Cuadernos de Economía. Número 096. 2011.http://hdl.handle.net/10486/6818872024-03-28T11:54:56Z2024-03-28T11:54:56ZRelevancia del índice de malestar económicoHortalà i Arau, JoanRey Miró, Damiàhttp://hdl.handle.net/10486/6818932022-05-05T08:54:37Z2011-01-01T00:00:00ZRelevancia del índice de malestar económico
Hortalà i Arau, Joan; Rey Miró, Damià
El Índice de Malestar Convencional describe situaciones de insatisfacción económica
atendiendo a las tasas de paro e inflación. Por su parte, el Índice de Malestar Compensado añade al anterior la tasa de crecimiento del PIB. En este trabajo se calculan
ambos índices para el caso español y se comparan con los de otros países, subrayándose la influencia específica de cada uno de sus componentes en los diferentes contextos geográficos. Los resultados obtenidos, reflejan situaciones de malestar a partir de datos objetivos. En este sentido, se confrontan los resultados obtenidos con el Índice de Situación Económica Actual que publica el CIS y que tiene carácter subjetivo. Fruto de esta contraposición y después de los oportunos cálculos estadísticos, se observa que el Índice de Malestar Compensado explica fidelignamente el índice subjetivo.
Por ello, se concluye enfatizando la relevancia del Índice de Malestar para indicar situaciones de insatisfacción económica, con la ventaja adicional de la mayor facilidad de cálculo y la disponibilidad periódica y puntual de las variables que lo definen; The conventional Misery Index describes the economic environment based on the
unemployment and inflation rates. The compensated Misery Index also takes into account GDP’
rate of growth. In this paper we calculate both indexes for Spain and neighbouring countries and
highlight the relative weight of the different components in different moments in time. The
indexes reflect situations of misery from objective data. We then compare these results with
subjective measures of misery using survey data (CIS’ questions on Current Economic Situation).
We show that both measures are strongly correlated. It thus folllows that the misery index is a
relevant and useful index to explain tough economic situations with the added advantage of
a being easy to compute and publicly available and frequently published data
2011-01-01T00:00:00ZSobre los efectos de la inversión extranjera directa en la formación de capital humanoAsali, MuhammadCampoamor, Adolfo Cristóbalhttp://hdl.handle.net/10486/6818922022-05-05T08:54:36Z2011-01-01T00:00:00ZSobre los efectos de la inversión extranjera directa en la formación de capital humano
Asali, Muhammad; Campoamor, Adolfo Cristóbal
El presente paper presta tanto argumentos teóricos como soporte econométrico a la
idea de un nivel óptimo de inversión extranjera directa (FDI). Lo hace descubriendo una relación
con forma de U invertida entre dicha inversión y el esfuerzo educativo local. La optimalidad de
un flujo limitado de FDI depende de la formación de incentivos para educarse entre la población
local, que es heterogénea en términos de destreza o habilidad. Estos incentivos se forman en
presencia de incertidumbre e información asimétrica entre la multinacional y sus potenciales
empleados. Nuestras estimaciones revelan la existencia (y significatividad) de un impacto
positivo (lineal) y otro negativo (no lineal) de la inversión extranjera directa sobre la
escolarización terciaria, tanto en países desarrollados como en vías de desarrollo; This paper looks at both the theoretical and econometric support to the notion of
optimal FDI levels. It does so by uncovering an inverted-U-shaped relationship between FDI and
educational effort. The optimality of a particular FDI inflow depends on the educational
incentives induced by FDI on the local, heterogeneous population. Those incentives are formed
in the face of uncertainty and asymmetric information between the multinationals and their
potential workers. Our estimates confi rm the signifi cance of a positive (linear) and a negative (non-linear) impact of FDI per capita on tertiary schooling, both in developed and
developing countries
