Stock exchange mergers : a dynamic correlation analysis on Euronext

This article investigates the role of Stock Exchange Mergers on stock market return co- movements. Using a dynamic conditional correlation model proposed by Engle (J Bus Econ Stat 20:339–350, 2002), the Euronext Stock Exchange was analyzed, and findings point to an increase in correlation levels of stock return among Euronext unitholders. In short, Euronext stock exchange mergers increased interdependency among these markets, which means that the possibility of diversifying investment risk in these markets is reduced.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pautas y criterios para el análisis y evaluación de materiales curriculares

En este artículo se presenta el análisis de diversas perspectivas que abordan las pautas y criterios para el análisis y evaluación de materiales curriculares. Con sus aspectos diferenciales todas esas propuestas vienen a demostrar la importancia sustantiva que los materiales educativos adquieren en los procesos de enseñanza y aprendizaje y cómo uno de los roles docentes ha de focalizarse en las competencias necesarias y suficientes para saber valorar con fundamentos estos instrumentos protagonistas de la acción pedagógica.The analysis of diverse perspectives which broad different standards and criteria of the analysis and evaluation of curricular material is exposed in this article. These proposals, with their distinguishing aspects, demonstrate the substantive importance that educational materials acquire in teaching and learning processes, and how one of the teaching roles must focus on the necessary and sufficient competences in order to know to value, with appropriate basis, these principal pedagogic action tools

Desarrollo de un algoritmo con machine learning para la clasificación de pacientes con Parkinson

Trabajo de fin de máster en Bioinformática y Biología ComputacionalEl Machine learning (ML) es una herramienta de uso creciente en el área de la salud y clínica. El empleo de algoritmos matemáticos enfocados a la predicción nos permite obtener conocimiento a partir de datos y realizar predicciones a partir de nuevas instancias que se le suministren al algoritmo. Tras el Alzheimer, el Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más prevalente. Existen síntomas no motores que afectan al paciente de una manera temprana como por ejemplo el deterioro en el habla. Existen técnicas no invasivas que valoran este deterioro en la voz y cuyos datos pueden emplearse para alimentar modelos de ML. Con todo ello, se planteó el objetivo de desarrollar un modelo de ML a partir de datos de grabaciones de voz almacenados en repositorios públicos que permitan distinguir entre individuos con Parkinson y sanos. Resultados: Se obtuvo un modelo de ML empleando la técnica de Random forest con una sensibilidad de 0.891 y una especificidad de 0.873. Este modelo obtuvo un accuracy de 0.866 en la validación cruzada y de 0.907 en la validación con un conjunto de test. Conclusión: Se puede hacer uso de herramientas de ML para clasificar enfermedades complejas del tipo Parkinson empleando técnicas no invasivas