El Analista Económico-Financiero

El día de hoy, voy abrir el post con una recomendación de un artículo que evalúa las políticas de respuesta a la crisis de la covid-19: Policy responsiveness to coronavirus: an autopsy . Específicamente de este artículo, les quiero mostrar el siguiente gráfico, que es un claro ejemplo de la aplicación del machine learning a la explicabilidad de problemas o analítica avanzada de datos. Este gráfico es un modelo de regresión que compara la misma medida de recuento de muertes por millón con el Índice de Seguridad Sanitaria Mundial (Índice GHS por sus sigla en inglés) de 2019, elaborado por la Universidad Johns Hopkins en colaboración con Unidad de Inteligencia de The Economist para evaluar la capacidad de los países en materia de seguridad sanitaria. Sin embargo, lo más interesante, es cómo este gráfico final ofrece una visión de lo que podrían ser cinco categorías de desempeño y respuesta política de los países: Verde: Países de Asia y el Pacífico con una puntuación

Les comparto algunas lecturas recomendadas para la semana sobre políticas públicas post-covid. I. La Gestión Pública La Covid-19 ha puesto de manifiesto la importancia de los bienes y servicios públicos, pero también las ineficiencias y la fragilidad del sistema. La clave del diseño de políticas, es llevar a cabo ajuste y reformas sin empeorar la situación, que no resulta una tarea fácil, sino que es un problema sumamente complejo. Donde la innovación puede jugar un rol estratégico, ya que la gestión de la innovación nos ayuda a manejar entornos de cambio y disrupción tecnológica, si a esto le sumamos la buena práctica de una gestión pública basada en datos y evidencias. Para ello, es fundamental contar con organismos evaluadores profesionales y dotarlos de la independencia que los haga fiables y creíbles (transparencia). Así mismo, igual como sucede en el sector privado, al sector público debe darse a la caza de talento con nuevas competencias en las áreas más conectadas con l

Source: Marketwatch My recommended financial reads for this week... Risk Management: The Basel Framework:   Frequently Asked Questions ( BIS ). Model risk at central counterparties: Is skin-in-the-game a game changer? ( BIS ). Debt De-risking ( BIS ). Amid volatile commodity prices, beware of cognitive bias ( McKinsey ). Banking imperatives for managing Climate Risk ( McKinsey ). A new approach to quantifying, reducing, and insuring Cyber Risk: Preliminary analysis and proposal for further research ( VoxEU ). Digital Currencies: Designing central bank digital currencies ( VoxEU ). Central bank digital currency: the devil is in the details ( LSE Business Review ). Finally, The Half-Life of Financial Knowledge: Glorification of Change vs. Innovative Specialization ( CFA Institute ).

McKinsey ha publicado un artículo sobre el Internet de las Cosas (IoT en inglés) industrial genera un valor real, sólo si los negocios superan una serie mitos (que no es tema a tratar en este post). El segundo mito del IoT industrial, es que la gente teme que la automatización elimine puestos de trabajo. Sin embargo, las nuevas tecnologías utilizadas en la transformación digital también son generadoras de nuevos empleos y este será el tema a tratar el día de hoy. La siguiente figura es un esquema de cómo convergen las nuevas capacidades con los nuevos puestos de trabajos en la era digital. Así, tenemos el siguiente listado de profesiones digitales y su rol principal: A. Científico de Datos. Crea estructuras de datos adecuadas para el análisis y ejecuta modelos analíticos avanzados para generar conocimientos y predecir eventos. B. Especialista en Tecnología de la Información. Gestiona los aspectos técnicos de los proyectos de automatización y el panorama te

La tabla que les voy a mostrar a continuación, pertenece a un artículo publicado el 22 de mayo de 2020, es decir, de muy reciente publicación. Dicha tabla nos presenta una comparativa de "dos uniones monetarias" , por una parte EE.UU. y por la otra la eurozona . Fuente: VoxEU. La tabla compara 6 indicadores entre los dos bloques económicos conformados por los estados miembros: Política Monetaria común. Si en ambos bloques. Política Fiscal común. Si para EE.UU., no en la eurozona. Distribución de la carga fiscal.  En EE.UU., la Reserva Federal respalda financieramente a los estados. Mientras que en la eurozona sigue sin haber una política fiscal común que permita realizar transferencias automáticas o discrecionales en toda la zona del euro en respuesta a las perturbaciones regionales. Además, la asistencia financiera oficial se presta en forma de préstamos, no de gastos directos (por ejemplo, el Mecanismo Europeo de Estabilidad, establecido en 2012). Movili

Aquí una serie variopinta de lecturas recomendadas para leer en la semana: Las respuestas de política económica de las economías de mercados emergentes y en desarrollo frente a la pandemia de COVID-19 ( Blog Diálogo a Fondo ). ¡Enfrentados y enfadados! Una realidad preocupante ( Agenda Pública ). Suecia se adelanta al BCE en Europa y anuncia un piloto de su propia criptomoneda nacional: la e-Corona ( El Blog Salmón ). Para los interesados en problemas educativos y sobre el teletrabajo durante la crisis de la covid-19: Infografía sobre cómo se sienten las personas y las empresas acerca de trabajar a distancia ( Visual Capitalist ). Consecuencias de los cierres causados por COVID-19 sobre el aprendizaje en los EE.UU. ( McKinsey ) y la crisis en las universidades en Reino Unido ( VoxEU ). Finalmente, estado de situación de las Revistas de Desarrollo: Calidad, tasas de aceptación, tiempos de revisión y múltiples rondas de revisiones ( Development Impact ).

Example of data visualization heat map. Source: Bloomberg. Think about it - Top 3 capabilities considered most important in the next 12-18 months ( McKinsey ): E-commerce or omnichannel Digital, data, and analytics Flexible supply chain Some good idea of the advance of the IA around the world: The State of Facial Recognition Around the World ( Visual Capitalist ). Women in Data Science: Moving from Inclusion to Influence ( Knowledge@Wharton ). Some working data tips: Introducing Metrics, headlines for your data ( Tableau ). Nice and fast tables in Stata? ( Development Impact ). Finally, two articles about advanced analytics applied to the real world: Machine learning against accounting fraud ( VoxEU ). How to capture savings from the oil-price drop and bolster profits—quickly ( McKinsey ).