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Un marco para analizar relaciones causales en escenarios extremos.

Un nuevo método estima efectos causales usando pocas intervenciones, incluso con factores ocultos.

Explorando cómo las comparaciones de ingresos afectan el bienestar mental en la fuerza laboral del Reino Unido.

Una mirada a la tributación sobre la renta, la equidad y las implicaciones sociales.

Una mirada a la optimización polinómica y su importancia en varios campos.

Un enfoque nuevo para detectar recesiones usando datos laborales.

Este artículo examina la equidad en el diseño de subastas y su impacto en la asignación de recursos.

Una mirada a cómo los mapas fraccionarios ayudan a analizar sistemas complejos influenciados por la memoria.

Explora la dinámica de las ecuaciones diferenciales con retardo y funciones unimodales y sus aplicaciones.

Una mirada a cómo el método GDID mejora el análisis causal en la investigación.

Aprende a lidiar con problemas de control descontado que se ven afectados por retrasos en el tiempo.

Aprende cómo la regresión cuantílica y los algoritmos MM mejoran el análisis de datos en varios campos.

Una mirada al transporte óptimo y sus aplicaciones en varios campos.

Este estudio explora los colapsos del mercado como transiciones de fase, ofreciendo nuevas ideas para los inversores.

Este artículo examina los resultados de comparación de las ecuaciones de Hamilton-Jacobi y su importancia.

NIRVAR analiza series temporales complejas como redes, mejorando la precisión predictiva en varios campos.

Un nuevo enfoque aprovecha las expectativas de las empresas para mejorar las estimaciones de la función de producción.

Un estudio sobre modelos de estimación de riqueza en África subsahariana.

Investigando martingalas aditivas para descubrir la dinámica poblacional a lo largo del tiempo.

Este artículo habla sobre un nuevo modelo para analizar datos espaciotemporales.

Una inmersión profunda en cómo los jugadores toman decisiones en los juegos.

Una visión general de las ideas matemáticas clave y sus usos prácticos.

Aprende cómo el descubrimiento causal revela relaciones entre variables en ciencias sociales.

Examinando las tendencias y los impactos de la concentración del mercado en el sector agrícola de Europa.

Un modelo que resalta la ley de Zipf en las interacciones de agentes a través de varios sistemas.

Este artículo examina los modelos MIDAS y Lag-Llama para predecir la inflación en la Eurozona.

Las Redes de Suma-Producto Intervencionales Características mejoran la inferencia causal en datos mixtos.

Descubre cómo los atlas de visualización hacen que temas complejos sean accesibles y entretenidos.

Nuevos métodos mejoran la selección de variables en el análisis de datos de alta dimensión.

La investigación revela conexiones entre el transporte óptimo y la difusión en medios porosos.

El comercio de energía entre pares ofrece nuevas oportunidades para consumidores y productores.

Aprende cómo el análisis de series temporales ayuda a predecir tendencias futuras.

Una visión clara de los modelos de factores y sus aplicaciones en varios campos.

Un enfoque nuevo para modelar cómo los clústeres intercambian y crecen.

Un método para identificar cambios significativos en los datos con el tiempo.

Mejorando las predicciones de rendimiento de activos a través de la selección de características causales en mercados inestables.

Una mirada a la estimación de parámetros de conducta para el análisis del comportamiento del mercado.

Investigando cómo los elementos diagonales influyen en la estabilidad del sistema.

Deep-MacroFin usa aprendizaje profundo para resolver de manera efectiva ecuaciones económicas complejas.

Una mirada a cómo la regresión lineal puede ayudar a estimar efectos causales en la investigación.