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Adaptive Robust Optimization for European Electricity System Planning Considering Regional Dunkelflaute Events

Este estudio demuestra que la planificación de un sistema eléctrico europeo descarbonizado mediante optimización robusta adaptativa revela que los eventos de Dunkelflaute regionales incrementan los costes de forma no lineal y exigen una transición desde soluciones locales hacia estrategias continentales que incluyan almacenamiento de hidrógeno a largo plazo y una coordinación transfronteriza para mitigar los cuellos de botella sistémicos.

Maximilian Bernecker, Smaranda Sgarciu, Xiaoming Kan, Mehrnaz Anvari, Iegor Riepin, Felix MüsgensWed, 11 Ma📈 econ

The Data-Dollars Tradeoff: Privacy Harms vs. Economic Risk in Personalized AI Adoption

El estudio revela que la ambigüedad sobre las filtraciones de datos, y no solo las preferencias de privacidad en sí mismas, es el factor clave que reduce la adopción de la personalización por IA, mientras que los riesgos cuantificados no generan el mismo efecto disuasorio.

Alexander Erlei, Tahir Abbas, Kilian Bizer, Ujwal GadirajuWed, 11 Ma📈 econ

LLM-Agent Interactions on Markets with Information Asymmetries

El estudio demuestra que los mercados de bienes de credibilidad operados por agentes LLM requieren diseños institucionales distintos a los humanos, donde la alineación de las preferencias sociales es el factor determinante para la eficiencia, ya que estos agentes tienden a priorizar el precio sobre los incentivos estratégicos y mantienen patrones de fraude arraigados sin mecanismos explícitos de cooperación.

Alexander Erlei, Lukas MeubWed, 11 Ma💰 q-fin

A Survey of Reinforcement Learning For Economics

Esta encuesta introduce los métodos de aprendizaje por refuerzo a los economistas como una extensión basada en muestras de la programación dinámica que permite resolver modelos de alta dimensión y complejos, al tiempo que advierte sobre sus limitaciones prácticas como la ineficiencia en el uso de datos y la dependencia de simuladores precisos.

Pranjal RawatWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Conscription and its exemption in 19th Century Japan: Incentivized family head in educational market

Utilizando datos individuales de la Keio Gijuku, este estudio demuestra que, aunque la conscripción en la Japón del siglo XIX incentivó cuantitativamente la asistencia escolar de los cabezas de familia mediante exenciones, no logró mejorar cualitativamente su rendimiento académico.

Eiji YamamuraWed, 11 Ma💰 q-fin

How bad is time variability for users in mobility services?

Este artículo establece un marco teórico para cuantificar el costo de la variabilidad temporal en servicios de movilidad, derivando límites superiores para la relación entre dicho costo y el costo del tiempo que dependen del coeficiente de variación y de las preferencias de riesgo y prudencia de los usuarios, proporcionando así un referente fundamental para la toma de decisiones estratégicas en el diseño y valoración de servicios de transporte.

Zhaoqi Zang, David Z. W. Wang, Xiangdong Xu, Shaojun LiuWed, 11 Ma📈 econ

Has the COVID-19 Pandemic Altered the Traditional View about Women's Active Work?

Este estudio analiza cómo la pandemia de COVID-19 transformó las percepciones sobre el trabajo activo de las mujeres, revelando que tanto hombres como mujeres adoptaron una visión más positiva tras la crisis, con cambios significativos en las actitudes según el género, la edad y el estado civil.

Eiji Yamamura, Fumio OhtakeWed, 11 Ma💰 q-fin

Perceptions and worldviews of Transgender individuals

Este estudio utiliza un conjunto de datos panel de más de 19.000 observaciones para revelar que, si bien las personas transgénero reportan menores niveles de bienestar y salud que la población cisgénero, también muestran una menor probabilidad de apoyar el empoderamiento femenino o tomar decisiones de carrera independientes, desafiando así las expectativas de una visión progresista en temas de género y toma de decisiones.

Eiji YamamuraWed, 11 Ma💰 q-fin

The Illusion of Collusion

Este estudio demuestra que los agentes algorítmicos que utilizan aprendizaje por refuerzo sin conocimiento previo de la estructura del juego pueden desarrollar una "colusión ingenua" basada en la sincronización de sus acciones, un fenómeno cuya probabilidad de ocurrencia depende críticamente de la política de comportamiento específica (estocástica, determinista o híbrida) que empleen los algoritmos.

Connor Douglas, Foster Provost, Arun SundararajanTue, 10 Ma💻 cs

Think, Speak, Decide: Language-Augmented Multi-Agent Reinforcement Learning for Economic Decision-Making

El artículo presenta LAMP, un marco de aprendizaje por refuerzo multiagente que integra el razonamiento lingüístico en un flujo de trabajo de "pensar, hablar y decidir" para superar las limitaciones de los modelos actuales y lograr estrategias económicas más rentables, robustas e interpretables en entornos de simulación.

