http://hdl.handle.net/10366/4291 Tue, 21 Apr 2026 23:56:56 GMT 2026-04-21T23:56:56Z http://hdl.handle.net/10366/170106 [EN] This thesis explores the impact of digitalization and governance on economic growth across the European Union (EU) and its associated regions. It is based on three empirical studies conducted between 2013 and 2022, examining both macro-level and regional dynamics through a combination of composite indicators, clustering techniques, and panel data analysis. The first study analyzes the evolution of digitalization in EU member states from 2017 to 2022, utilizing the Digital Economy and Society Index (DESI) to assess digital performance. The findings indicate that improvements in DESI scores correlate positively with GDP per capita growth, though no clear relationship is found between digital investment budgets and economic outcomes. Additionally, the study employs clustering and Principal Component Analysis (PCA) to enhance the comparability and classification of DESI data. The second paper shifts its focus to subnational regions (NUTS 2), introducing the Compound Digital Index (CDI) to capture digital, social, and economic dynamics at a more granular level. From 2017 to 2021, the CDI showed an upward trend across most regions, positively influencing GDP per capita. Through PCA and clustering techniques, this paper identifies patterns of digitalization and confirms via panel regression analysis that digital progress at the regional level contributes to economic vitality. The third paper broadens its scope to include 49 EU and associated countries from 2013 to 2022, developing two composite indices: the Governability Index and the Digital Index. These indices are created using PCA and are scaled from 0 to 100. A panel data analysis reveals that while digitalization consistently drives economic growth, governance exerts a more moderate yet still positive influence. The interaction between these two dimensions suggests a spillover effect; countries that excel in both governance and digitalization tend to achieve the strongest economic performance. Overall, the findings underscore the strategic importance of investing in digital infrastructure and enhancing institutional quality. The research advocates for evidence-based policymaking aimed at reducing regional and institutional disparities across the EU and its neighboring regions. [ES] Esta tesis investiga el papel de la digitalización y la gobernanza en el crecimiento económico en la Unión Europea (UE) y sus regiones asociadas. A partir de tres estudios empíricos realizados entre 2013 y 2022, la investigación explora tanto dinámicas a nivel macro como regional utilizando una combinación de indicadores compuestos, técnicas de agrupamiento y análisis de datos de panel. El primer estudio evalúa la evolución de la digitalización en los Estados miembros de la UE desde 2017 hasta 2022, utilizando el Índice de Economía y Sociedad Digital (DESI) como medida del desempeño digital. Los resultados muestran que las mejoras en el DESI se correlacionan positivamente con el crecimiento del PIB per cápita, aunque no se observa una relación clara entre los presupuestos de inversión digital y los resultados. Además, se aplican análisis de conglomerados y componentes principales (PCA) para mejorar la comparabilidad y clasificación de los países según su desarrollo digital. El segundo artículo se centra en las regiones subnacionales (NUTS 2), e introduce el Índice Compuesto de Digitalización (CDI) para captar la dinámica digital, social y económica a nivel regional. Entre 2017 y 2021, el CDI aumentó en la mayoría de las regiones, influyendo positivamente en el PIB per cápita. Utilizando PCA y agrupamiento, el estudio identifica patrones de digitalización y confirma, mediante análisis de datos de panel, que el progreso digital regional contribuye a la vitalidad económica. El tercer estudio amplía el enfoque a 49 países de la UE y regiones asociadas entre 2013 y 2022, desarrollando dos índices compuestos: el Índice de Gobernabilidad y el Índice Digital. Ambos se construyen utilizando PCA y se escalan de 0 a 100. El análisis de datos de panel revela que, mientras la digitalización promueve consistentemente el crecimiento económico, la gobernanza ejerce una influencia moderada pero positiva. La interacción entre ambas dimensiones sugiere un efecto de derrame: los países con alto desempeño en gobernanza y digitalización tienden a lograr mejores resultados económicos. En conjunto, los hallazgos resaltan la importancia estratégica de invertir en infraestructura digital y fortalecer la calidad institucional. La investigación respalda la formulación de políticas basadas en evidencia para reducir las asimetrías regionales e institucionales dentro de la UE y sus regiones vecinas. