Una experiencia docente innovadora en la asignatura Métodos Avanzados de Econometría del Grado en Economía: contenido, desarrollo y resultado de la experiencia

En la asignatura Métodos Avanzados de Econometría, de 3º curso del grado en Economía, se desarrolló un ciclo de mejora en el último tema de la asignatura, titulado Análisis de Datos de Panel, ocupando el ciclo un total de 7 horas lectivas. La idea básica del ciclo ha sido la de ir incorporando la teoría econométrica asociada a este tema conforme el estudiante iba sintiendo necesidad de la misma, al intentar resolver los problemas prácticos que se le plantean. Por tanto, la adquisición del conocimiento ha llevado una dirección contraria a la habitual: de la práctica a la teoría. Tras la experiencia, el docente tiene la sensación de conocimientos más asentados, más sólidos, en comparación con otros grupos y, además los resultados medidos a través de calificaciones de examen fueron bastante positivos, con un 90% de alumnos con calificación mayor o igual a 5

Deep learning that scales: leveraging compute and data

Deep learning has revolutionized the field of artificial intelligence in the past decade. Although the development of these techniques spans over several years, the recent advent of deep learning is explained by an increased availability of data and compute that have unlocked the potential of deep neural networks. They have become ubiquitous in domains such as natural language processing, computer vision, speech processing, and control, where enough training data is available. Recent years have seen continuous progress driven by ever-growing neural networks that benefited from large amounts of data and computing power. This thesis is motivated by the observation that scale is one of the key factors driving progress in deep learning research, and aims at devising deep learning methods that scale gracefully with the available data and compute. We narrow down this scope into two main research directions. The first of them is concerned with designing hardware-aware methods which can make the most of the computing resources in current high performance computing facilities. We then study bottlenecks preventing existing methods from scaling up as more data becomes available, providing solutions that contribute towards enabling training of more complex models. This dissertation studies the aforementioned research questions for two different learning paradigms, each with its own algorithmic and computational characteristics. The first part of this thesis studies the paradigm where the model needs to learn from a collection of examples, extracting as much information as possible from the given data. The second part is concerned with training agents that learn by interacting with a simulated environment, which introduces unique challenges such as efficient exploration and simulation

El Paleto, 1902- 1936, study of a local newspaper of the city of Osuna

Hablar de El Paleto supone hacer referencia al periódico más longevo de la localidad de Osuna (Sevilla). Más exactamente desde 1902 a 1936. Treinta y cuatro años en los que el periódico tuvo que hacer frente a numerosas vicisitudes así como a los diferentes regímenes políticos que se sucedieron durante este periodo histórico en España. Se incluye un recorrido desde los inicios del periodismo en Osuna, desde 1882 hasta la actualidad, para hacer hincapié en el valor de El Paleto: sus orígenes, su estructura y, sobre todo, su contenido más interesante y atractivo a través del que comprobaremos qué línea editorial adopta el rotativo atendiendo a quién se encuentre en el poder en uno u otro momento durante su existencia. Con el objetivo de estudiar en profundidad el rotativo, procederemos a un análisis de contenido para llegar a las conclusiones que nos permitirán conocer más acerca de El Paleto.Talking about El Paleto means talking about the longest running newspaper in the town of Osuna, in the province of Seville. More precisely from 1902 until 1936. Thirty four years during which the newspaper had to face numerous difficulties, such as the different political regimes that took place over this historical period in Spain. A journey back to the beginning of journalism in Osuna, from 1882 upto now with a focus on El Paleto: its origin, its structure and, above all, its most interesting content. Through this process, we will look at the editorial line the paper adopted depending on the government that happened to be in power in the specific moments throughout history. With the objective of studying this newspaper, we will analyze the contents of it in order to know more about El Paleto

Cultura y territorio como ejes de una praxis socioeconómica alternativa para la construcción de una ciudadanía (eco)responsable

El capitalismo neoliberal hegemónico conlleva la creación de un sistema de representación de imágenes, conceptos y valores en el que la “racionalidad” tecnocognitiva impone lógicas economicistas y tecnocráticas para def inir de manera unívoca las interacciones y usos sociales, mermando la condición de ciudadanía de los sujetos. El contexto actual de colonización globalizadora contribuye a la banalización de los fenómenos de exclusión social y a un desgaste y pérdida de sentido de los instrumentos conceptuales centrales. Paradójicamente, en la era de la comunicación y el conocimiento, los sujetos son apartados y silenciados del espacio público, evitando que los ciudadanos puedan proferir su propia voz para pensar concepto s con los que realizar acciones sociales alternativas para construir ciudadanía. Mediante esta comunicación se propone desde una dimensión de estructuración presentar un planteamiento tanto del análisis como de la intervención político - social que recupere una propuesta de gestión cultural transformadora. Esta nace de la necesidad de abordar una ontología política, fomentando una ecología de las prácticas colectivas y de los saberes desde la defensa del lugar . En este sentido se propone reflexionar sobre cómo habitar el territorio mediante la construcción de procesos de simbolización llevados a cabo colectivamente por los sujetos. Se tratará también de cómo crear dispositivos de valorización sobre los que producir procesos de singularización existencial co mpatibles con la asunción de la otredad que contribuyan a fomentar el desarrollo de los ciudadanos y territorios desde una articulación de lo social, económico, cultural y político

A proposal for the content of the chapter "poverty measures" in a master's subject in economy and development

