Revisiting Rose's common currency debate

The main objective of this research is to revisit the estimation of the effect of a common currency on international trade by applying the new methodology proposed by Helpman, Melitz and Rubistein (2008) and incorporating tourism to the theoretical framework. Rose (2000) estimates an empirical model of bilateral trade, finding a significant coefficient for a currency union variable of 1.2, suggesting an effect of currency unions on trade of over a 200%. Rose (2000)’s finding did not receive full acceptance and further research was consequently devoted to find reasons of such high effect. This still remains as a major puzzle in the International Economics. Rose and Van Wincoop (2001) hold that there may still be some omitted factors that drives countries to both participate in currency unions and trade more. In this research a gravity equation for trade is estimated controlling by international tourism.Common currency, tourism, gravity equation

On the impact of exchange rate regimes on tourism

The main objective of this paper is to analyze the effect of the exchange rate arrangements on international tourism. The ambiguity of literature about the effect of exchange rate volatility contrasts with the magnitude of the impact of a common currency on trade. On the basis of a gravity equation we estimate a moderate effect of a currency union on tourism of almost 12%. Furthermore, we estimate a gravity equation for international trade, obtaining that the common currency effect on trade is reduced when tourism is introduced as a regressor. This suggests that tourism flows may contribute to explain the excessive magnitude of the estimated effect of a common currency on trade in this literature. Finally, we analyze the impact of several de facto exchange rate arrangements on tourism, finding that less flexible exchange rates promotes tourism flows.Tourism, Exchange Rate Regime, Common Currency

Post-EMS exchange risk trends: A comparative perspective between Euro, British Pound and Japanese Yen excess returns against US Dollar

This paper studies the exchange rate risk of Euro, Pound and Yen against US Dollar before and after the EMU. The key question is to analyse the impact of the Euro to exchange rate risks. The risk is measured by estimating risk price coefficient (RPC) from an excess return equation. A conditional heteroskedastic variance model with time-varying mean is estimated for this purpose. Recursive estimates are used to examine the evolution of the parameters and to find out time-varying risk premia. Results show that after a period of adaptation following the introduction of the Euro, the Euro/US Dollar RPC decreased.Exchange rate risk, GARCH-M, risk-price, times series, recursive estimation