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/170106 2025-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/160363 [ES] El cambio climático, la escasez de agua y la gestión inadecuada de los recursos hídricos representan algunos de los desafíos más críticos para la sostenibilidad ambiental y económica mundial en el siglo XXI. Estos problemas están interrelacionados y afectan tanto a los ecosistemas naturales como a las actividades humanas. El calentamiento global y los cambios en los patrones de precipitación han reducido la disponibilidad de agua dulce, comprometiendo tanto su cantidad como su calidad. Esta situación amenaza la seguridad hídrica, alimentaria y energética, así como el desarrollo sostenible en muchas regiones del mundo. Para gestionar eficazmente los recursos hídricos bajo estas condiciones, es necesario implementar enfoques innovadores que combinen la ciencia hidrológica con el conocimiento económico y las políticas públicas. Desarrollar modelos de toma de decisiones robustos es esencial para enfrentar la incertidumbre y diseñar estrategias de adaptación efectivas y resilientes. En este sentido, la modelación hidroeconómica proporciona una herramienta crucial para evaluar y optimizar la gestión del agua, simulando diferentes escenarios futuros y analizando los posibles impactos de diversas políticas. Esta tesis se enfoca en la cuenca del río Duero en España, una región que enfrenta desafíos específicos relacionados con la escasez de agua y la variabilidad climática. En el primer capítulo se presenta el contexto global de la crisis del agua, los objetivos y la estructura. El segundo capítulo aborda la modelización hidroeconómica procesable y la incertidumbre en los datos para evaluar las consecuencias económicas de las cuotas de riego y los costes asociados con la reasignación de agua. En el tercer capítulo se explora la incertidumbre estructural en los modelos económicos, presentando un conjunto de modelos para evaluar la viabilidad de diversas estrategias de gestión de agua. Posteriormente, el capítulo cuatro desarrolla un marco modular multisistema que permite integrar y evaluar las interacciones complejas entre los sistemas naturales y humanos. El propósito principal de esta investigación es informar una gestión del agua que permita un desarrollo económico sostenible y robusto de esta cuenca. [EN] Climate change, water scarcity, and inadequate water resource management represent some of the most critical challenges for global environmental and economic sustainability in the 21st century. These issues are interrelated and affect both natural ecosystems and human activities. Global warming and changes in precipitation patterns have reduced the availability of freshwater, compromising both its quantity and quality. This situation threatens water, food, and energy security, as well as sustainable development in many regions worldwide. To effectively manage water resources under these conditions, it is necessary to implement innovative approaches that combine hydrological science with economic knowledge and public policies. Developing robust decision-making models is essential to address uncertainty and design effective and resilient adaptation strategies. In this context, hydro-economic modeling provides a crucial tool for evaluating and optimizing water management, simulating different future scenarios, and analyzing the potential impacts of various policies. This thesis focuses on the Duero River basin in Spain, a region facing specific challenges related to water scarcity and climate variability. The first chapter presents the global context of the water crisis, the objectives, and the structure of the thesis. The second chapter addresses hydro-economic modeling and data uncertainty to assess the economic consequences of irrigation quotas and the costs associated with water reallocation. The third chapter explores structural uncertainty in economic models, presenting a set of models to evaluate the feasibility of various water management strategies. Subsequently, the fourth chapter develops a modular multi-system framework that integrates and evaluates the complex interactions between natural and human systems. The primary purpose of this research is to inform water management that enables sustainable and robust economic development in this basin. