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Este artículo desarrolla un marco general para la asignación de carteras en tiempo continuo con pagos no lineales y ambigüedad suave, demostrando que la aversión a la ambigüedad distorsiona las creencias hacia estados adversos, lo que en un contexto de gestión delegada con incentivos convexos reduce la exposición al riesgo y la volatilidad.
Este artículo presenta un modelo de equilibrio dinámico para los creadores de mercado automatizados (AMM) que, al analizar la interacción estratégica entre proveedores de liquidez y arbitrajistas, revela una asimetría intrínseca en el impacto de los precios y demuestra que, aunque la provisión de liquidez es dominada en entornos con solo arbitrajistas informados, la inclusión de heterogeneidad de agentes y ruido de mercado permite un equilibrio interior con una relación no monótona entre la rentabilidad de la liquidez y la volatilidad.
Este estudio analiza los desafíos de sostenibilidad en los resorts de lujo de Maldivas mediante el enfoque de triple resultado y los 12 principios del turismo sostenible, proponiendo recomendaciones en áreas como la gestión de residuos, la colaboración local y la restauración de corales para fomentar prácticas más responsables.
Este artículo presenta un marco general de Heath-Jarrow-Morton en un entorno de múltiples curvas que integra colateralización en cualquier divisa y ajustes de fijación arbitrarios para modelar simultáneamente tasas IBOR prospectivas y tasas retroactivas, permitiendo así una valoración coherente de productos de tipos de interés en múltiples monedas y swaps cruzados.
El estudio concluye que, a pesar de la polarización política y la demanda pública, las masacres escolares no provocan cambios medibles en el comportamiento de voto de los legisladores estatales de EE. UU. sobre políticas de armas.
Este estudio demuestra que las personas tienden a reducir la compensación de los trabajadores que utilizan inteligencia artificial debido a una percepción disminuida de su esfuerzo y agencia creativa, aunque este "penalización por IA" puede mitigarse cuando los trabajadores mantienen el control sobre las tareas centrales o mediante contratos que prohíben tales reducciones.
Este artículo presenta el pronóstico de jerarquía temporal (THieF) para predecir los precios de la electricidad al día siguiente, demostrando que la reconciliación de pronósticos de productos horarios y bloques mejora la precisión hasta en un 13% en los mercados alemán y español, independientemente del modelo utilizado.
Utilizando datos de PISA 2022 y métodos de aprendizaje automático explicables, este estudio identifica que la resiliencia académica en estudiantes desfavorecidos de América Latina post-pandemia está determinada por factores heterogéneos que abarcan tanto el hogar (como recursos digitales y género) como la escuela (tamaño, infraestructura tecnológica y calidad docente), además de verse negativamente afectada por la duración del cierre de escuelas y las barreras para el aprendizaje remoto.
Utilizando un enfoque híbrido de Análisis Envolvente de Datos y aprendizaje automático sobre datos de PISA 2022, este estudio revela que las escuelas privadas en América Latina presentan una mayor eficiencia cognitiva y no cognitiva que las públicas, identificando factores clave como el acceso a recursos tecnológicos y el clima escolar como determinantes de estas brechas.
Este modelo teórico introduce el "capital agente" para demostrar cómo la IA, al reducir los costos de coordinación y permitir el rediseño organizacional endógeno, genera una bifurcación de regímenes donde los impactos distributivos dependen de quién controla la elasticidad organizacional, resultando en una reducción universal de la desigualdad económica pero en un aumento generalizado de la brecha salarial entre gerentes y trabajadores.
Este artículo propone una extensión estocástica del modelo de riesgo crediticio de Vasicek que incorpora una correlación dinámica mediante difusiones circulares, permitiendo derivar expresiones cerradas para la probabilidad de incumplimiento conjunto y demostrando empíricamente cómo la volatilidad y persistencia de la correlación afectan significativamente la estimación de riesgos de cola.
Este estudio analiza las tendencias de patentes en inteligencia artificial y robótica entre 1980 y 2019, revelando que, tras una aceleración post-2010, los sistemas de innovación presentan dinámicas divergentes donde China destaca por una fuerte integración público-universitaria entre IA y robótica, mientras que Estados Unidos muestra un enfoque más orientado al mercado con menor integración.
Este estudio analiza cómo las estrategias de desarrollo de habilidades en las empresas manufactureras italianas influyen en su capacidad de innovación, revelando que, si bien tanto la formación interna como la contratación externa son esenciales para todo tipo de innovación, la formación interna es particularmente efectiva para impulsar la innovación circular.