The objective of this work is teaching. We ask ourselves, what should students be taught about statistical measures of poverty? In a master's course, Measures of Inequality and Poverty, given at the University of Seville, Spain, a chapter dedicated to Measures of Poverty is included. In this work we want to provide this chapter with content. We include the different conceptions of this phenomenon together with the most commonly used measures or indicators. Objective and subjective poverty (with the measures of Kaptein or Leiden), absolute and relative, one-dimensional or multidimensional, are ideas that are shelled in the development of this work. We also include a set of possible axioms or properties required for a good indicator of poverty

Elementos y dispositivos aerodinámicos en la Fórmula 1: parte central del vehículo

En este trabajo se trata de explicar el funcionamiento de los difusores y su aplicación en el mundo de los vehículos de competición, en concreto la Fórmula 1. Para ello se explican los conceptos aerodinámicos fundamentales para entender cómo trabaja un difusor y lo que se intenta conseguir, generar la mayor carga aerodinámica. Para realizar esta tarea se han diseñado distintos modelos de difusor y se ha analizado el comportamiento que tendría el aire en cada uno de ellos aplicando condiciones de contorno que simulen un vehículo de Fórmula 1. Analizando estos modelos se ha averiguado en cuál se consigue que el aire se comporte de la manera que más interesa y sobre todo, con qué modelo se obtiene el mayor valor de coeficiente de sustentación, que será el que proporcione mayor carga aerodinámica, fuerza vertical que hace que el coche se pegue al suelo

Matrix form of the Bayes theorem and diagnostic tests

In order to solve certain problems in calculating probabilities, such as Markov chains or conditional specification of discrete distributions, the use of matrix and vector treatment of conditioned probabilities and of vectors of marginal probabilities is common. Following these ideas, the present study obtains matrix forms of some elementary results of probability theory, such as the total probability and Bayes theorems. These results and methodology are applied to the matrix study of results of diagnostic tests, allowing an immediate generalization to tests with more than two results. In addition,we propose safety and validity measures of a test based on matrix rules, which in some cases are related to the well-known Youden index

Learning to skip state updates in recurrent neural networks

Recurrent Neural Networks (RNNs) continue to show outstanding performance in sequence modeling tasks. However, training RNNs on long sequences often face challenges like slow inference, vanishing gradients and dificulty in capturing long term dependencies. In backpropagation through time settings, these issues are tightly coupled with the large, sequential computational graph resulting from unfolding the RNN in time. We introduce the Skip RNN model which extends existing RNN models by learning to skip state updates and shortens the effective size of the computational graph. This network can be encouraged to perform fewer state updates through a novel loss term. We evaluate the proposed model on various tasks and show how it can reduce the number of required RNN updates while preserving, and sometimes even improving, the performance of the baseline models.Les Xarxes Neuronals Recurrents (de l’anglès, RNNs) mostren un alt rendiment en tasques de modelat de seqüències. Tot i així, entrenar RNNs en seqüències llargues sol provocar dificultats com una inferència lenta, gradients que s’esvaeixen i dificultats per capturar dependències temporals a llarg terme. En escenaris amb backpropagation through time, aquests problemes estan estretament relacionats amb la longitud i la seqüencialitat del graf computacional resultant de desdoblar la RNN en el temps. Presentem Skip RNN, model que extén arquitectures recurrents existents, permetent-les aprendre quan ometre actualitzacions del seu estat i escurçant així la longitud efectiva del graf computacional. Aquesta xarxa pot ser estimulada per efectuar menys actualitzacions d’estat a través d’un nou terme a la funció de cost. Avaluem el model proposat en una sèrie de tasques i demostrem com pot reduir el nombre d’actualitzacions de la RNN mentre preserva, o fins i tot millora, el rendiment dels models de referència.Las Redes Neuronales Recurrentes (del inglés, RNNs) muestran un alto rendimiento en tareas de modelado de secuencias. Aún así, entrenar RNNs en secuencias largas suele provocar difi- cultades como una inferencia lenta, gradientes que se desvanecen y dificultades para capturar dependencias temporales a largo plazo. En escenarios con backpropagation through time, estos problemas están estrechamente relacionados con la longitud y la secuencialidad del grafo computacional resultante de desdoblar la RNN en el tiempo. Presentamos Skip RNN, un modelo que extiende arquitecturas recurrentes existentes, permitiéndoles aprender cuándo omitir actualizaciones de su estado y acortando así la longitud efectiva del grafo computacional. Esta red puede ser estimulada para efectuar menos actualizaciones de estado a través de un nuevo elemento en la función de coste. Evaluamos el modelo propuesto en una serie de tareas y demostramos cómo puede reducir el número de actualizaciones de la RNN mientras preserva, o incluso mejora, el rendimiento de los modelos de referencia

Comparing bayesian and corrected least-squares estimators in frontier production models

In the econometric approach to deterministic frontier production mod- els, the use of maximum likelihood estimation has major problems, because the model violates the usual regularity conditions that allow to establish the desirable asymptotic properties of the estimators. To avoid this diculty, we may use other approachs. One of the methods most widely used is the corrected least-squares estimator. Alternatively, we can perform the Bayesian estimation using Gibbs sampling. In this paper, we make a comparative study of both approachs using simulation methods. We will conclude that the bayesian estimator has better properties in terms of bias and mean squared error, especially for the intercept term; this fact can result very important to estimate the individual eciencies, which is one of the main objectives of these models