Estudio de los movimientos de compensación isostática en una zona del Levante español

En base a los datos geológicos y gravimétricos existentes en la región de Valencia, se comprueba que los jóvenes y recientes movimientos tectónicos cumplen las leyes de compensación isostática y se avanzan hipótesis de evolución geodinámica

Accuracy of explanations of machine learning models for credit decisions

Uno de los principales retos en el uso de modelos de aprendizaje automático, o machine learning en inglés (ML), en finanzas es cómo explicar sus resultados. Recientemente han aparecido técnicas de interpretabilidad con este objetivo, pero existe discusión sobre su fiabilidad. En este documento contribuimos al debate proponiendo una metodología para evaluar la precisión de estas técnicas de interpretabilidad. Partimos de la generación de conjuntos de datos sintéticos, siguiendo un enfoque que nos permite controlar la importancia de cada variable explicativa (feature) en nuestra variable objetivo. Al definir nosotros la importancia de las features, podemos posteriormente calcular en qué medida las explicaciones dadas por las técnicas de interpretabilidad coinciden con la verdad subyacente. Por lo tanto, si en nuestro conjunto de datos sintéticos definimos una feature como relevante para la variable objetivo, la técnica de interpretabilidad también debería identificarla como una feature relevante. Desarrollamos un ejemplo empírico en el que generamos conjuntos de datos sintéticos de manera que se parezcan a datos de suscripción y calificación crediticia, donde la variable objetivo es una variable binaria que representa el incumplimiento del solicitante. Usamos modelos de ML no interpretables, como redes neuronales, para predecir el incumplimiento, y luego explicamos sus resultados usando dos técnicas populares de interpretabilidad, SHAP y permutation Feature Importance (FI). Nuestros resultados usando la metodología propuesta sugieren que SHAP identifica mejor las variables relevantes como tales, aunque los resultados pueden variar significativamente según las características del conjunto de datos y el modelo ML utilizado. Concluimos que el recurso a la generación sintética de bases de datos muestra un elevado potencial para supervisores y entidades financieras que precisen evaluar la fidelidad de estas técnicas.One of the biggest challenges for the application of machine learning (ML) models in finance is how to explain their results. In recent years, different interpretability techniques have appeared to assist in this task, although their usefulness is still a matter of debate. In this article we contribute to the debate by creating a framework to assess the accuracy of these interpretability techniques. We start from the generation of synthetic data sets, following an approach that allows us to control the importance of each explanatory variable (feature) in our target variable. By defining the importance of features ourselves, we can then calculate to what extent the explanations given by the interpretability techniques match the underlying truth. Therefore, if in our synthetic dataset we define a feature as relevant to the target variable, the interpretability technique should also identify it as a relevant feature. We run an empirical example in which we generate synthetic datasets intended to resemble underwriting and credit rating datasets, where the target variable is a binary variable representing applicant default. We then use non-interpretable ML models, such as deep learning, to predict default, and then explain their results using two popular interpretability techniques, SHAP and permutation Feature Importance (FI). Our results using the proposed framework suggest that SHAP is better at interpreting relevant features as such, although the results may vary significantly depending on the characteristics of the dataset and the ML model used. We conclude that generating synthetic datasets shows potential as a useful approach for supervisors and practitioners looking for solutions to assess the interpretability tools available for ML models in the financial sector

