Public employment and regional redistribution in Spain

We study the determinants, beyond the process of decentralisation, of the regional allocation of public jobs by the Central Government and the increase in the number of public employees at the Regional Governments in Spain during 1990-1999. Using standard panel data econometric procedures we show that the Central Government might have been increasing the number of public jobs in those regions with lower levels of GDP per capita. Also we show that the number of public employees is larger in those regions in which there has been a coincidence between the political orientation of the ruling parties in the Regional and Central Governments. Finally, we find that political variables might explain part of the increase in the number of public employees in the Regional Governments, together with the process of decentralisation and GDPpc.Public Employment; Regional Redistribution; Fiscal Policy Instruments

Financial innovation for a sustainable economy

Climate change and its management and mitigation are unquestionably among the main risks facing our society in the coming decades. The financial sector plays a key role in this challenge, firstly because of its exposure and the consequent capital shocks if this risk crystallises, and secondly because it has the task of financing the investments needed to transform our economy into a sustainable one. This article reviews various initiatives under way in the private financial sector to introduce the variable “sustainability” into its decision-making process in order to achieve a balance sheet with a smaller carbon footprint (transformation of stock) and to develop a business strategy aligned with responsible investment principles and international standards (transformation of flow). We analyse the innovations emerging along the path to sustainable finance, looking particularly at: 1) new suppliers and services in the market, 2) the creation of sustainability-linked financial instruments, 3) the adaptation of financial risk management policies, and 4) the interaction of technological progress with climate change.El cambio climático, su gestión y mitigación, constituye sin duda uno de los elementos de riesgo más importantes que afrontará nuestra sociedad en las próximas décadas. El sector financiero desempeña un papel fundamental en este reto, tanto por su exposición y las consiguientes implicaciones patrimoniales que pueden derivarse de la materialización de este riesgo como por su labor canalizando las inversiones necesarias para transformar nuestra economía en un modelo sostenible. En este artículo se revisan distintas iniciativas que están teniendo lugar en el sector financiero privado en el proceso de introducción de la variable «sostenibilidad» en la toma de decisiones, con el objetivo tanto de lograr un balance con una menor huella de carbono (transformación del stock) como de desarrollar una estrategia de negocio alineada con unos principios responsables acordes con los compromisos internacionales (transformación del flujo). Se analizan las innovaciones que están surgiendo en el camino hacia unas finanzas sostenibles en relación con 1) la aparición de nuevos proveedores y servicios en los mercados, 2) la creación de nuevos productos financieros con criterios de sostenibilidad, 3) la adaptación de la política de gestión de riesgos financieros, y 4) las interacciones entre los avances tecnológicos y el cambio climático

Nuevos instrumentos de titulización de pasivos empresariales : características e implicaciones

Artículo de revist

On the relevance and nature of regional inflation differentials : the case of Spain

El proposito de este trabajo es estudiar la naturaleza y relevancia de los diferenciales provinciales de inflacion en una Union Monetaria consolidada como la española. Encontramos que los diferenciales de inflacion son pequeños en magnitud (menos de medio punto porcentual por año a largo plazo), aunque las desviaciones del nivel nacional de precios para determinadas provincias pueden ser muy persistentes. Los cambios en los precios relativos responden a las caracteristicas intrinsecas de una economia muy integrada, en particular por mecanismos nacionales de fijacion de precios y salarios. Este resultado y el signo de las relaciones resultantes son los opuestos a los hallados cuando se estudian precios relativos entre paises, donde la hipotesis de Balassa- Samuelson resulta corroborada. Por lo tanto, aunque los diferenciales de inflacion en una Union Monetaria son posibles y persistentes, es probable que el diferente grado de integracion entre los paises de la UME haga que la naturaleza de estos sea distinta. (ea) (ad

Dodd-Frank Wall Street Reform: un cambio profundo en el sistema financiero de Estados Unidos

Artículo de revist

Extraction of financial market expectations about inflation and interest rates from a liquid market

In this paper we propose an affine model that uses as observed factors the Nelson and Siegel (NS) components summarising the term structure of interest rates. By doing so, we are able to reformulate the Diebold and Li (2006) approach to forecast the yield curve in a way that allows us to incorporate a non-arbitrage opportunities condition and risk aversion into the model. These conditions seem to improve the forecasting ability of the term structure components and provide us with an estimation of the risk premia. Our approach is somewhat equivalent to the recent contribution of Christiensen, Diebold and Rudebusch (2008). However, not only does it seem to be more intuitive and far easier to estimate, it also improves that model in terms of fitting and forecasting properties. Moreover, with this framework it is possible to incorporate directly the inflation rate as an additional factor without reducing the forecasting ability of the model. The augmented model produces an estimation of market expectations about inflation free of liquidity, counterparty and term premia. We provide a comparison of the properties of this indicator with others usually employed to proxy the inflation expectations, such as the break-even rate, inflation swaps and professional survey

Cooperative and savings banks in Europe: nature, challenges and perspectives

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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

An estimate of the equilibrium interest rate in the United States and Germany

Artículo de revist