La síntesis de programas consisteen construir modelos predictivos combinando diferentes bloques independientesque representan funciones matemáticas. El objetivo de esta charla es ofreceruna visión global de las herramientas y procesos necesarios para desarrollar unproyecto de investigación en Python, además de enseñar cómo se han aplicado enel ámbito de la síntesis de programas.
Very frequently, mainly in dynamic problems,some data is uncertain at the decision-making time, although some informationis already available. The mathematical optimizationmodels under uncertainty, so-named stochastic optimization ones structurethe uncertainty in a set of representative scenarios. The stochastic RiskNeutral (RN) models aim to obtaining a feasible solution for the scenario-basedconstraint system that, say, maximizes the expected…
En esta presentación se analizan las diferentes razones que contribuyen a que las Matemáticas se encuentren, hoy en día, en un primer plano de actualidad. Destacaríamos, en primer lugar, su presencia, como lenguaje y herramienta fundamental, en todas las ciencias (incluidas las sociales) y ramas de la tecnología. Nos detendremos en temas específicos en los…
We consider the class of mathematical programs with complementarity constraints (MPCC). Under an appropriate constraint qualification of Mangasarian-Fromovitz type we present a topological and an equivalent algebraic characterization of a stronglystable C-stationary point of MPCC. Strong stability refers to the local uniqueness, existence and continuous dependence of a solution for each sufficiently small perturbed problem…
SAE provides stable estimates of area statistics in the presence of small samples. This is achieved by combining observations from multiple areas in suitable regression models.These models exploit the functional relation between the area statistic and contextually related covariate data to make predictions for the quantities of interest. An important assumption of this methodologyis that…
“Se dice que todo problema es un problema de optimización, pero no sabemos cómo convertir todos los problemas en simples funciones a optimizar y, aunque lo supiésemos, no sabemos resolver el problema de la optimización de forma general; sólo sabemos hacerlo con cierta eficiencia si el dominio es convexo y la función es convexa, continua…
The main objective of this paper is to propose a tool for measuring the productivity and performance gaps across a set of Decision Making Units (DMUs)for monitoring their evolution and analyzing their components over time. To do this, we use the approach proposed by Aparicio and Santín (2018), which isgrounded on a base-group base-period productivity…
La metodología general de investigación en cualquier campo científico está organizada como una serie de etapas para la consecución del objetivo propuesto a partir de una hipótesis de partida. En cada una de estas etapas nos encontramos con una metodología de desarrollo, unos instrumentos que utilizar, un contexto de realización y unos requerimientos de precisión…
We study experimentally how to prevent bank runs using a mechanism inspired in Andolfatto et al. (2017). They propose a mechanism that eliminates bank runs as an equilibrium situation of the deposit contract and implements uniquely the efficient outcome. In our experimental enviroment bank runs may emerge both as a coordination failure in equilibrium and…
Based on predictions from a theoretical model in which voters’ tax compliance behavior is driven by fairness concerns we empirically analyze the channels through which ideological stances influence citizens’ willingness to pay taxes. By using heteroskedasticity-based instrumental variables we find that ideological differences between citizens and their governments cause a decrease in tax morale. An…
