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Application of machine learning models and interpretability techniques to identify the determinants of the price of bitcoin
Carbó Martinez, José Manuel; Gorjón Rivas, Sergio
18-Apr-2022
Bitcoin; Aprendizaje automático; Redes neuronales LSTM; Técnicas de interpretabilidad; Machine learning; LSTM; Interpretability techniques; Métodos econométricos y estadísticos : cuestiones especiales; Redes neuronales; Valoración de activos; Tarjetas de crédito y otros sistemas electrónicos
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Financial frictions and the wealth distribution
Fernández-Villaverde, Jesús; Hurtado López, Samuel; Nuño Barrau, Galo
1-Jun-2020
Heterogeneous agents; Wealth distribution; Financial frictions; Continuoustime; Machine learning; Neural networks; Structural estimation; Likelihood function; Agentes heterogéneos; Distribución de la riqueza; Perturbaciones agregadas; Tiempo continuo; Aprendizaje automático; Redes neuronales; Estimación estructural; Función de verosimilitud; Modelos de fluctuaciones y ciclos económicos; Modelización econométrica; Selección y gestión de carteras
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Inteligencia artificial y finanzas: una alianza estratégica
Alonso, Andrés; Carbó Martinez, José Manuel
19-Oct-2022
Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Finanzas; Economía; Machine learning; Artificial intelligence; Finance; Economics; Sistema monetario y financiero : situación y análisis; Métodos econométricos y estadísticos : general; Redes neuronales
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"Making text talk": the minutes of the Central Bank of Brazil and the real economy
Moreno Pérez, Carlos; Minozzo, Marco
18-Nov-2022
Banco Central de Brasil; Comunicación de la política monetaria; Asignación Latente de Dirichlet; Incertidumbre de la política monetaria; Modelo Estructural de Vectores Autorregresivos; Word Embedding; Central Bank of Brazil; Monetary policy communication; Latent Dirichlet Allocation; Monetary policy uncertainty; Structural Vector Autoregressive model; Word Embedding; Modelos de series temporales; Redes neuronales; Información e incertidumbre; Política monetaria; Brasil
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Measuring business cycles intra-synchronization in US : a regime-switching interdependence framework
Leiva León, Danilo
28-Jul-2017
Ciclos económicos; Cambios markovianos; Análisis de redes; Business cycles; Markov-Switching; Network analysis; Fluctuaciones y ciclos económicos; Modelos de series temporales; Redes neuronales; Estados Unidos
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Monetary policy uncertainty in Mexico: an unsupervised approach
Moreno Pérez, Carlos; Minozzo, Marco
9-Sep-2022
Banco de México; Comunicación de la política monetaria; Asignación Latente de Dirichlet; Incertidumbre de la política monetaria; Modelo Estructural de Vectores Autorregresivos; Word Embedding; Central Bank of Mexico; Central bank communication; Latent Dirichlet Allocation; Monetary policy uncertainty; Structural Vector Autoregressive model; Word Embedding; Modelos de series temporales; Redes neuronales; Información e incertidumbre; Variables-objetivo de la política monetaria; México
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Natural language processing and financial markets: semi-supervised modelling of coronavirus and economic news
Moreno Pérez, Carlos; Minozzo, Marco
10-Aug-2022
COVID-19; EGARCH; Asignación Latente de Dirichlet; Atención de los inversores; Índices de incertidumbre; Word Embedding; COVID-19; EGARCH; Latent Dirichlet Allocation; Investor attention; Uncertainty indices; Word Embedding; Decisiones bajo incertidumbre y riesgo; Finanzas internacionales; Redes neuronales; Estados Unidos
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Understanding the performance of machine learning models to predict credit default: a novel approach for supervisory evaluation
Alonso, Andrés; Carbó Martinez, José Manuel
24-May-2021
Aprendizaje automático; Riesgo de crédito; Predicción; Probabilidad de impago; Modelos IRB; Machine learning; Credit risk; Prediction; Probability of default; IRB system; Redes neuronales; Predicción; Inteligencia artificial; Sistemas bancarios y actividad crediticia
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Understanding the performance of machine learning models to predict credit default: a novel approach for supervisory evaluation
Alonso, Andrés; Carbó Martinez, José Manuel
25-Jan-2021
Aprendizaje automático; Riesgo de crédito; Predicción; Probabilidad de impago; Modelos IRB; Machine learning; Credit risk; Prediction; Probability of default; IRB system; Redes neuronales; Predicción; Inteligencia artificial; Sistemas bancarios y actividad crediticia