre los sesgos de estimación que surgen al ignorar estas condiciones.
Este artículo critica el uso excesivo y a menudo impreciso de la significancia estadística en la modelización de elecciones, abogando por una mayor claridad en el reporte de incertidumbre y por priorizar la relevancia conductual y política junto con consideraciones específicas del campo, como la disposición a pagar y la heterogeneidad aleatoria.
Este estudio demuestra que, en un equipo con monitoreo entre pares, la adopción óptima de inteligencia artificial implica reemplazar estocásticamente a los trabajadores de los extremos del flujo de trabajo (y no a los centrales), lo que puede requerir dejar capacidad de IA sin utilizar y resulta en un aumento de los salarios promedio y una reducción de la desigualdad salarial interna.
El artículo argumenta que el resultado promedio esperado, al promediar tanto sobre las unidades como sobre las asignaciones de tratamiento, constituye un estimando que combina la interpretabilidad como resumen de efectos individuales con la suficiencia necesaria para la elección óptima de políticas en redes de interferencia.
El artículo demuestra que tanto la polarización como la alineación de temas pueden surgir simultáneamente del aprendizaje bayesiano a partir de información pública, aunque la polarización extrema que excede las creencias marginales es incompatible con la racionalidad bayesiana.
Este artículo propone que la distracción, entendida como una forma de racionalidad limitada que impide a los jugadores rastrear con precisión el progreso del juego, genera poder de negociación al permitir rechazar ultimátums de última hora, lo que fuerza concesiones anticipadas pero puede resultar en ineficiencias y rechazos de ofertas.
El artículo presenta un algoritmo para calcular todas las estrategias evolutivamente estables en juegos de forma normal no degenerados con tres o más jugadores.