Analysis of CBDC narrative of central banks using large language models

Los bancos centrales están utilizando cada vez más la comunicación verbal en su estrategia, abarcando no solo la política monetaria tradicional, sino también un amplio conjunto de temas. Uno de estos temas es la moneda digital de los bancos centrales (CBDC, por sus siglas en inglés), que está captando la atención de la comunidad internacional. La naturaleza compleja de este proyecto implica que debe ser diseñado cuidadosamente para evitar consecuencias no deseadas, como la inestabilidad financiera. En este trabajo, proponemos utilizar diferentes técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) para comprender mejor la postura o sentimiento de los bancos centrales hacia el CBDC, analizando un conjunto de discursos de los bancos centrales desde 2016 hasta 2022. Para ello, utilizamos técnicas tradicionales, como los métodos basados en diccionarios, y dos Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) como BERT y ChatGPT, llegando a la conclusión de que los LLM reflejan mejor la postura identificada por los expertos humanos. En particular, observamos que ChatGPT muestra un mayor grado de alineación porque puede capturar información más sutil que BERT. Nuestro estudio sugiere que los LLM son una herramienta eficaz para mejorar las mediciones de sentimiento en textos específicos de contenido estratégico, aunque no son infalibles y pueden estar sujetos a nuevos riesgos, como una mayor sensibilidad a la longitud de los textos y el diseño de las preguntas realizadas al propio modelo.Central banks are increasingly using verbal communication for policymaking, focusing not only on traditional monetary policy, but also on a broad set of topics. One such topic is central bank digital currency (CBDC), which is attracting attention from the international community. The complex nature of this project means that it must be carefully designed to avoid unintended consequences, such as financial instability. We propose the use of different Natural Language Processing (NLP) techniques to better understand central banks’ stance towards CBDC, analyzing a set of central bank discourses from 2016 to 2022. We do this using traditional techniques, such as dictionary-based methods, and two large language models (LLMs), namely Bert and ChatGPT, concluding that LLMs better reflect the stance identified by human experts. In particular, we observe that ChatGPT exhibits a higher degree of alignment because it can capture subtler information than BERT. Our study suggests that LLMs are an effective tool to improve sentiment measurements for policy-specific texts, though they are not infallible and may be subject to new risks, like higher sensitivity to the length of texts, and prompt engineering

What works (and what does not) to incorporate ethics as a cross curricular competence?

In 2013, an ambitious plan was implemented at Universitat Politècnica de València aiming at ensuring that all graduates achieved a set of 13 transversal competences which would make them excellent graduates not only from a technical point of view, but also beyond. One of these competences in which we want to train and assess our students is "ethical, environmental and professional responsibility". This paper presents the study carried out to check whether this objective is achieved or not for graduates from six different degrees taught at UPV. To this end, we analysed activities developed within each Bachelor degree curriculum, studying the suitability of each activity to the level of knowledge required in each course. We also analysed the perception of students and lecturers in charge of incorporating this transversal content within their subjects. In view of the results obtained, "good practices" are proposed, indicating the activities carried out which have succeeded in increasing the students' training and knowledge related to this topic. Activities, which, despite being carried out for a certain purpose, do not manage to work on and assess this cross curricular competence, are discussed

Machine Learning methods in climate finance: a systematic review

Evitar la materialización del cambio climático es uno de los principales retos de nuestro tiempo. En esta tarea, el sector financiero desempeña un papel fundamental, motivando a economistas académicos a desarrollar un nuevo campo de investigación, las finanzas climáticas. A la vez, el uso de tecnologías de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) se ha popularizado para analizar problemas relacionados con las finanzas climáticas, debido principalmente a la necesidad de gestionar un volumen elevado de datos relacionados con el clima, y para modelizar relaciones no lineales entre variables climáticas y económicas. De esta manera, proponemos una revisión de la literatura académica para explorar cómo esta tecnología está posibilitando el crecimiento de las finanzas climáticas. Para ello, primero realizamos una búsqueda sistemática de estudios en esta materia en tres bases de datos científicas. Luego, usando un modelo de identificación automática de temas (Latent Dirichlet Allocation), identificamos estadísticamente siete áreas del conocimiento donde el ML está desempeñando un papel relevante: catástrofes naturales, biodiversidad, riesgo agrícola, mercados de carbono, energía, inversión responsable y datos climáticos. Para finalizar, hacemos un análisis de las principales tendencias de publicación, así como una clasificación de los modelos estadísticos utilizados en función del área de estudio. La principal contribución de este artículo es la provisión de una estructura de temas o problemas solventados gracias al uso del ML en finanzas climáticas, lo cual esperamos que facilite a expertos en esta tecnología la comprensión de las principales fortalezas y limitaciones de dicha tecnología aplicada en este campo de investigación.Preventing the materialization of climate change is one of the main challenges of our time. The involvement of the financial sector is a fundamental pillar in this task, which has led to the emergence of a new field in the literature, climate finance. In turn, the use of Machine Learning (ML) as a tool to analyze climate finance is on the rise, due to the need to use big data to collect new climate-related information and model complex non-linear relationships. Considering the proliferation of articles in this field, and the potential for the use of ML, we propose a review of the academic literature to assess how ML is enabling climate finance to scale up. The main contribution of this paper is to provide a structure of application domains in a highly fragmented research field, aiming to spur further innovative work from ML experts. To pursue this objective, first we perform a systematic search of three scientific databases to assemble a corpus of relevant studies. Using topic modeling (Latent Dirichlet Allocation) we uncover representative thematic clusters. This allows us to statistically identify seven granular areas where ML is playing a significant role in climate finance literature: natural hazards, biodiversity, agricultural risk, carbon markets, energy economics, ESG factors & investing, and climate data. Second, we perform an analysis highlighting publication trends; and thirdly, we show a breakdown of ML methods applied by research area