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/160363 2024-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/159654 [EN] This Ph.D. Thesis investigates two of the world´s most important markets: the oil market and the Latin American market. The oil market is of immense importance, primarily because oil is a vital source, accounting for one-third of the world´s total energy supply, and playing a significant role in global economies. Latin American has a notable presence in the global oil market due to its significant oil reserves and production. Several countries in the region of Latin American are significant oil producers, and the oil industry plays a crucial role in their economies. Some countries experience strong political interference in oil production and investments, particularly through state-owned companies, as Venezuela, for example, holds the wor d s largest proven in oil reserves. However, political challenges and economic interference in the management of its national oil company, Petróleos de Venezuela, S.A. (PDVSA), have led to corruption allegations and declining oil production, resulting in significant economic and social consequences for the country. Unfortunately, we were unable to obtain data from Venezuela for this study, due to its closed nature and lack of available data for analysis. Other oil producing countries in Latin America were able to contribute their data to this study. The selection of countries in the sample was based on their economic significance and representation within Latin American economies. The largest economies in the Americas are United States, Brazil, Mexico, Argentina, and Chile (Statista, 2020). Brazil has emerged as a significant player in the oil market, especially due to the development of its pre-salt offshore oil reserves, which Petrobras being the leading state-owned company in the market. Mexico, another important oil producer, has its state-owned company (Pemex), historically holding a monopoly over the country´s oil sector. In addition to Brazil, and Mexico, this study includes Argentina, Chile, Colombia, Ecuador and Peru. While these countries may not be major players in terms of global oil production, they possess significant oil reserves that contribute to the Latin American oil market, playing a crucial role in their local economies, export revenue and energy security. The oil market is giant traded commodity, involving large-scale imports and exports between nations, whether they are oil-producing and oil-consuming nations. These transactions can have significant influences on geopolitical relationships. Furthermore, oil revenues contribute significantly to government budgets, infrastructure development, social welfare programs, and investment in other sectors. Oil plays a critical role as an input for many industries, including manufacturing, transportation, agriculture and construction. Fluctuations in oil prices can have substantial effects on inflation, employment rates, and overall economic growth. This means that oil prices can impact local markets within countries and consequently affect capital market. Oil prices can influence stock market performance in several ways. They directly impact industrial sectors enterprises such energy companies, oilfield services, manufacturing and transportation, as well as the consumer goods companies. The volatility of oil prices can create uncertainty in financial markets, leading to increase risk aversion among investors. Additionally, oil prices have relationships with currency markets due to capital flows, exchange rates and international trade. Oil also is a key commodity in investment portfolios, exchange trade funds (ETFs), and bond markets. To better understanding how the oil market can affect the Latin American capital market, the thesis is structure into three independent papers, each aimed at capturing the influences between oi market and the Latin American capita market: (i) “Asymmetric Influences on Latin American Stock Markets: A Quantile Approach”, (ii) “Causa ity in quanti es between crude oi prices and Latin American stock market”, and (iii) “Extreme return spillovers between WTI, VIX and six Latin American stock markets: A quantile connectedness approach”. The three papers employ a quantile regression model to assess their results from different perspective. Each econometric model was designed to address potential issues of endogeneity and autocorrelation that may arise due to the data structure. The data used in the analysis comprises daily closings values of Latin American stock market indexes, the S&P 500 market index, crude oil market measure by West Texas Intermediate (WTI) and Volatility Uncertainty Index (VIX), which is a popular measure of expected stock market volatility based on S&P 500 index options from the Chicago Board Options Exchange. All data were collected from sources such as Yahoo Finance and Investing websites. The price of crude oil was specifically captured by the Energy Information Administration website using its main international indicator, WTI. In summary, the presence of asymmetries between the oil market and the stock market indicates that these markets do not always move in tandem of exhibit the same dynamics. Certain unique characteristics or events can cause divergent movements between these markets. In conclusion, this thesis contributes to the literature by enhancing our understanding of the dynamics relationship between oil market and the Latin American stock market. It provides insights for managing portfolio