¿Cómo fue el proceso de implementación de las estrategias procesales que se llevaron a cabo en el primer caso de condena a una partera por fuera de los casos de lesa humanidad ante el Tribunal Oral en Lo Criminal Federal Nº 2 de San Martín entre 2012 y 2018?

Esta investigación analiza el proceso de implementación de estrategias procesales en el primer caso de condena a una partera por tráfico de personas fuera del contexto de delitos de lesa humanidad en Argentina. Se estudió el caso de Clara Lis Pereira, quien logró revertir obstáculos judiciales mediante acciones innovadoras como la medida auto- satisfactiva, la interpretación del delito como continuado y la prueba genética como verdad jurídica. El trabajo demuestra que el derecho a la identidad de origen constituye un derecho humano fundamental y que su protección debe garantizarse más allá de contextos dictatoriales. Se destacan los aportes jurídicos y sociales de este caso como precedente para futuras acciones y se identifican los desafíos pendientes en la materia.Adamo, V. (2025) “¿Cómo fue el proceso de implementación de las estrategias procesales que se llevaron a cabo en el primer caso de condena a una partera por fuera de los casos de lesa humanidad ante el Tribunal Oral en Lo Criminal Federal Nº 2 de San Martìn entre 2012 y 2018?”. [Tesis de maestría. Universidad Torcuato Di Tella]. Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/1360

Climate hypocrisy attacks are bipartisan, but their psychological impact is unequal

Environmental action is one place where accusations of hypocrisy are frequent across the political spectrum. Here we test whether there is indeed a hypocrisy penalty whereby the same environmentally damaging actions are blamed more if the agent speaks out in favor of climate protection, rather than saying nothing. In two pre-registered studies, we also test whether the penalty faced for hypocrisy is the same depending on one’s own climate policy support, and whether the target of the attacks modulates it. In two pre-registered studies (N = 962), we confirm a hypocrisy penalty but see it decrease among strong climate policy supporters and when hypocrisy came from one's political ingroup. Our findings highlight the asymmetric political impact of climate hypocrisy accusations, with implications for climate communication and political psychology

On the Robustness of Mixture Models in the Presence of Hidden Markov Regimes with Covariate-Dependent Transition Probabilities

Este artículo se encuentra publicado en Econometric Theory (e-ISSN: 1469- 4360) https://doi.org/10.1017/S0266466625100017Existe una versión previa de este trabajo publicado como Working Paper N°4 disponible en https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12845This article studies the robustness of quasi-maximum-likelihood estimation in hidden Markov models when the regime-switching structure is misspecified. Specifically, we examine the case where the data-generating process features a hidden Markov regime sequence with covariate-dependent transition probabilities, but estimation proceeds under a simplified mixture model that assumes regimes are independent and identically distributed. We show that the parameters governing the conditional distribution of the observables can still be consistently estimated under this misspecification, provided certain regularity conditions hold. Our results highlight a practical benefit of using computationally simpler mixture models in settings where regime dependence is complex or difficult to model directly

Crisis Cambiarias y Políticas de Liquidez: Una extensión del Modelo de Krugman (1979) con Sistema Bancario

Este trabajo desarrolla un modelo de crisis de balanza de pagos con tipo de cambio fijo en una economía que presenta un déficit fiscal permanente financiado con emisión monetaria. Tomando como base el modelo original de Krugman (1979), se incorpora un sistema bancario representativo que intermedia entre los hogares —que depositan sus fondos—y las empresas —que demandan crédito para financiar el pago de salarios. El análisis se basa estructuralmente en el enfoque de Lahiri y Végh (2007), pero excluye la existencia de títulos públicos (por lo tanto, la defensa del tipo de cambio vía tasa de interés), de modo que los bancos únicamente pueden prestar a las firmas o mantener sus fondos como encajes. En el momento de la corrida contra la moneda, se plantean dos escenarios posibles para el sistema bancario: uno en el que se corta el crédito abruptamente (única alternativa) y otro en el que solicita redescuentos al banco central. La primera estrategia implica una caída del empleo y del producto, mientras que la segunda mantiene la actividad pero genera una mayor presión sobre las reservas. Mediante la resolución analítica de las restricciones del modelo y la comparación formal entre ambos escenarios, se determina cuál de las dos alternativas adelanta más el colapso del régimen cambiario. Los resultados muestran que el uso de redescuentos puede evitar una contracción inmediata de la actividad, pero a costa de una mayor presión sobre las reservas internacionales, reduciendo el tiempo hasta la crisis. En contraste, el corte de crédito genera una recesión, pero preserva las reservas por más tiempo, retrasando el colapso. El trabajo aporta elementos relevantes para el diseño de políticas en contextos donde el sistema bancario juega un rol activo durante episodios de inestabilidad cambiaria

Calidad argumental de las sentencias ambientales de la Corte Suprema de Justicia Argentina entre 2015 y 2025

