Lecturas recomendadas de la semana: historia económica de los aranceles, la economía mexicana como una red, narrativas en resultados cuantitativos, escribir un paper con IA
Esta semana les traigo cuatro lecturas recomendadas:
- Aranceles y devoluciones: Lecciones de 150 años de historia del mercado.
- México ante un nuevo ciclo: redes económicas, desaceleración sectorial y oportunidades emergentes.
- Cómo las narrativas son fundamentales para comprender los resultados cuantitativos.
- Escribir un paper de economía utilizando exclusivamente IA (más o menos).
1. Aranceles y devoluciones: Lecciones de 150 años de historia del mercado
Un análisis histórico de los aranceles en los EE.UU. desde 1875, que nos muestra sus tendencias, sus épocas de proteccionismo y liberalización, su relación con el crecimiento económico y sus efectos sobre los rendimientos de las inversiones, una lectura imperdible para aquellos que desean saber más acerca de cómo afectan los aranceles a la economía y los mercados financieros (Enterprising Investor).
2. México ante un nuevo ciclo: redes económicas, desaceleración sectorial y oportunidades emergentes
Probablemente, el país más afectado por las políticas estadounidenses debido su cercanía. Lo más interesante de este artículo, es que parte de un informe del BBVA, el cual parte del supuesto de mostrar la economía mexicana como una red (a través de un análisis de redes que pocas veces vemos fuera del ámbito académico).
Concretamente, el informe hace su análisis de redes a través de un enfoque en redes de suministro. Aquí para leer el resumen y acá para leer el informe completo.
3. Cómo las narrativas son fundamentales para comprender los resultados cuantitativos
Muy relacionado con lo anterior, para comprender datos complejos, la investigación debe ir más allá de los números. En este artículo se muestra cómo el Marco Narrativo de Políticas (MNP), un método estructurado para analizar y comunicar políticas mediante la narración, puede ayudar a contextualizar los resultados cuantitativos y hacerlos más accesibles y significativos para públicos diversos. Sin lugar a dudas una lectura muy útil para los que nos dedicamos a las políticas basadas en evidencia (LSE Impact Blog).
4. Escribir un paper de economía utilizando exclusivamente IA (más o menos).
Andrew Y. Chen, es economista de la Junta de la Reserva Federal de los EE.UU. y ha llevado a cabo un proyecto para escribir un paper de economía y nos comparte su experimento (Prompts-to-Paper). Además de compartirnos los prompts (muy útiles al momento de querer replicar el proyecto), este proyecto nos muestra que a día de hoy no nos podemos fiar de la respuesta de 1 sóla IA generativa de texto (uso varias herramientas y diferentes versiones), en el proceso obtuvo muchos errores y alucinaciones, después de iterar varias veces el proceso, obtuvo 5 borradores de su paper, que finalmente el autor, tuvo que seleccionar cuál era el artículo que valía la pena leer. En definitiva, este proyecto nos muestra que a día de hoy, los modelos LLM siguen siendo imperfectos y es el ser humano el que los termina afinando para obtener el resultado esperado.
Hasta aquí el post del día de hoy y recuerda que puedes seguirme en X y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas.
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