Estudio clínico retrospectivo

La patología inflamatoria localizada del párpado es relativamente frecuente en consulta s oftalmológica s , generando costes personales y sociales . Así, conocer s u incidencia, posible etiología, eficacia del tratamient o y complicaciones, entre otros, hacen conveniente su estudio. OBJETIVO S V alorar la incidencia, factores asociados, tratamie nto s , complicaciones y posible prevención de orzuelos y chalacio ne s. MÉTODO E studio retrospectivo de orzuelos y chalacio ne s en 1000 pacientes asistidos en consulta de O ftalmol ogía general . RESULTADOS Incidencia de l 5,9 % de la población ( 4 ,8% orzuelos, 0, 9% chala cio ne s y 0,1% ambas patologías ) . E dad media de aparición de las patol ogías : 40 años aproximadamente ; orzuelos más frecue ntes en párp ados superiores y chalacio ne s en inferiores. A parecen más en mujeres (55,17%) que en hombres (44,83%) . Los orzuelos presentan valores similares en ambos sexos; los chalacio ne s inciden má s en mujeres (7) (12%) que en hombres (2) ( 2,44%). Existe mayor incidencia en personas con dietas pobres en frutas y verduras (13) ( 22,41 %) . 69% (40) presentan ametropías , 97,5% (39) son ametropías bajas. L os má s frecuentes: astigmatismos (29) (50%), seguidos d e hipermetropías (14) (24,13%) y miopías (12) ( 20,69%). T ratamiento médico establecido en el 86,21% (5 0 ) , curando al 86% (43 ). Los casos de cambios refractivos ( 44,82 % ) ( 26 ) se tratan optométricamente , 12% (7) son nuevas ametropías; mejora el 73% ( 16) de 22 pacientes ( 37,93%) . 2 Se curan el 84,21% de 58 . H ay un 15,79% (9 ) de complicaciones, m ás frecuentes en orzuelos (89%) : recidivas ( 4 ) (44%), fístulas ( 2 ) (22%) y enquistados ( 2 ) (22%). La presencia de ametropías bajas, espe cialmente astigmatismos, señalan una influe ncia directa en la aparición de las patologías. CONCLUSIONES Orzuelos y chalaciones relativamente frecuente s en consulta de O ftalmología (6%) , sobre todo entre los 40 - 60 años ; presenta n una ligera relación con el sexo femenino . Sus causas puede n estar relacionadas con defectos refractivos no corregidos y déficits carenciales en la dieta . El tratamiento médico y refractivo parece efectivo en la resolución d e éstas.3 ABSTRACT Localized inflammatory pathology of the eyelid is usual in ophthalmological consultations. This generates personal and social costs. Because of that, to know the incidence, possible etiology, treatment efficacy and complications among others, are required in a study. AIM To assess the incidence, associated factors, treatment, complications and possible prevention of styes and chalations in the spec ialized healthcare environment. METHOD R etrospective study of sty es and chalations in 1000 patients assisted in a gener al ophthalmology consultation. RESULTS The i ncidence is 5,9% : 4,8% styes, 0,9% chalation s and 0,1% both pathologies. They appear about 40 years old ; the styes occur most frequently in the upper eyelids and th e chalations in the lower ones. T he pathologies appear more in women (55,17%) than in men (44,83%). Styes have similar values in both sexes, but the rate of sickness i s more frequent in women (7) ( 12% ) than in men (2) ( 2,44%). 69% (40) presen t with a metropies. 97,5% correspond t o low amotropies. T he most frequent are astigmatism (29) (50% ), followed by hypermetropes (14) ( 24 ,13%) and shortsightedness (12) ( 20, 69%). Medical treatment in 86,21% (50), curing 86 % (43). H ad refractive changes 44,82% (26) w ere treated with new graduation and cured without complications 73% (16) optometric ally (22 patients: 37,93%) C ure 84,21% (49 patients) of the pathology. There are 15,79% (9) of complications, ( more in styes) (89%) : recurrences ( 4 ) (44%), fistula s ( 2 ) (22 %) and encysted ( 2 ) (22%). 4 The presence of low ametropies, especially astigmatism, indicates a direct influence of these on the production of pathologies. CONCLUSIONS Styes and chalations are relatively common in the ophthalmology consultation (6%), m ore i n average ages 40 to 60 years and hav e a slight relationship with female sex. Its causes may be related to unregulated refractive defects and deficiencies in diet (fruit), among others. Medical and refractive treatment seems effective in the resolution of these pathologies.Universidad de Sevilla. Grado en Óptica y Optometrí

De la mètrica a les emocions. El pràcticum I com a materialització del canvi

Pòster presentat a la II Jornada del Pràcticum de Psicologia 2020.Póster presentado en la II Jornada del Prácticum de Psicología 2020.Poster presented at the "II Jornada del Prácticum de Psicologia 2020"

