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Este artigo desenvolve um quadro geral para escolha de carteira dinâmica com payoffs não lineares e aversão à ambiguidade suave, demonstrando que a aversão à ambiguidade distorce as crenças para estados adversos, restringe a tomada de riscos agressiva e reduz a volatilidade através de uma exposição menor a ativos arriscados.
Este artigo desenvolve um modelo de equilíbrio dinâmico para *Automated Market Makers* (AMMs) que formaliza as interações estratégicas entre arbitrageiros e provedores de liquidez, revelando uma assimetria intrínseca no impacto de preços e demonstrando que, na presença de arbitragem informada, a provisão de liquidez torna-se estritamente dominada, a menos que a heterogeneidade dos agentes e os custos de execução permitam um equilíbrio interior com retornos não monotônicos em relação à volatilidade.
Este artigo analisa os desafios de sustentabilidade enfrentados pelos resorts de luxo nas Maldivas e propõe a implementação de práticas sustentáveis baseadas na abordagem do Triplo Resultado e nos 12 Princípios do Turismo Sustentável, incluindo recomendações para regulamentação, gestão de resíduos e colaboração local.
Este artigo apresenta um quadro geral Heath-Jarrow-Morton (HJM) para contratos futuros em índices de mercado abstratos com ajustes de fixação e pagamento arbitrários e colateralização em qualquer moeda, permitindo modelar simultaneamente taxas IBOR prospectivas e taxas baseadas em overnight em um ambiente de múltiplas curvas e bases cambiais.
O estudo analisa o comportamento de votação de 14.585 legisladores estaduais dos EUA entre 2011 e 2022 e conclui que, apesar da polarização política e da demanda pública, massacres a tiros ocorridos em seus distritos não geram mudanças mensuráveis nas suas posições sobre políticas de armas.
Através de 13 estudos, o artigo demonstra que as pessoas tendem a reduzir a compensação de trabalhadores que utilizam IA devido à percepção de menor esforço e agência, embora esse "penalidade da IA" possa ser mitigado quando os trabalhadores mantêm controle criativo ou quando contratos proíbem tais reduções.
O artigo apresenta a previsão de hierarquia temporal (THieF) como um método eficaz para prever preços de eletricidade no dia seguinte, demonstrando que a reconciliação de previsões entre produtos horários e blocos de 2 a 24 horas melhora significativamente a precisão em mercados como o alemão e o espanhol, com custos computacionais comparáveis e aplicabilidade a diversas arquiteturas de modelos.
Utilizando dados do PISA 2022 e métodos de aprendizado de máquina explicável, este estudo identifica os determinantes da resiliência acadêmica em nove países da América Latina pós-pandemia, destacando a importância de fatores domésticos e escolares, bem como o impacto negativo das interrupções nas aulas, para orientar políticas públicas voltadas à equidade educacional.
Utilizando uma abordagem híbrida de Análise Envoltória de Dados e aprendizado de máquina interpretável com dados do PISA 2022, este estudo revela que escolas privadas na América Latina apresentam maior eficiência cognitiva e não cognitiva do que as públicas, sendo a eficiência das privadas impulsionada por recursos domésticos e autonomia, enquanto a ineficiência das públicas está associada a clima escolar deficiente, evasão e barreiras socioeconômicas.
Este artigo propõe um modelo de "capital de coordenação" que demonstra como a IA, ao reduzir custos de coordenação e permitir o redesenho endógeno das organizações, gera uma bifurcação de regimes onde os ganhos econômicos podem ser amplamente distribuídos ou concentrados em superestrelas, dependendo de quem controla a elasticidade organizacional, resultando universalmente em maior desigualdade salarial entre gerentes e trabalhadores, mas em redução da desigualdade econômica geral devido à expansão do emprego.
O artigo propõe uma extensão estocástica do modelo de risco de crédito de Vasicek, na qual a correlação evolui como uma difusão no círculo, permitindo capturar regimes de dependência variáveis no tempo e derivar expressões analíticas para probabilidades conjuntas de inadimplência, demonstrando empiricamente como a volatilidade da correlação impacta significativamente os riscos de cauda em portfólios de crédito.
Este estudo analisa as tendências de patentes em IA e robótica de 1980 a 2019, revelando que, embora a robótica aprimorada por IA tenha acelerado significativamente após 2010, os sistemas de inovação nacionais apresentam dinâmicas distintas, com a China exibindo forte integração entre IA e robótica impulsionada pelo setor público e universidades, enquanto os EUA demonstram uma estrutura mais orientada ao mercado e com menor integração.
Este estudo analisa como as estratégias de desenvolvimento de habilidades influenciam a propensão à inovação em empresas manufatureiras italianas, concluindo que, embora o treinamento interno e a contratação externa sejam essenciais para todos os tipos de inovação, o treinamento interno é particularmente eficaz para impulsionar a inovação circular.