Electrochemical Characterization of Coinage Techniques the 17(th) Century: The maravedis Case

This is the peer reviewed version of the following article: Doménech Carbó, A.; Domenech Carbo, MT.; Álvarez-Romero, C.; Montoya, N.; Pasies-Oviedo, T.; Buendía Ortuño, MDM. (2017). Electrochemical Characterization of Coinage Techniques the 17(th) Century: The maravedis Case. Electroanalysis. 29(9):2008-2018. doi:10.1002/elan.201700326, which has been published in final form at http://doi.org/10.1002/elan.201700326. This article may be used for non-commercial purposes in accordance with Wiley Terms and Conditions for Self-Archiving."[EN] The voltammetry of immobilized particles (VIMP) methodology was applied to the discrimination of Spanish maravedis produced in 10 different mints between 1661 and 1664 using characteristic signatures for the reduction of cuprite and tenorite in the patina of the coins and catalytic effects on the hydrogen evolution reaction (HER). The variation of the apparent tenorite/cuprite ratio with depth was fitted to potential laws differing from one mint to another for A Coruna, Burgos, Cordoba, Cuenca, Granada, Madrid, Trujillo, Segovia, Sevilla and Valladolid coins. Electrochemical data permitted to detect the changes in the composition (with lowering of the silver content) and manufacturing technique (from hammer to mill) occurring in this historical period.Financial support from the MICIN Projects CTQ2014-53736-C3-1-P and CTQ2014-53736-C3-2-P, which are also supported with ERDF funds, is gratefully acknowledged. Thanks to the Museum of Prehistory of Valencia for facilitating the access to its collections.Domenech Carbo, A.; Domenech Carbo, MT.; Álvarez-Romero, C.; Montoya, N.; Pasies-Oviedo, T.; Buendía Ortuño, MDM. (2017). Electrochemical Characterization of Coinage Techniques the 17(th) Century: The maravedis Case. Electroanalysis. 29(9):2008-2018. https://doi.org/10.1002/elan.201700326S2008201829

Macromicetes de la comarca del Berguedá (Barcelona)

Se da cuenta de ciento cuarenta y ocho especies de macromicetes recolectadas en el transcurso de una serie de excursiones de estudio, realizadas por los autores entre los años 1974 al 1977, por diversas localidades de la comarca del Berguedá (Barcelona).Numerosas especies entre las indicadas fueron recolectadas en varias ocasiones, lo que permitió apreciar detalles de su comportamiento autoecológico.En todos los casos hemos pretendido confirmar las determinaciones taxonómicas utilizando los medios reseñados en la Bibliografia. De cada especie se dispone de su ficha de estudio, con los detalles apreciados al realizar la determinanción, pese a ello no hemos considerado adecuado dar descripciones por no hacer más extenso el presente trabajo.We remark the determinations of a hundred and forty eight species of Macromycets collected the year 1974 to the 1977, mainly in Berguedá district (Barcelona).Most of them could be studied more than once. We tried to confirm the determinations using the last specialized works

