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Este estudio demuestra que en la región MENA, la investigación científica sobre la IA y la digitalización impacta positivamente en los resultados del desarrollo sostenible tras un desfase de tres años, siendo la fuerza de esta relación críticamente dependiente de la calidad de la gobernanza nacional.
Este estudio demuestra que, si bien los compromisos de responsabilidad social corporativa (RSC) por sí solos no impulsan directamente la innovación verde, estos la fomentan significativamente al habilitar la analítica de macrodatos impulsada por IA, la cual actúa como un mediador total crítico que convierte las prácticas responsables en resultados sostenibles tangibles a través de diversas características de la empresa.
Basado en la teoría de la Visión de Recursos y utilizando datos de 688 mujeres emprendedoras en Pakistán, este estudio demuestra que la alfabetización digital y financiera, junto con la explotación de oportunidades, impulsan el éxito emprendedor principalmente a través de la mediación total del emprendimiento digital, una relación que se ve fortalecida además por el apoyo legal y regulatorio.
Este estudio evalúa la efectividad de las incubadoras de empresas tecnológicas en Uttarakhand mediante el análisis de datos de grupos focales para identificar los factores críticos de éxito para las startups y recomendar mejoras estratégicas para la viabilidad de las incubadoras, incluyendo servicios financieros mejorados, apoyo técnico y alianzas industriales.
Al integrar un modelo de desarrollo de proyectos de múltiples etapas con la elicitación de expertos, este estudio revela que los riesgos de desarrollo en etapas tempranas inflan significativamente el costo de capital ajustado al riesgo para las tecnologías bajas en carbono de alto riesgo en China, identificando las restricciones de capital de preconstrucción como una barrera crítica para la transición de energía limpia del país.
Este estudio propone un marco híbrido PSO-VMD-LSTM para el pronóstico del precio del petróleo crudo y demuestra que el uso del Error de Reconstrucción como función de aptitud para optimizar los parámetros de VMD produce una precisión predictiva superior en comparación con las alternativas basadas en la entropía.
Este estudio propone un marco híbrido estático-dinámico que integra la detección de comunidades con un modelo de acoplamiento de riesgos no lineal y de múltiples rutas para simular y cuantificar la propagación del contagio complejo, incluyendo los riesgos asociados a la IA, desde choques locales hacia cascadas globales dentro de las redes financieras.
Este artículo demuestra que clasificar los pools de liquidez de Uniswap v3 por el APR de las comisiones es una métrica engañosa que se correlaciona inversamente con la rentabilidad neta realizada, ya que no tiene en cuenta la pérdida frente al reequilibrio (LVR) y los costes de gas, lo que resulta en retornos negativos significativos para las estrategias basadas en esta clasificación.
Este artículo utiliza datos a nivel de eventos y modelos de diferencias en diferencias para demostrar que las cesaciones al fuego bilaterales de Colombia con los principales grupos armados entre 2023 y 2025 redujeron con éxito la violencia estatal en un 86–94%. Los resultados indican que estas treguas no desencadenaron un desplazamiento detectable de ataques letales hacia grupos rivales; sin embargo, el efecto sobre la violencia contra civiles es inconcluso, ya que las estimaciones no permiten confirmar ni descartar un desplazamiento de la violencia hacia la población civil.
Este estudio evalúa la eficacia de integrar la detección de rupturas estructurales con modelos de cambio de régimen de Markov para el pronóstico de los mercados de renta variable de Asia-Pacífico, encontrando que, si bien la adaptación consciente de las rupturas ofrece mejoras selectivas en la calibración del riesgo de caída, no supera universalmente a los modelos de referencia de cambio de régimen de Markov para las predicciones de rendimientos o volatilidad.