El Analista Económico-Financiero

These are the 8 major forces shaping the future of the global economy. Innovation and production in the global economy:   The consequences of recent shocks. One consequence of the last decades of globalisation is that, thanks to multinational firms, goods are increasingly being produced far from where ideas are created. Using general equilibrium modelling, this column analyses the welfare and distributional effects of the recent wave of protectionism. Central to the results is the flexibility that multinational firms have in locating their innovation and production activities around the globe . Emerging markets and global growth.   Does the recent turbulence in emerging markets mean global growth will slow? New research suggests otherwise . Does trade cause growth? The cost of data protectionism. Countries are increasingly imposing new data policies which restrict both the domestic use of data and the flow of data across borders. This column uses an index of data policy re

Global Growth Plateaus as Economic Risks Materialize ( IMF Blog ). What is the Correlation Between Stocks and Housing? ( The Big Picture ). Uncertainties and risks of strategy implementation. A framework helps executives classify and understand the risk profile of a strategic initiative ( LSE Business Review ). America’s Inflation Risks. Thanks to trade tariffs on Chinese imports, China-centric global value chains will no longer offset pressure on prices stemming from a tight US labor market. That could mean that the Federal Reserve must significantly exceed the so-called comfort zone of interest-rate normalization that financial markets are currently discounting ( Project Syndicate ). The effects of social insurance on income losses and gains over the business cycle. Workers experience income volatility over their lifetime due to changes in both individual and macroeconomic conditions. Using panel data from the US, Germany, and Sweden, this column analyses how the p

¿Estamos a punto de volvérnosla a pegar? ( El Blog Salmón ). Cómo arreglar la economía de Brasil ( Project Syndicate ). Educación financiera y género ( El País ). El gráfico de la semana: Las palabras cuentan en las comunicaciones de los bancos centrales de América Latina ( Blog Diálogo a Fondo ). El Informe sobre el desarrollo mundial 2019: La naturaleza cambiante del trabajo finalmente se ha publicado ( Banco Mundial ). Los 12 principios del FMI y el BM para aprovechar la tecnología financiera ( El Financiero ). Ocho vinos, ocho recomendaciones ( Gurus Blog ). WhatsApp, Telegram o Messenger: ¿Qué aplicación consume menos datos? ( Cuba Debate ).

Los millones de dólares que ganan todavía las estrellas de rock (de los baby boomers) andando de gira: Los Rolling Stones son la mejor banda de rock en 2018 (más de 100 millones de dólares hasta ahora), y grupos como los Eagles y U2 superan a las megaestrellas más jóvenes, como Jay-Z y Beyonce (nº 11), Katy Perry (nº 14) y Kendrick Lamar (nº 18). Fuente:   The ridiculous amount of money baby-boomer rockers still make on tour

En el gráfico de hoy se muestra el Top de los modelos de automóviles más vendidos de los Estados Unidos de Norteamérica, la figura viene a noticia, ya que recientemente, el modelo 3 de Tesla pasa la marca de los 100.000 y entra en el Top 10 de los Estados Unidos, como se puede apreciar claramente en la visualización. Destaca además, ya que es el único modelo de coche eléctrico en el ranking:

A methodology for measuring the collaborative economy. Collaborative platforms have quickly penetrated several services sectors. Statistics on the development of the collaborative economy are essential for appropriate policy responses but there are few available. This column presents a simple methodology for estimating the economic size of the collaborative economy, which is also relevant for the platform economy ( VOX ). Build trust to unlock the potential of smart analytics ( Tableau ). Hidden figures: The quiet discipline of managing people using data. To prevail in the renewed war for talent, banks will need to deploy new capabilities in data, analytics, and organizational science ( McKinsey ). Seizing the benefits of the digital economy for development ( VOX ). Technology convergence and AI divides: A simulation appraisal. As artificial intelligence technologies become more effective and are rolled out across economies, it is important to assess how their diffus

Julia, MATLAB, Python y R se encuentran entre los lenguajes de programación numérica más utilizados por los investigadores de economía y finanzas. En este post, se comparan y contrastan en un breve resumen, estos cuatro lenguajes, sobre cuál es el mejor y cuál el peor (subjetivamente hablando). 1. Implementación de los algoritmos de Previsión de Riesgos Financieros:  R y MATLAB son los ganadores, con Julia muy por detrás. 2. Características del lenguaje: en términos de características de lenguaje, Julia es la clara ganadora, con R, MATLAB y Python muy por detrás. 3. Velocidad: Cuando se trata de calcular la probabilidad de GARCH, R es la más lenta y Python la más rápida, con Julia no muy lejos. 4. Tratamiento de datos: Python también es bastante bueno en esto, con sus librerías capaces de hacer muchas de las mismas cosas, incluyendo algunas que R no puede hacer. Pero no parece tan fluido como R. Ya que en Python los datos para trabajar en economía y finanz