risk and exposure, considering various quantiles associated with different states of stock market performance (including low and high stock market performance and stability) during negative and positive price sessions. This area of research has been relatively unexplored in Latin American markets. Investors and analysts operating in these markets should be aware of these asymmetries and take them into consideration when making investment decisions or analyzing market dynamics. [ES] Esta tesis doctoral investiga dos de los mercados más importantes del mundo: el mercado del petróleo y el mercado latinoamericano. El mercado del petróleo es de inmensa importancia, principalmente porque el petróleo es una fuente vital, representando un tercio del suministro total de energía del mundo y desempeñando un papel significativo en las economías globales. América Latina tiene una presencia notable en el mercado global del petróleo debido a sus significativas reservas y producción de petróleo. Varios países en la región de América Latina son importantes productores de petróleo, y la industria petrolera juega un papel crucial en sus economías. Algunos países experimentan una fuerte interferencia política en la producción de petróleo y las inversiones, particularmente a través de empresas estatales. Venezuela, por ejemplo, posee las mayores reservas probadas de petróleo del mundo. Sin embargo, los desafíos políticos y la interferencia económica en la gestión de su empresa nacional de petróleo, Petróleos de Venezuela, S.A. (PDVSA), han llevado a acusaciones de corrupción y una disminución en la producción de petróleo, resultando en consecuencias económicas y sociales significativas para el país. Desafortunadamente, no pudimos obtener datos de Venezuela para este estudio, debido a su naturaleza cerrada y la falta de datos disponibles para el análisis. Otros países productores de petróleo en América Latina pudieron contribuir con sus datos a este estudio. La selección de países en la muestra se basó en su importancia económica y representación dentro de las economías latinoamericanas. Las economías más grandes de América son Estados Unidos, Brasil, México, Argentina y Chile (Statista, 2020). Brasil ha emergido como un jugador significativo en el mercado del petróleo, especialmente debido al desarrollo de sus reservas de petróleo en el presal, con Petrobras siendo la principal empresa estatal en el mercado. México, otro importante productor de petróleo, tiene su empresa estatal (Pemex), que históricamente ha mantenido un monopolio sobre el sector petrolero del país. Además de Brasil y México, este estudio incluye a Argentina, Chile, Colombia, Ecuador y Perú. Aunque estos países no sean grandes actores en términos de producción mundial de petróleo, poseen reservas significativas de petróleo que contribuyen al mercado petrolero latinoamericano, desempeñando un papel crucial en sus economías locales, ingresos por exportación y seguridad energética. El mercado del petróleo es un gigante de las mercancías comercializadas, que involucra importaciones y exportaciones a gran escala entre naciones, ya sean productoras o consumidoras de petróleo. Estas transacciones pueden tener influencias significativas en las relaciones geopolíticas. Además, los ingresos del petróleo contribuyen significativamente a los presupuestos gubernamentales, el desarrollo de infraestructuras, los programas de bienestar social y la inversión en otros sectores. El petróleo juega un papel crítico como insumo para muchas industrias, incluyendo la manufactura, el transporte, la agricultura y la construcción. Las fluctuaciones en los precios del petróleo pueden tener efectos sustanciales en la inflación, las tasas de empleo y el crecimiento económico en general. Esto significa que los precios del petróleo pueden impactar los mercados locales dentro de los países y, consecuentemente, afectar el mercado de capitales. Los precios del petróleo pueden influir en el rendimiento del mercado de valores de varias maneras. Impactan directamente a los sectores industriales, como las empresas energéticas, los servicios petroleros, la manufactura y el transporte, así como a las empresas de bienes de consumo. La volatilidad de los precios del petróleo puede crear incertidumbre en los mercados financieros, llevando a un aumento de la aversión al riesgo entre los inversores. Además, los precios del petróleo tienen relaciones con los mercados de divisas debido a los flujos de capital, los tipos de cambio y el comercio internacional. El petróleo también es una mercancía clave en carteras de inversión, fondos cotizados en bolsa (ETFs) y mercados de bonos. Para comprender mejor cómo el mercado del petróleo puede afectar al mercado de capitales de América Latina, la tesis está estructurada en tres artículos independientes, cada uno dirigido a capturar las influencias entre el mercado del petróleo y el