Heyang Ma, Qirui Mi, Qipeng Yang, Zijun Fan, Bo Li, Haifeng ZhangTue, 10 Ma💻 cs

HLER: Human-in-the-Loop Economic Research via Multi-Agent Pipelines for Empirical Discovery

El artículo presenta HLER, un sistema de investigación económica con intervención humana que utiliza agentes especializados y un diseño consciente de los conjuntos de datos para automatizar la generación de hipótesis factibles y la redacción de manuscritos, logrando una alta viabilidad de preguntas de investigación a un costo mínimo.

Chen Zhu, Xiaolu WangTue, 10 Ma💻 cs

Designing probabilistic AI monsoon forecasts to inform agricultural decision-making

Los autores presentan un marco de teoría de decisiones y un sistema de pronóstico híbrido que combina modelos de inteligencia artificial con expectativas agrícolas evolutivas para generar pronósticos probabilísticos del monzón más precisos, los cuales fueron implementados exitosamente en 2025 para guiar las decisiones de 38 millones de agricultores indios.

Colin Aitken, Rajat Masiwal, Adam Marchakitus, Katherine Kowal, Mayank Gupta, Tyler Yang, Amir Jina, Pedram Hassanzadeh, William R. Boos, Michael KremerTue, 10 Ma🤖 cs.LG

The coordination gap in frontier AI safety policies

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.

Isaak MengeshaThu, 12 Ma📈 econ

Towards macroeconomic analysis without microfoundations: measuring the entropy of simulated exchange economies

Este artículo demuestra mediante simulaciones computacionales la viabilidad de medir empíricamente la función de entropía en economías de intercambio simuladas, validando así el enfoque de la termodinámica económica para analizar fenómenos macroeconómicos sin depender de fundamentos microeconómicos.

Yihang Luo, Robert S. MacKay, Nick ChaterThu, 12 Ma💰 q-fin

A Semi-Structural Model with Household Debt for Israel

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.

Alex Ilek, Nimrod CohenThu, 12 Ma📈 econ

Algorithmic Collusion by Large Language Models

El estudio demuestra que los agentes de fijación de precios basados en modelos de lenguaje grande (LLM) alcanzan autónomamente precios y beneficios supracompetitivos en entornos de oligopolio, donde variaciones mínimas en las instrucciones (prompts) influyen significativamente en estos resultados y plantean desafíos únicos para la futura regulación.

Sara Fish, Yannai A. Gonczarowski, Ran I. ShorrerMon, 09 Ma🤖 cs.AI

Identifying the post-pandemic determinants of low performing students in Latin America through Interpretable Machine Learning methods

Utilizando datos de PISA 2022 y métodos de aprendizaje automático interpretables, este estudio identifica que el dominio de lenguas minoritarias, la repetición escolar, la pobreza, la falta de dispositivos digitales, el trabajo remunerado y las deficiencias escolares son los principales determinantes del bajo rendimiento estudiantil en América Latina tras la pandemia.

Marcos DelpratoMon, 09 Ma💰 q-fin

Nonlinear Fiscal Transitions and the Dynamics of Public Expenditure Reform

Este artículo presenta un marco teórico no lineal que modela la dinámica de la reforma del gasto público en Uruguay, demostrando que los costos de ajuste institucional y las fricciones laborales generan una trayectoria de gasto en forma de J, donde el gasto total aumenta inicialmente antes de converger hacia una asignación más eficiente a largo plazo.

Diego VallarinoMon, 09 Ma💰 q-fin

The Widening Gap in Tax Attitudes: Role of Government Trust in the post COVID-19 period

Este estudio sobre datos japoneses revela que, tras la pandemia, el apoyo a la redistribución de ingresos ha pasado de ser un valor normativo incondicional a depender de la confianza en el gobierno, creando una brecha donde los individuos de altos ingresos condicionan su altruismo a dicha confianza institucional.

Eiji Yamamura, Fumio OhtakeMon, 09 Ma💰 q-fin

Preference for redistribution and institutional trust: Comparison before and after COVID-19

Utilizando datos de panel individuales de Japón (2016-2024), el estudio revela que la pandemia de COVID-19 redujo la preferencia por la redistribución de ingresos entre los grupos de altos ingresos, un efecto que se atenuó en aquellos con mayor confianza en el gobierno, mientras que la confianza generalizada y la reciprocidad no influyeron en dicha disminución.

Eiji Yamamura, Fumio OhtakeMon, 09 Ma💰 q-fin