El Analista Económico-Financiero

En 2021 inicié una tradición en este blog: dedicar un post al final del año para hacer un resumen de mis actividades extracurriculares de consultoría en ciencia de datos. El objetivo es compartir mis conocimientos y experiencias con los lectores, y este año no es la excepción. Así que, sin más preámbulos, ¡vamos a comenzar! 1. Contribuidor en la traducción de R a Python de la librería IDBSocialData del BID Artículo: IDBSocialData: código abierto para analizar temas sectoriales en América Latina y el Caribe Librería: idbsocialdata 2. Conferencia: “Las Tendencias Fintech” En el marco del programa institucional “Transferencia de Conocimientos” de la Red Global MX Capítulo España a la Universidad Politécnica del Bicentenario, que se llevó a cabo en Silao de la Victoria, Guanajuato, el 22 de febrero de 2023. 3. Miembro del Comité organizador y Maestro de Ceremonias Del Simposio Red Global MX Japón 2023: “El espacio desde la perspectiva de las personas mexicanas en el exterior” , celebrad

En el post de esta semana, les traigo una serie de artículos que dan seguimiento a varios temas tratados en este blog (inversiones financieras, superpronosticadores e inversión en I+D). Pero eso no será todo, también les comparto al final de esta entrada otras lecturas de interés para investigadores, hacedores de políticas y tomadores de decisiones. I. Inversión Aquí te dejo una infografía que reúne los 10 errores más comunes al momento de invertir, el cual complementa muy bien con mi post con algunas ideas y consejos para invertir . II. Pronosticadores Desde hace un tiempo he traído a colación el tema de los llamados "superpronosticadores": Cómo sería un superpronosticador , Cómo convertirte en un superpronosticador y, ¿Qué tan buenos son los superpronosticadores? El siguiente artículo trata de dar respuesta a la pregunta:  ¿Quién es mejor pronosticador: los humanos o la IA generativa? . Spoiler, la respuesta va en esta dirección:  En la actualidad el reto es ser más creat

En el post del día de hoy les voy a compartir una serie de recursos para investigadores especializados en la evaluación de impacto. Política basada en evidencia: Límites al uso de evidencia en el diseño de políticas públicas . How to make Theories of Change deliver societal impact . En este artículo los autores exploran los pros y los contras de los modelos de Teoría del Cambio y sugieren cómo pueden ser mejor respaldados por instituciones y financiadores de investigación. Connectedpapers.com  te permite publicar un artículo y analiza cocitaciones y referencias superpuestas para identificar qué otros artículos son más similares, una forma potencialmente útil de comprobar sus revisiones bibliográficas. Five lessons to deal with uncertainty in research impact evaluation . Aquí se discuten los desafíos comunes que se enfrentan al evaluar el impacto, particularmente cuando los resultados no se ajustan a las expectativas. Replication games: how to make reproducibility research more systema

El día de hoy, les traigo una selección de artículos relacionados a la evaluación de impacto. Así que vamos con ello. Mi primer recomendación es un artículo de la London School of Economics que se cuestiona si ¿Podrás alguna vez ser un experto en el impacto de la investigación? Donde se señala que, demostrar una especialización en el impacto de la investigación es un atributo cada vez más buscado por los académicos, el personal adyacente de investigación y un número cada vez mayor de profesionales del impacto. Basándose en el trabajo realizado para diseñar un curso sobre conocimientos fundamentales para el impacto de la investigación, los autores exploran tres dimensiones de la experiencia en el impacto de la investigación ( LSE Business Review ). Aquí, un post sobre los beneficios económicos de la previsión meteorológica desde una perspectiva de la evaluación de impacto ( Development Impact ). El siguiente documento de trabajo, muestra que cuando los economistas analizan un RCT o un e

Para aquellos que no estén familiarizados con la evaluación de impacto, ésta evalúa los cambios que se pueden atribuir a una intervención en particular, como un proyecto, programa o política pública. Así, una evaluación de impacto proporciona información sobre los cambios observados o 'impactos' producidos por una intervención. Estos cambios observados pueden ser positivos y negativos, intencionados y no intencionados, directos e indirectos. Una evaluación de impacto debe establecer la causa de los cambios observados ( Better Evaluation ). Un buen ejemplo de evaluación de impacto, es este artículo que realiza un análisis de la política del Ingreso Mínimo Vital en España: ¿Qué impacto ha tenido el Ingreso Mínimo Vital sobre la situación económica de los hogares? ( Nada es Gratis ). El día de hoy, les voy a dejar una buena serie de recursos que les serán de ayuda para fortalecer sus conocimientos y herramientas metodológicas para económetras, científicos de datos y evaluadores

Pues esta semana les traigo algunos recursos para los interesados en la ciencia de datos. Recuerden que no todo es saber código. Como bien señala nuestro primer artículo recomendado de la revista de negocios de la London School of Economics:  Los modelos matemáticos son simplificaciones. Ningún modelo es capaz de integrar todos los numerosos equilibrios políticos, económicos y sociales que intervienen en la toma de decisiones de política pública. Las soluciones son tanto técnicas como sociales. Por ello, necesitamos más trabajo sobre el contexto social y el contenido social de los modelos matemáticos, y un pensamiento crítico sobre cómo estos modelos interactúan con la toma de decisiones y el desarrollo de políticas ( LSE Business Review ) y ojo que esto también aplica para las empresas. El siguiente artículo , parte de un "estudio" para evaluar si el aumento del IVA de bebidas azucaradas redujo realmente el consumo. Lo interesante, es que los autores del post llevan a cabo

