Comercio internacional, crecimiento económico e inversión extranjera directa : evidencias de causalidad para México

El presente estudio prueba la existencia de causalidad, en el sentido de Granger, y la dirección de la misma entre el Producto Interno Bruto real, exportaciones, importaciones y la Inversión Extranjera Directa (FDI) para el caso de México. El análisis aplica tanto la metodología de cointegración desarrollada por Liu, Burrigde y Sinclair (2002) como las pruebas de cambio estructural para vectores de cointegración desarrolladas por Quintos (1993 con Phillips, 1997 y 1998). Los resultados muestran que existe una estable relación causal de la FDI hacia el resto de las variables. Esta relación es unidireccional, por lo que si bien existen beneficios de la inversión foránea en México, estos vínculos pueden estar condicionados por factores externos antes que por la evolución de la economía nacional. ________________________________________This document investigates the existence of causality, in the Granger sense, and its direction among real Gross Domestic Product, exports, imports and Foreign Direct Investment of the Mexican case. The analysis applies the methodology of cointegration developed by Liu, Burridge and Sinclair (2002) and the tests of structural changes for the vector of cointegration developed by Quintos (1993 with Phillips, 1997 and 1998). The statistical results show that there is a stable and causal relationship of the FDI towards the rest of the variables; however in this case it is unidirectional. In this sense, there are benefits of FDI in Mexico, nevertheless this links can be triggered first by external factors, before the evolution of the national economy

Estimación de la distribución multivariada de los rendimientos de los tipos de cambio contra el dólar de las criptomonedas Bitcoin, Ripple y Ether

En este artículo se estima la distribución multivariada para analizar la dependencia del Bitcoin (BTC), Ripple (XRP) y Ether (ETH). Se utiliza la familia Hiperbólica Generalizada de distribuciones (GH) y en particular la distribución Varianza Gamma.  El procedimiento para la estimación de los parámetros de la GH es a través del algoritmo EM (Expectation-Maximization). Los resultados muestran que existe una dependencia positiva entre los tres tipos de cambio respecto del dólar americano y se estima una distribución Varianza-Gamma de dimensión tres. Esta distribución es muy flexible para el ajuste de series de los rendimientos con leptocurtosis y sesgo. Esta información se considera importante para los inversionistas que conforman sus portafolios de una manera eficiente.(Estimation of the multivariate distribution of exchange rate yields against the dollar of the Cryptocurrencies Bitcoin, Ripple and Ether)In this paper we estimated the multivariate distribution among Bitcoin (BTC), Ripple (XRP) and Ether (ETH) to analyze the dependence. We used the Hyperbolic Generalized (GH) family of distributions and in particular the Variance-Gamma distribution. The procedure for the estimation of the parameters of the GH distribution is through the EM (Expectation-Maximization) algorithm. The results show that there exists a positive dependence among the three exchange rates with respect to the American dollar and a Variance-Gamma distribution of dimension three is estimated. This distribution is very flexible for the adjustment of returns with leptokurtosis and skewness. This distribution is very flexible for the adjustment of the returns with leptokurtosis and skewness. The information is important for the investors who construct their portfolios in an efficient way

Aplicación de Procesos Poisson-Gaussianos a los Rendimientos de los Activos en El: New York Stock Ex

After more than 200 years since the birth of the stock market in the city of New York, USA (1792), inventors are looking for the best way to predict the behavior of the asset returns to maximize their profits. Bachelier (1900) did use the Brownian motion as a tandom element that would help us to have better models to forecast behavior of returns series. Unfortunately, the use of the Brownian motion have disadvantages: for example, we have to assume that the asset returns behave like log - normal. This paper proposes the use of a different modelling which includes normal distribution using the returns of a group of assets of the New York Stock Exchange, in New York, USA. An approach of Sanjiv Das (1998) which was first applied to the interest rates, is used in obtaining the likelihood function for the case of eleven assets belonging of the New York Stock Exchange using corresponding data from January 1st, 1994 to December 31th, 2004.Después de más de 200 años del nacimiento del mercado de valores en la ciudad de New York, USA (1972), los inversionistas siguen buscando la mejor manera de poder predecir el comportamiento de los rendimientos de los activos para maximizar sus ganancias. Bachelier (1900) incorporó al movimiento Browniano como un elemento que, siendo aleatorio, nos ayudarÌa a modelar mejor el comportamiento de las series de tiempo de los rendimientos. Desafortunadamente, las desventajas al incorporar el Browniano incluye suponer que los rendimientos de las acciones se comportan como log normales. Este trabajo propone el uso de una modelación distinta a la que sólo incluye distribución normal utilizando los rendimientos de un grupo de activos de la New York Stock Exchange, New York, USA. Se aplica una aproximación propuesta por Sanjiv Das (1998) originalmente aplicada a las tasas de interÈs, para la obtención de la función de verosimilitud para el caso de once activos pertenecientes al NYSE y las series del 1 de Enero de 1994 al 31 de Diciembre de 2004.

