El Analista Económico-Financiero

En el post de esta semana, les comparto una serie de artículos para los entusiastas de la ciencia de datos, interesados en modelos de TensorFlow y series temporales. Primeramente, les dejo una lista con una serie de artículos publicados en el blog Regenerative, para poner en práctica diversos modelos de TensorFlow: Basic Building Blocks of TensorFlow: Basic Operations with Tensors Introduction to GradientTape in TensorFlow TensorFlow Model Training Using GradientTape Using a Keras Tuner for Hyperparameter Tuning of a TensorFlow Model Implementation of a Siamese Network in Keras and TensorFlow Últimamente, TensorFlow está publicando los resultados de algunas colaboraciones con otras empresas del sector IT. El caso más reciente es una colaboración con Spotify, la cual se resume en el siguiente post, que lo encuentro muy recomendable para los equipos de ciencia de datos, cuando necesitan difundir y diseminar los resultados de colaboraciones como lo que está haciendo TensorFlow de Google:...

1. Explorador de comercio global McKinsey ha publicado una herramienta que nos permite navegar y explorar de manera visual los principales flujos de comercio alrededor del mundo, ya sea por un mapa de socios comerciales , red de comercio mundial , composición de comercio , evolución de los socios comerciales ,  interdependencias comerciales y  concentración del producto . 2. Ahorro e inversión El título de este post lo dice todo, aún así, muy recomendable su lectura:  Dollars Are For Spending & Investing, Not Saving . ¿Te agrada la idea? Pues aquí te dejo algunos consejos que deberías de tener en cuenta antes de invertir. 3. Dolarizar la economía Durante la década de los noventas, se propagó la creencia que dolarizar las economía era la solución para salir del subdesarrollo en América Latina (para saber más léase: La trampa del ingreso medio en América Latina y el Caribe ). En México, hasta se habló de volver al patrón plata de la mano de Luis Pazos (para mí pési...

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 researc...

En un post publicado en mayo de 2022, exponía mis escenarios inflacionistas con sus respectivas consideraciones y recomendaciones. Cerraba el post señalando que en el mejor de los escenarios, en 2023, baja la inflación y los tasas de interés se mantienen en buenos niveles, y volveríamos a la "normalidad". Pero si no, era mejor estar preparado. Actualmente, la inflación persiste, y los tipos de interés tienen toda la pinta de que seguirán al alza . Además por si no fuera poco, el conflicto Israel-Palestina complica la geopolítica en Medio Oriente, generando volatilidad sobre los precios del petróleo, afectando aún más las perspectivas económicas globales, que de por sí ya eran bajas antes de que estallara el conflicto, a un escenario, al menor para mi, bastante gris oscuro. Por eso el día de hoy vamos a mapear algunos indicadores que nos pueden dar una idea sobre los riesgos a los que nos enfrentamos. Seguridad personal y de la riqueza La siguiente infografía muestra la migra...

En la década de 1950, el matemático estadounidense Claude Shannon entrenó a un ratón robótico llamado Teseo para recorrer un laberinto y recordar su recorrido: el primer aprendizaje artificial aparente de cualquier tipo. Theseus se construyó sobre 40 operaciones de punto flotante (FLOP), una unidad de medida utilizada para contar el número de operaciones aritméticas básicas (suma, resta, multiplicación o división) que una computadora o procesador puede realizar en un segundo. El poder de computación, la disponibilidad de datos de entrenamiento y los algoritmos son los tres ingredientes principales del progreso de la inteligencia artificial (IA). Durante las primeras décadas de avances de la IA, la computación, que es la potencia computacional necesaria para entrenar un modelo de IA, creció de acuerdo con la Ley de Moore. Fuente: Visual Capitalist El crecimiento exponencial de la computación con IA Sin embargo, al comienzo de la era del aprendizaje profundo, anunciada por AlexNet (una ...

Al ser economista especializado en finanzas, me ocurre frecuentemente, la consulta del amigo o conocido que me pregunta sobre algún consejo para invertir. Al ser yo una persona adversa al riesgo, suelo recomendar invertir en productos seguros, con miras a largo plazo (pensar en inversiones de 10 años en adelante) y a poder ser, entre más dinero inviertas mayor será tu retorno. En el post del día de hoy, voy a compartirles algunas recomendaciones provenientes de Visual Capitalist (todas aplicadas para el mercado estadounidense en 2023) que no se deben de tomar a rajatabla, pero sí considero que pueden ser útiles para la toma de decisiones sobre en qué y en dónde podemos invertir nuestro dinero. La primera recomendación, es tener en cuenta el tipo de interés, ya que será nuestra tasa de retorno de nuestra inversión. Así, en  How Long Does it Take to Double Your Money? hace un cálculo promedio para mostrarte cuántos años tardarías en doblar tu inversión inicial en función del tipo ...

No hace mucho termine de leer el libro Charlas TED. La guía oficial de TED para hablar en público de Chris Anderson (un libro muy recomendable por cierto). En el capítulo 19, en el apartado dedicado a reflexionar sobre la era del conocimiento, lanza el siguiente cuestionamiento: En un mundo en que las máquinas se están volviendo superinteligentes muy deprisa para todas las tareas en las que se requiere de un conocimiento especializado, ¿para qué quedan los seres humanos? (Anderson, 2016, p. 299). Este libro publicado en 2016, el autor señala que todo lo que pueda ser automatizado o calculado, acabará siéndolo . Entonces, ¿cómo será la a seguir? pues Anderson (2016, p. 300) cree que probablemente incluirá: Más pensamiento estratégico de sistemas. Las máquinas harán el trabajo pesado, pero tendremos que determinar cómo organizarlas mejor para que trabajen eficazmente entre ellas. Más innovación. La disponibilidad de las inmensas capacidades de un mundo conectado supondrá una inmensa v...