El Analista Económico-Financiero

En un mundo donde la incertidumbre económica parece ser la única constante, la gestión inteligente de las inversiones se convierte en una habilidad crucial para cualquier inversor. En este post, exploraremos cómo la asignación de activos desempeña un papel crucial en la gestión de este riesgo y cómo la inclusión de activos escasos puede fortalecer tu cartera. Además, examinaremos cómo las medidas de optimización de carteras basadas en centralidades de redes pueden ofrecer una ventaja durante las crisis globales, y analizaremos el impacto del reciente informe del Comité de Basilea sobre la digitalización de las finanzas. 1. Managing Regret Risk: The Role of Asset Allocation.   En esta publicación, se presenta un proceso holístico de asignación de activos destinado a gestionar el fenómeno del riesgo de arrepentimiento considerando la voluntad de cada cliente de mantener una estrategia de inversión a lo largo de los ciclos del mercado. También se evalúa la idoneidad de las expectativas de

Machine learning (ML) is revolutionizing various fields, but it's true power lies in its ability to scale. This curated list of lectures dives deep into specific, yet valuable, areas within ML, equipping you with the knowledge to tackle complex challenges. Whether you're a seasoned data scientist or just starting your ML journey, these lectures offer something for everyone. From practical tools for anomaly detection to the ethical considerations of predicting police misconduct, you'll gain insights and techniques to elevate your skillset. 1. MLOps so AI can scale.   Most of the failures in ML development come not from developing poor models but from poor productization practices ( McKinsey ). 2. How to Detect the Trend in the Time Series Data and Detrend in Python ( Regenerative ). 3. Predicting Police Misconduct:   Whether police misconduct can be prevented depends partly on whether it can be predicted. We show police misconduct is partially predictable and that estimate

Esta semana les traigo una serie de lecturas recomendadas. La primera, es una noticia que me llama la atención, ya que es muestra que lo inteligente es aceptar que China está ganando la batalla en muchos sectores o áreas de negocios, y hay que actuar en consecuencia:  Elon Musk al fin se da cuenta de que Tesla no puede competir en precio con los coches chinos: Se la juega todo al taxi autónomo ( El Blog Salmón ). Mi siguiente recomendación, es un artículo que explica el tema de la inflación de manera sencilla y detallada, que aunque sea el caso Europa, sirve para entender la inflación en otros países o regiones: Los factores que impulsan la inflación subyacente de la zona del euro en la era pospandémica ( ALdE ). Por otra parte, que el BID publique en su blog un post con analogía friki lo hace imperdible:  La inteligencia artificial y la importancia de una regulación desde una perspectiva de Star Wars ( Ideas que cuentan ). Finalmente, la imagen de la semana nos muestra que Google,

El día de hoy, les traigo una figura que representa una hoja de ruta, la cual sintetiza el modelo de innovación de Triple Hélice, Ecosistema de Innovación (IE), Ecosistema empresarial (BE), Ecosistema económico (EE), y ecosistema de servicios para una Transformación Digital Verde (GDT). Fuente:  an-Teng Liao, et al. (2024). A continuación, la explicación de la Figura según sus autores: En primer lugar, en la intersección del modelo de Triple Hélice de interacción universidad-industria-gobierno, que convencionalmente se refiere a los parques científicos, se encuentran las prominentes plataformas digitales que han creado o están creando DEs (Ecosistemas digitales) a su alrededor. Los hallazgos bibliométricos demuestran que los DE se pueden desarrollar mediante la orquestación de tecnologías digitales como las cadenas de bloques para nuevas prácticas como la co-creación y la colaboración. Estas interacciones se pueden observar dentro del BE más grande, que requiere constantemente que las

El futuro del trabajo está en constante evolución, y tres factores clave están abriendo nuevas oportunidades en este dinámico panorama: las patentes, los subsidios y la tecnología cuántica. Las patentes protegen las innovaciones y fomentan la inversión en investigación y desarrollo, lo que puede llevar a la creación de nuevos empleos y sectores industriales. Los subsidios, por su parte, pueden proporcionar el apoyo financiero necesario para que las empresas y los trabajadores se adapten y prosperen en la economía del futuro. Por último, la tecnología cuántica, con su potencial para revolucionar campos como la ciberseguridad, la medicina y la logística, promete transformar la manera en que trabajamos y vivimos. Juntos, estos elementos están configurando un futuro del trabajo que es tanto desafiante como lleno de posibilidades aún por descubrir. I. Patentes en IA Esta infografía muestra el número de patentes relacionadas con la IA concedidas cada año entre 2010 y 2022 (últimos datos disp

En la entrada del día de hoy, les traigo una serie de mapas que nos muestran el actual nivel de riesgo en seguridad, en atención médica y cambio climático. Esto es según un mapa interactivo anual que muestra dónde los viajeros tienen más probabilidades de enfrentar amenazas a la seguridad basadas en el riesgo de violencia política, malestar social, delitos violentos y menores y, este año, el impacto del cambio climático. 1. Riesgo en seguridad Este mapa muestra los países clasificados según los riesgos de seguridad, con insignificante marcado en verde, bajo en amarillo, medio en naranja, alto en rojo y extremo en morado oscuro. Con el mapa de riesgos para 2024, es una herramienta que proporciona una "mejor comprensión de la situación de seguridad más amplia en los países por los que los empleados pueden estar viajando o trabajando", ya que el mapa "ayuda a informar mejor a las organizaciones para que puedan crear soluciones personalizadas para mitigar los riesgos específ

This lecture series delves into the cutting edge of artificial intelligence (AI) and its applications within the field of economics. Prepare to explore groundbreaking topics in the exciting world of AI and economics. I. Algorithmic Collusion by Large Language Models The rise of algorithmic pricing raises concerns of algorithmic collusion. We conduct experiments with algorithmic pricing agents based on Large Language Models (LLMs), and specifically GPT-4. We find that (1) LLM-based agents are adept at pricing tasks, (2) LLM-based pricing agents autonomously collude in oligopoly settings to the detriment of consumers, and (3) variation in seemingly innocuous phrases in LLM instructions (“prompts”) may increase collusion. These results extend to auction settings. Our findings underscore the need for antitrust regulation regarding algorithmic pricing, and uncover regulatory challenges unique to LLM-based pricing agents. Via arXiv II. Generative AI for Economic Research: Use Cases and Impl