Aportaciones al catálogo florístico de la provincia de León II

Se enumeran 512 especies vegetales de la provincia de León (España) recogidas en 693 localidades, se hacen breves asociaciones ecológicas de las mismas, así como de su distribución y comportamiento fitosociológico. Se realiza, al mismo tiempo, la revisión bibliográfica a nivel provincial

Inteligencia artificial y finanzas: una alianza estratégica

Recientes avances tecnológicos, como el almacenamiento masivo de datos y la computación en la nube, están dando lugar a un mayor uso de la inteligencia artificial en la economía y las finanzas, y modificando aspectos fundamentales tanto para entidades como para supervisores. En este documento revisamos las principales tendencias de esta transformación, especialmente el uso de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción en entornos de incertidumbre, y detallamos algunos de los casos de uso más relevantes en la actualidad, como son la calificación crediticia, el control del fraude y la predicción macroeconómica. Para ello se utilizan en gran medida las discusiones que tuvieron lugar durante el 1.er Seminario de Inteligencia Artificial aplicada a los Servicios Financieros, organizado por el Banco de España el 17 de junio de 2022. Concluimos con una reflexión sobre la convivencia de esta tecnología con los modelos econométricos tradicionales y la necesidad de gestionar nuevos factores de riesgo asociados a su uso, como la interpretabilidad de los resultados.Recent technological advances, such as big data and cloud computing, are leading to greater use of artificial intelligence in economics and finance, and transforming fundamental aspects of both financial institutions and supervisors. In this paper we review the main features of this transformation, especially the use of machine learning algorithms for forecasting, and we detail some of the most relevant uses of artificial intelligence today, such as for credit scoring, fraud control and macroeconomic forecasting. To this end, we make significant use of the debates that took place during the 1st conference on Artificial Intelligence applied to Financial Services, organised by the Banco de España on 17 June 2022. We conclude with a reflection on the coexistence of this technology with traditional econometric models, and the need to manage new risk factors associated with its use, such as the interpretability of the results

Morphostructure at the junction between the Beata ridge and the Greater Antilles island arc (offshore Hispaniola southern slope)

Oblique convergence between the Caribbean plate's interior and the inactive Greater Antilles island arc has resultedin the collision and impingement of the thickened crust of theBeata ridge into southern Hispaniola Island. Deformation resulting from this convergence changes from a low-angle southward-verging thrust south of easternHispaniola, to collision and uplift in south-central Hispaniola, and to left-lateral transpression along theSouthern peninsula of Haiti in western Hispaniola. Using new swath bathymetry and a dense seismic reflectiongrid, we mapped the morphological, structural and sedimentological Elements of offshore southern Hispaniola.We have identified four morphotectonic provinces: the Dominican sub-basin, the Muertos margin, the Beataridge and the Haiti sub-basin. The lower slope of the Muertos margin is occupied by the active Muertos thrustbelt, which includes several active out-of-sequence thrust faults that, were they to rupture along their entirelength, could generate large-magnitude earthquakes. The interaction of the thrust beltwith the Beata ridge yieldsa huge recess and the imbricate system disappears. The upper slope of the Muertos margin shows hick slopedepositswhere the extensional tectonics and slumping processes predominate. The northern Beata ridge consistsof an asymmetrically uplifted and faulted block of oceanic crust. Our results suggest that the shallower structureand morphology of the northern Beata ridge can be mainly explained by a mechanism of extensional unloadingfrom the Upper Cretaceous onward that is still active residually along the summit of the ridge. The tectonicmodels for the northern Beata ridge involving active reverse strike–slip faults and transpression caused by theoblique convergence between the Beata ridge and the island arc are not supported by the structural interpretation.The eastern Bahoruco slope an old normal fault that acts as a passive tear fault accommodating the sharpalong-strike transition from low-angle thrusting to collision and uplifting.Depto. de Geodinámica, Estratigrafía y PaleontologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEGeological Survey Coastal and Marine Geology ProgramDirección General de Minería of the Dominican Republicpu