2011-01-01T00:00:00ZFirst-day and yearly yield following initial public offering in Israel 1998-2006Amiram, EliasZachary, SheafferNissim, Ben DavidUri, Ben Zionhttp://hdl.handle.net/10486/6818912022-05-05T08:54:36Z2011-01-01T00:00:00ZFirst-day and yearly yield following initial public offering in Israel 1998-2006
Amiram, Elias; Zachary, Sheaffer; Nissim, Ben David; Uri, Ben Zion
Contrary to findings reported in the extant IPO literature between 2001 and 2006,
average first-day returns in Israel’s stock market resulted in a deficit return of −1.2% and
the average one-year return resulted in an excess return of 10.5%. Estimating the relationship
between yields and various explanatory variables, we found that daily yield is positively
affected by excess demand and total equity capital, whilst negatively correlated with
underwriting commissions, price of offerings and the total sum raised. The one-year return
was found to be positively correlated with deficient underwriting and negatively correlated
with first-day return and return on capital; Contrariamente a las conclusiones halladas en la literatura existente
sobre las Ofertas Públicas Iniciales entre 2001 y 2006, el promedio de rentabilidad el primer día en
la Bolsa de Valores de Israel resultó en un déficit de −1,2%, mientas que el promedio anual de
rentabilidad fue del 10,5%. Estimando la relación entre los rendimientos y las diversas variables
explicativas, llegamos a la conclusión de que el rendimiento inicial está afectado positivamente
por el exceso de demanda y el capital total, y correlacionado negativamente con las comisiones
de suscripción, el precio de las ofertas y el importe total recaudado. Se demostró que la rentabilidad
anual estaba correlacionada positivamente con la suscripción deficiente y negativamente
con la rentabilidad inicial y la rentabilidad sobre el capital
2011-01-01T00:00:00ZDifferent methods for gas price forecastingAbrishami, HamidVarahrami, Vidahttp://hdl.handle.net/10486/6818892022-05-05T08:54:37Z2011-01-01T00:00:00ZDifferent methods for gas price forecasting
Abrishami, Hamid; Varahrami, Vida
The difficulty in gas price forecasting has attracted much attention of academic
researchers and business practitioners. Various methods have been tried to solve the problem of
forecasting gas prices however, all of the existing models of prediction cannot meet practical needs.
In this paper, a novel hybrid intelligent framework is developed by applying a systematic integration
of GMDH neural networks with GA and Rule-based Exert System (RES) employs for gas
price forecasting. In this paper we use a new method for extract the rules and compare different
methods for gas price forecasting.
Our research reveals that during the recent financial crisis period by employing hybrid intelligent
framework for gas price forecasting, we obtain better forecasting results compared to the
GMDH neural networks and MLF neural networks and results will be so better when we employ hybrid intelligent system with for gas price volatility forecasting; La dificultad de la previsión de los precios del gas ha atraído considerablemente la atención de
los investigadores universitarios y los profesionales del sector. A pesar de que se ha intentado
solucionar el problema de la previsión de los precios del gas con diferentes métodos, ninguno de
los modelos de predicción existentes llegan a cumplir con las necesidades prácticas.
En este artículo, se ha desarrollado un novedoso sistema inteligente híbrido mediante la
aplicación de la integración sistemática de redes neuronales de tipo Group Method of Data
Handling (GMDH) con algoritmos genéticos (AG) y un sistema experto basado en reglas (SER) a la previsión de los precios del gas. Igualmente, utilizamos un nuevo método para extraer las reglas
y comparar los diferentes métodos para la previsión de los precios del gas.
Nuestra investigación revela que durante la reciente crisis económica se obtienen mejores
resultados utilizando un sistema inteligente híbrido para la previsión de los precios del gas, en
comparación con las redes neuronales de tipo GMDH y de tipo Multi-Layer Feed-forward (MLF),
y que los resultados mejorarán si utilizamos un sistema inteligente híbrido en la previsión
de la volatilidad de los precios del gas
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