Siempre que hablo de políticas públicas, me gusta hablar de tomar decisiones basadas en evidencia (datos) para su diseño y de la evaluación de las mismas. En el post del día de hoy, hablaremos sobre las dos caras de la moneda de las políticas: lo que algunos creen y lo que nos dice la evidencia. Un primer buen ejemplo, es este artículo que nos muestra la importancia de  evaluar el diseño de las políticas: los subsidios a la compra de vehículos de bajas emisiones para el servicios de taxi como ilustración ( Nada es Gratis ). En estos años de crisis sanitaria, la población espera deseosa el anuncio de los planes del gobierno para paliar estos tiempos difíciles, igual que muchas promesas políticas, el anuncio de los planes, pocas veces los vemos materializarse al 100% o en su defecto, haber realizado el gasto con impacto mínimo o nulo. Aquí tenemos un buen ejemplo de Plan vs políticas aplicadas en la economía española ( Funcas ). Si bien el futuro es incierto, existen técnicas y metodol

Esta semana les traigo tres temas a colación. El primero, sobre las voces que alarman sobre la estanflación o al extremo del relato de aquellos que ven venir una crisis. En nuestro segundo bloque, les comparto evidencia de el valor que aporta tanto a las empresas como a la economía invertir en innovación. Por último pero no menos importante, para aquellos que no lo saben ya, hablarles un poco sobre los laureados con el Premio Nobel en Economía de este año. Dicho todo esto, comenzamos... Para nuestro primer punto a tratar el día de hoy, les comparto dos entradas de blog pertenecientes al FMI y al BID. El primero de ellos, trata el tema de la incertidumbre que se apodera de los mercados mientras el optimismo se desvanece . Por su parte, el segundo (de donde extraje la primera imagen del post de hoy) se centra más en el tema de la inflación y sus repercusiones sobre los pobres en la era de la COVID-19 . Como analista de datos, no puedo evitar señalar que una imagen vale más que mil palab

The Use of Data Using Data Analytics as a Source for Change  ( Knowledge@Wharton ). Regulating personal data : Linking different models to digital services trade  ( VoxEU ). The Importance of Statistics On Thinking Machines, Machine Learning, And How AI Took Over Statistics ( Forbes ). Spot the Logical Fallacy : some useful errors that might also apply to other fields ( The Big Picture ). Statistics (Philosophy) Quiz: See If You Really Know What You’re Doing Using Tests ( William M. Briggs ). Learning Resources Exploratory Data Analysis, Visualization, Prediction Model in Python ( Regenerative ). Text Files Processing, Cleaning, and Classification of Documents in R ( Regenerative ). Dissecting 1-Way ANOVA and ANCOVA with Examples in R ( Regenerative ). Data and Analytics  resources from Development Impact Evaluation (DIME) of the World Bank.  Feel free to follow me on Twitter Have a nice weekend!

Datos Abiertos: 6 pasos para el buen análisis de datos ( Ideas que Cuentan ). Economía de la Salud: Lo que sabemos que no sabemos sobre las vacunas COVID ( Nada es Gratis ). Economía del Comportamiento: Cómo emplear las ciencias del comportamiento para combatir la evasión del pago de pasajes en el transporte público ( Ideas que Cuentan ). Educación Financiera: Alfabetización financiera en Surinam ( Ideas que Cuentan ). Evaluación de Impacto: Children on the move: the tale of a surprising spillover in humanitarian cash transfers to refugees ( Development Impact ). Gestión del Conocimiento: Cómo documentar lecciones aprendidas ( Ideas que Cuentan ). Regulación de Políticas Digitales: The new Leviathan is an autonomous digital machine ( LSE Business Review ). Regulación del Cannabis: 9 Things Investors Should Know About the Cannabis Industry in 2021 ( Visual Capitalist ). También te recomendamos: Evolución y tendencias del mercado de la marihuana legal (Estados Unidos, C

-Using data and evidence to improve lives La entrada del día de hoy se centra en compartirle una amplia serie de artículos relacionados con recomendaciones de políticas públicas basadas en la evidencia. Mi primera recomendación, en un repaso general para ayudarnos a entender mejor la utilidad de las previsiones económicas ( El Blog Salmón ). El siguiente artículo, es sobre cómo fundamentar decisiones específicas con pruebas rigurosas, introduciendo una nueva guía metodológica sobre cómo diseñar evaluaciones de impacto cuando la audiencia es un responsable de la toma de decisiones específico, en contraposición al público en general, y cómo esto podría incluir el análisis bayesiano - por ejemplo, el responsable de la toma de decisiones quiere tomar una acción sólo si el tamaño del efecto de una intervención probada está por encima/por debajo de un determinado umbral; o comparaciones cara a cara, donde el responsable de la toma de decisiones está probando múltiples opciones entre las qu