Climatología de descargas eléctricas y de días de tormenta en España

La actividad eléctrica asociada a las tormentas es un fenómeno meteorológico de gran impacto que causa numerosas pérdidas de vidas humanas y cuantiosos daños materiales. El conocimiento de la distribución espacial y temporal de las descargas eléctricas en tiempo real es fundamental para la adecuada vigilancia de este fenómeno meteorológico adverso. El objeto de esta publicación es mostrar a partir de gráficos, tablas y mapas, la representación espaciotemporal de la distribución de descargas eléctricas y del número de días de tormentas en España, a partir de la información contenida en la base de datos de descargas de la Agencia Estatal de Meteorología. Tras una introducción al tema (capítulo 1), en el capítulo 2 se hace un breve repaso teórico de las descargas eléctricas, así como de algunos conceptos básicos sobre rayos y tormentas. El capítulo 3 está dedicado al estudio estadístico de las descargas en dos áreas geográficas (Península-Baleares y Canarias). En el capítulo 4 se analiza la densidad espacial, incluyendo mapas y tablas así como algunas conclusiones básicas. El capítulo 5 se estructura de forma análoga al capítulo 4, pero en este caso se dedica al número estimado de días de tormenta. Finalmente se adjunta un apartado de referencias bibliográficas y los distintos anexos, destinados a detallar la metodología seguida y algunos aspectos técnicos

Comunicación de la predicción: comunicación de crisis meteorológica

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018.Existen dos apartados importantes a tener en cuenta en los que el concepto de riesgo para la población o sus bienes es fundamental. Por un lado la comunicación clara de la predicción de manera sistemática al gran público desde los Centros de Predicción y Vigilancia, de manera fluida y actualizada a través de distintos procedimientos, manifestando de modo claro la predicción y sus incertidumbres con un enfoque orientado a impactos. Y por otro lado, y muy especialmente, establecer mecanismos nuevos para avisar de situaciones de alta probabilidad de fenómenos con alto impacto o el agravamiento de dichos fenómenos en situaciones de alto riesgo. En la sociedad actual, acostumbrada a la inmediatez de la información que proporcionan las redes sociales, la comunicación interna de AEMET se puede completar con información cualificada y de calidad a través de las redes sociales. Se deben explorar vías concretas para conseguir una comunicación sencilla, inmediata y actualizada de la predicción y los avisos meteorológicos, sobre todo en episodios que pueden poner en peligro bienes materiales y vidas humanas. Concretamente los episodios de nevadas copiosas y de tormentas fuertes y precipitaciones intensas podrían ser abordados de una manera especial, para tratar de poner a salvo a la población con un cierto margen de maniobra ante situaciones de desencadenamiento rápido y de potencial adversidad manifiesta

Climatología básica de tormentas en España

Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018.La climatología de descargas eléctricas y tormentas en España, tanto en territorio terrestre como en el entorno marítimo próximo, constituye una importante referencia a la hora de abordar predicciones operativas referidas a tormentas. En este trabajo se pone de manifiesto una climatología básica de descargas eléctricas y días de tormenta en un periodo reciente de 10 años (2007-2016) a partir de la información contenida en la base de datos de la red de descargas de AEMET en España (Península, Baleares y Canarias). La climatología descriptiva de las descargas eléctricas y de días de tormenta se realiza mediante gráficos y mapas de densidad espacial referentes a distribuciones mensuales, estacionales, anuales y horarias de descargas eléctricas, diferenciando su polaridad (negativa o positiva). Finalmente, como resultado del análisis espaciotemporal de la distribución de tormentas, se extraen conclusiones básicas acerca de la climatología de las tormentas así como de los patrones básicos observados, que servirán de ayuda a los predictores operativos en sus tareas de vigilancia y predicción de tormentas en sus zonas de responsabilidad

Comunicación de la predicción: "Comunicación de crisis meteorológica"[Presentación]

Presentación realizada en el VI Simposio Nacional de Predicción "Memorial Antonio Mestre", celebrado en la sede central de AEMET en Madrid del 17 al 19 de septiembre de 2018

Loan Default Prediction: A Complete Revision of LendingClub

Predicción del default: Una revisión completa de LendingClub El objetivo del estudio es determinar un modelo de predicción de default crediticio usando la base de datos de LendingClub. La metodología consiste en estimar las variables que influyen en el proceso de predicción de préstamos pagados y no pagados utilizando el algoritmo Random Forest. El algoritmo define los factores con mayor influencia sobre el pago o el impago, generando un modelo reducido a nueve predictores relacionados con el historial crediticio del prestatario y el historial de pagos dentro de la plataforma. La medición del desempeño del modelo genera un resultado F1 Macro Score con una precisión mayor al 90% de la muestra de evaluación. Las contribuciones de este estudio incluyen, el haber utilizado la base de datos completa de toda la operación de LendingClub disponible, para obtener variables trascendentales para la tarea de clasificación y predicción, que pueden ser útiles para estimar la morosidad en el mercado de préstamos de persona a persona. Podemos sacar dos conclusiones importantes, primero confirmamos la capacidad del algoritmo Random Forest para predecir problemas de clasificación binaria en base a métricas de rendimiento obtenidas y segundo, denotamos la influencia de las variables tradicionales de puntuación de crédito en los problemas de predicción por defecto.The study aims to determine a credit default prediction model using data from LendingClub. The model estimates the effect of the influential variables on the prediction process of paid and unpaid loans. We implemented the random forest algorithm to identify the variables with the most significant influence on payment or default, addressing nine predictors related to the borrower's credit and payment background. Results confirm that the model’s performance generates a F1 Macro Score that accomplishes 90% in accuracy for the evaluation sample. Contributions of this study include using the complete dataset of the entire operation of LendingClub available, to obtain transcendental variables for the classification and prediction task, which can be helpful to estimate the default in the person-to-person loan market. We can draw two important conclusions, first we confirm the Random Forest algorithm's capacity to predict binary classification problems based on performance metrics obtained and second, we denote the influence of traditional credit scoring variables on default prediction problems

Nevadas en la Comunidad Valenciana: primeros resultados

Ponencia presentada en: XXXII Jornadas Científicas de la AME y el XIII Encuentro Hispano Luso de Meteorología celebrado en Alcobendas (Madrid), del 28 al 30 de mayo de 2012