Este artículo examina la calidad argumental de las sentencias destacadas de ambiente de la Corte Suprema de Justicia argentina. La investigación analiza mediante una base de datos propia 88 sentencias publicadas por la Oficina de Jurisprudencia desde 2015 hasta abril de 2025. Para esto, se desarrolló un test de calidad argumental con tres niveles: Test 1 - básico, Test 2 - intermedio y Test 3 - avanzado. Según mis hipótesis, ciertos factores, como la creación de instituciones especializadas en el ambiente o la presencia de jueces activistas ambientales, aumentan la calidad argumental de las sentencias. A través del análisis de las sentencias, los resultados muestran que el 24,4% de las sentencias no cumplen con ninguno de los test de argumentación (test 0), el 75% cumplen con el Test 1, el 15,9% cumplen con el Test 2 y el 9% cumplen con el Test 3. Ni la creación de instituciones especializadas ni la Presidencia del Juez activista Lorenzetti para el caso argentino lograron que la calidad argumental de las sentencias aumentara a lo largo de los años

The fiscal costs of unemployment insurance

Working Paper N° 9This paper studies the fiscal costs of unemployment insurance (UI). It surveys alternative methods used in the literature to estimate UI’s impact on the government budget and compares them within a unified framework that incorporates behavioral responses, wage effects, and fiscal externalities. These methods are then applied to administrative data from Argentina. Combined with estimates of the consumption drop following unemployment, the paper evaluates the Marginal Value of Public Funds (MVPF) for UI and finds that, while results vary depending on the treatment of fiscal externalities, MVPF typically exceed one—indicating that the social benefits of marginal increases in UI outweigh their fiscal costs.Herrera, J., González-Rozada, M., Ruffo, H. (2025). The fiscal costs of unemployment Insurance. [Documento de trabajo]. Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella. https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/1340

A penalization method to estimate the intrinsic dimensionality of data

We propose a novel penalization method for estimating the intrinsic dimensionality of data within a Probabilistic Principal Components Model, extending beyond the Gaussian case. Unlike existing approaches, our method is designed to handle non-normal data, providing a flexible alternative to traditional factor models. Our procedure identifies the dimension at which the eigenvalues of a scatter matrix stabilize. We establish the consistency of the procedure under mild conditions and demonstrate its robustness across a range of data distributions. A comparative analysis highlights its advantages over existing techniques, making it a valuable tool for dimensionality estimation without relying on distributional assumptions.Forzani, L., Rodriguez, D. & Sued, M. A penalization method to estimate the intrinsic dimensionality of data. Stat Papers 66, 46 (2025). https://doi.org/10.1007/s00362-025-01667-

Precisión Predictiva en Funciones de Impulso Respuesta: LP vs. VAR

En el presente trabajo examinamos la precisión en muestras chica para las funciones de impulso respuesta usando Local Projections (LP) y modelos de Vectores Autorregresivos (VAR). Considerando que las funciones de impulso respuesta son diferencias entre predicciones puntuales, proponemos evaluar el rendimiento relativo de los estimadores utilizando pruebas de igualdad de precisión predictiva (Diebold and Mariano (1995), Harvey et al. (1997)). En nuestros experimentos Monte Carlo, los estimadores basados en LP y en VAR resultan ser igualmente precisos en muestras grandes bajo una función de riesgo de error cuadrático medio. Los estimadores basados en VAR tienden a tener ventaja en muestras pequeñas y moderadas, especialmente en horizontes largos donde los LP presentan sesgo significativo

Estimación de un indicador sintético de actividad económica mediante modelos factoriales dinámicos. Aplicación empírica al caso del Municipio de General Pueyrredon, Buenos Aires

Este trabajo presenta una estimación del Indicador Sintético de Actividad Económica para el Partido de General Pueyrredon ( − ) a partir de la aplicación de un modelo factorial dinámico. Utilizando un conjunto de series representativas del entramado productivo local, se implementa un enfoque multivariado que identifica un componente común latente y modela su evolución temporal mediante un sistema en espacio de estados, estimado con el filtro de Kalman. El objetivo central es evaluar el desempeño de esta versión del indicador ( − ) en comparación con una variante previamente construida bajo la metodología de Conference Board ( − ). Se examina la trayectoria del nuevo indicador, destacando su capacidad para captar con mayor sensibilidad los principales eventos del ciclo económico local y contrastando su comportamiento con el de la versión TCB

ChatGPT vs. Modelos de Tradicionales de Machine Learning para Sentiment Analysis

Los datos textuales se utilizan cada vez más en economía. Desarrollos recientes como los Large Language Models (LLMs) presentan nuevas y emocionantes alternativas para extraer datos de texto. En este trabajo, comparo el rendimiento de ChatGPT3.5 con modelos de aprendizaje automático anteriores como Regresiones Logísticas Regularizadas y Máquinas de Vectores de Soporte. A diferencia de estas últimas, ChatGPT no requiere de entrenamiento previo, pero no es de código abierto; es opaco, costoso y relativamente lento de usar en comparación con los modelos tradicionales. Encuentro que el rendimiento de ChatGPT 3.5 es similar al de modelos simples sin necesitar de realizar entrenamiento previo ni de etiquetado de datos. Esto es especialmente interesante dado que la base de datos utilizada está en portugués, un idioma para el cual los recursos de análisis de datos no están tan extendidos