Contribuciones a la Inferencia Bayesiana Aproximada para Aprendizaje Automático

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, leída el 18-01-2022Machine learning (ML) methods can learn from data and then be used for making predictions on new data instances. However, some of the most popular ML methods cannot provide information about the uncertainty of their predictions, which may be crucial in many applications. The Bayesianframework for ML introduces a natural approach to formulate many ML methods, and it also has the advantage of easily incorporating and reflecting different sources of uncertainty in the final predictive distribution. These sources include uncertainty related to, for example, the data, the model chosen, and its parameters. Moreover, they can be automatically balanced and aggregated using information from the observed data. Nevertheless, in spite of this advantage, exact Bayesian inference is intractable in most ML methods, and approximate inference techniques have to be used in practice. In this thesis we propose a collection of methods for approximate inference, withspecific applications in some popular approaches in supervised ML. First, we introduce neural networks (NNs), from their most basic concepts to some of their mostpopular architectures. Gaussian processes (GPs), a simple but important tool in Bayesian regression, are also reviewed. Sparse GPs are presented as a clever solution to improve GPs’ scalability by introducing new parameters: the inducing points. In the second half of the introductory partwe also describe Bayesian inference and extend the NN formulation using a Bayesian approach, which results in a NN model capable of outputting a predictive distribution. We will see why Bayesian inference is intractable in most ML approaches, and also describe sampling-based and optimization-based methods for approximate inference. The use of -divergences is introduced next, leading to a generalization of certain methods for approximate inference. Finally we will extend the GPs to implicit processes (IPs), a more general class of stochastic processes which provide a flexible framework from which we can define numerous models. Although promising, current IP-based ML methods fail to exploit of all their potential due to the limitations of the approximations required in their formulation...Los métodos de aprendizaje automático o machine learning (ML) son capaces de aprender a partir de datos y producir predicciones para nuevos casos nunca vistos. Sin embargo, algunos de los métodos de ML más usuales son incapaces de informar sobre la incertidumbre de sus predicciones, la cualpuede ser crucial en diversas aplicaciones. La perspectiva Bayesiana proporciona un marco natural para ello, otorgando la capacidad de considerar diversas fuentes de incertidumbre en el análisis y reflejarlas en las distribuciones predictivas finales. Esta incertidumbre puede tener diferentes fuentes, como los datos, la selección del modelo y sus parámetros asociados, las cuales pueden ser adecuadamente pesadas y agregadas usando las herramientas Bayesianas. Sin embargo, para la mayoría de métodos de ML, la inferencia Bayesiana exacta es intratable, y para casos prácticos hay que recurrir a aproximaciones de la misma. En esta tesis se proponen nuevos métodos de inferenciaaproximada, con aplicaciones concretas para algunos de los métodos más populares en ML. En primer lugar introduciremos las redes neuronales (NNs), desde sus fundamentos básicos hasta algunas de sus arquitecturas más comunes, así como los procesos Gaussianos (GPs), herramientas importantes empleadas en diversos problemas de aprendizaje. Además, veremos cómo los sparse GPs alivian los problemas de escalabilidad de los GPs mediante la introducción de un parámetro nuevo: los puntos inducidos. En la segunda mitad de esta introducción describiremos los fundamentosde la inferencia Bayesiana y extenderemos la formulación de las NNs al marco Bayesiano para obtener NNs capaces de producir distribuciones predictivas. Veremos aquí por qué la inferencia Bayesiana es intratable para muchos de los métodos de ML y revisaremos técnicas de aproximación basadas tanto en muestreos como en la optimización de parámetros. Además de esto, veremos las divergencias como una generalización de conceptos empleados en ciertos métodos de inferencia aproximada. Finalmente extenderemos la formulación de los GPs a los procesos implícitos (IPs),una clase más general y flexible de procesos estocásticos desde la cual podremos describir múltiples modelos útiles. Aunque prometedores, los métodos actuales de ML basados en IPs no son capaces de explotar todas sus propiedades debido a las limitaciones de las aproximaciones empleadas. En la segunda parte de la tesis presentaremos nuestras contribuciones al campo de inferencia aproximada, con especial interés para las NNs Bayesianas y los IPs...Fac. de Ciencias MatemáticasTRUEunpu

Introducción a Museos y Educación

SIAM. Series Iberoamericanas de Museología. Año 3, Vol.

Characteristic lengths and maximum entropy estimation from probe signals in the ellipsoidal bubble regime

The bubble size, surface and volume distributions in two and three phase flows are essential to determine energy and mass transfer processes. The traditional approaches commonly use a conditional probability density function of chordlengths to calculate the bubble size distribution, when the bubble size, shape and velocity are known. However, the approach used in this paper obtains the above distributions from statistical relations, requiring only the moments inferred from the measurements given by a sampling probe. Using image analysis of bubbles injected in a water tank, and placing an ideal probe on the image, a sample of bubble diameter, shape factor and velocity angle are obtained. The samples of the bubble chord-length are synthetically generated from these variables. Thus, we propose a semi-parametric approach based on the maximum entropy (MaxEnt) distribution estimation subjected to a number of moment constraints avoiding the use of the complex backward transformation. Therefore, the method allows us to obtain the distributions in close form. The probability density functions of the most important length scales (D,D20,D30,D32), obtained applying the semi-parametric approach proposed here in the ellipsoidal bubble regime, are compared with experimental measurementsPublicad

Estudio del riesgo. Análisis multifactorial, multinivel y multifactorial

Se expone la Ecuaciòn general de riesgo como una nueva propuesta tèorica y base metodològicaEl presente trabajo presenta una ecuación conceptual y metodológica para el estudio del riesgo que es soportada por argumentos establecidos en la teoría sistémica, la expresión razonada que se exhibe es desagregada en cinco funciones básicas que la componen: la del geosistema perturbador, la componente humana, la del territorio, la sistémica y por último la gestión del riesgo. La integración de variables y el análisis de funcionalidad en el tiempo y espacio muestran que la naturaleza del riesgo tiende a ser caótica por incluir diferentes elementos en niveles de integración, tiempo y función disímiles