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Este trabajo caracteriza el equilibrio de Nash en mercados de créditos de compensación de emisiones mediante el uso de la técnica de aprendizaje por refuerzo Nash-DQN, demostrando su validez y los significativos ahorros financieros que las empresas emisoras pueden lograr al adherirse a dicho equilibrio.
Este artículo propone una solución al Puzzle de la Prima de la Acciones mediante un modelo derivado del CAPM basado en el consumo, el cual, al asumir factores de descuento temporal entre 0,97 y 0,99, resuelve el problema con un coeficiente de aversión al riesgo relativo de aproximadamente 4,40 y confirma la validez del modelo a través de resultados robustos y la determinación de actitudes de riesgo de los inversores.
Este estudio analiza la relación entre los informes de transacciones sospechosas y las condenas por lavado de dinero en la Unión Europea y concluye que, aunque existe una correlación positiva, esta es espuria y no causal, ya que desaparece al controlar por tendencias temporales y diferencias entre países, lo que implica que aumentar dichos informes no garantiza estadísticamente un incremento en las condenas.
Este artículo demuestra que la subaditividad del Valor en Riesgo (VaR) es imposible para variables aleatorias no degeneradas en y establece condiciones estructurales de dependencia negativa y dominancia del simplex que garantizan su superaditividad completa, ofreciendo un marco unificado para variables con colas pesadas y dependencias no idénticas.
Este artículo propone un nuevo paradigma de simulación basado en escenarios que integra modelos de flujos físicos y respuestas sociales para evaluar de manera anticipada los impactos directos e indirectos de las regulaciones de tráfico urbano, demostrando su eficacia mediante un estudio de caso sobre restricciones de tráfico.
El artículo presenta WaveLSFormer, un modelo Transformer basado en wavelets aprendibles que optimiza directamente la rentabilidad y el riesgo en operaciones de compra-venta de acciones mediante una descomposición multiescala y un objetivo de negociación integrado, superando consistentemente a arquitecturas tradicionales en datos financieros intradía.
Este artículo estudia el intercambio óptimo de riesgos en redes descentralizadas, caracterizando las reglas de reparto lineal entre amigos conectados y estableciendo una conexión con el laplaciano del grafo en el caso de reparto equitativo.
El estudio demuestra la ineficiencia del mercado de criptoactivos al rechazar empíricamente restricciones de equilibrio que, al no poder atribuirse a riesgos mal valorados, sugieren la existencia de fricciones que impiden la reasignación de capital.
El estudio demuestra que, a medida que aumenta el flujo de propuestas en las DAO, la capacidad de supervisión de la participación generalizada se satura, lo que provoca un declive en la respuesta de los votantes activos y una concentración endógena del control efectivo en un grupo reducido de participantes.
Este artículo presenta un modelo de equilibrio general en un mundo lineal donde el comercio y las fronteras se determinan endógenamente, ofreciendo un marco unificado y tratable para racionalizar resultados geopolíticos y estudiar la economía política, la seguridad y la ideología.
Este estudio demuestra que la predicción de los rendimientos semanales de los futuros de petróleo crudo WTI mejora significativamente al utilizar señales de sentimiento multidimensionales (más allá de la simple polaridad) extraídas por modelos de lenguaje grande como GPT-4o, las cuales complementan eficazmente a los modelos financieros tradicionales.
Este estudio demuestra que mediante un experimento de campo en una plataforma de crowdsourcing médico, el equilibrio en la retroalimentación sobre la prevalencia y la solicitud de probabilidades en lugar de etiquetas binarias reducen los sesgos cognitivos en la detección de eventos raros, mejorando significativamente el rendimiento y la calibración de los modelos de aprendizaje profundo resultantes.
Este artículo profundiza en el debate sobre la provisión de reclamaciones individuales, proponiendo una metodología basada en el método de cadena de escalera que busca superar las limitaciones de los enfoques existentes y establecer un nuevo estándar práctico para la reserva a nivel micro.
El artículo presenta DatedGPT, una familia de modelos de lenguaje entrenados desde cero con datos temporalmente segmentados hasta 2024 para eliminar el sesgo de visión retrospectiva en aplicaciones financieras, logrando un rendimiento competitivo y permitiendo consultas interactivas entre diferentes cortes temporales.
Este estudio de referencia evalúa modelos de supervivencia, destacando el modelo de riesgo discreto (DtH), para estimar la estructura temporal del riesgo de baja de préstamos bajo IFRS 9, concluyendo que, aunque supera a otros enfoques de dos etapas, un modelo de una sola etapa sigue siendo superior debido a la distribución en forma de L de la severidad de las pérdidas.
Este estudio aplica un marco de teoría de la información para analizar los primeros 100 días del segundo mandato de Donald Trump en 2025, demostrando que la entropía y la entropía acumulada deslizante capturan eficazmente la diversidad de resultados y los eventos extremos en los mercados globales, revelando un impacto de las políticas concentradas que es a corto plazo acoplado globalmente pero modulado regionalmente.
Este artículo utiliza un modelo de cadena de suministro mundial calibrado con datos de la OCDE para determinar que la economía india es más vulnerable a sanciones de Arabia Saudita, seguidas por los Emiratos Árabes Unidos, China, Singapur, Estados Unidos y Rusia.
El estudio demuestra que, en escenarios de recursos escasos, el aumento de la inteligencia y la diversidad de los agentes de IA puede empeorar los resultados colectivos al generar sobrecarga sistémica, mientras que la formación de tribus mitiga este riesgo, indicando que el impacto de la sofisticación de la IA depende enteramente de la relación entre la capacidad disponible y el tamaño de la población.
Este artículo presenta la primera caracterización exacta de equilibrios en juegos LQG continuos de jugadores finitos con señales endógenas, resolviendo la jerarquía infinita de creencias mediante un proceso determinista de Volterra que cuantifica el valor estratégico de manipular las expectativas de los oponentes.
A pesar de que las subvenciones interdisciplinarias generan más investigaciones interdisciplinarias, este estudio revela que las subvenciones disciplinarias son las que realmente impulsan los avances interdisciplinarios de mayor impacto científico.