mercado de capitales latinoamericano: (i) "Influencias asimétricas en los mercados de valores latinoamericanos: un enfoque cuantil", (ii) "Causalidad en cuantiles entre los precios del petróleo crudo y el mercado de valores latinoamericano", y (iii) "Transferencias extremas de rendimiento entre WTI, VIX y seis mercados de valores latinoamericanos: un enfoque de conectividad cuantil". Los tres artículos emplean un modelo de regresión cuantílica para evaluar sus resultados desde diferentes perspectivas. Cada modelo econométrico fue diseñado para abordar posibles problemas de endogeneidad y autocorrelación que pueden surgir debido a la estructura de los datos. Los datos utilizados en el análisis comprenden los valores de cierre diarios de los índices bursátiles latinoamericanos, el índice de mercado S&P 500, el mercado de petróleo crudo medido por el West Texas Intermediate (WTI) y el Índice de Incertidumbre de Volatilidad (VIX), que es una medida popular de la volatilidad esperada del mercado de valores basada en las opciones del índice S&P 500 de la Bolsa de Opciones de Chicago. Todos los datos fueron recopilados de fuentes como Yahoo Finance y sitios web de inversión. El precio del petróleo crudo fue capturado específicamente por el sitio web de la Administración de Información Energética utilizando su principal indicador internacional, el WTI. En resumen, la presencia de asimetrías entre el mercado del petróleo y el mercado de valores indica que estos mercados no siempre se mueven en tándem o exhiben las mismas dinámicas. Ciertas características únicas o eventos pueden causar movimientos divergentes entre estos mercados. En conclusión, esta tesis contribuye a la literatura al mejorar nuestra comprensión de la dinámica relación entre el mercado del petróleo y el mercado de valores latinoamericano. Ofrece perspectivas para gestionar el riesgo y la exposición de la cartera, considerando varios cuantiles asociados con diferentes estados de rendimiento del mercado de valores (incluyendo bajo y alto rendimiento del mercado de valores y estabilidad) durante sesiones de precios negativos y positivos. Esta área de investigación ha sido relativamente poco explorada en los mercados latinoamericanos. Los inversores y analistas que operan en estos mercados deben ser conscientes de estas asimetrías y tenerlas en cuenta al tomar decisiones de inversión o al analizar la dinámica del mercado. Wed, 01 May 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/159654 2024-05-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/159567 [EN] Financial decisions constitute a key element to generate value in modern organizations. These decisions can be divided into three groups: first, financing decisions, concerning the best ways to finance or refinance debts and raising the necessary funds for companies’ operations; second, investment decisions related to dividends, which are generally related to the policies that companies use for financing; and third, investment decisions that refer to the different alternatives in which the obtained money is employed. In turn, in this group it is worth considering those related to the acquisition of the assets in which it has decided to invest. Moreover, there are investments related to dividends, which are generally related to the policies that companies use for financing. Thirdly, there are investment decisions that refer to the way in which the money obtained is used so that it can be invested. These investments related to dividends are generally related to the policies that companies use for financing. The first category of investment decisions concerns the use of funds for financing purposes. The second category pertains to investment decisions that will determine how the funds obtained will be used to invest in resources that can be productive for the development of the companies. This category of investment decisions is focused on the study of the real assets (tangible or intangible) in which the company should invest. The field of investments has been extensively studied by academics and implemented by practitioners over time. Prior to 1952, investment decisions were made based on individual securities, rather than in diversified portfolios. In 1952, Harry Markowitz introduced Modern Portfolio Theory (MPT), which placed an emphasis on the relationship between risk and return. One of the main aspects of his proposal is the ability for an investor to construct portfolios by either optimizing the return for a given level of risk or minimizing the risk for a given level of return. This can be achieved by diversifying the assets that present different correlations and by utilizing only the first two moments of asset returns, namely the mean and variance. Later in 1970, Eugene Fama, widely known for his empirical and theoretical work in portfolio theory and asset pricing, made a fundamental contribution to the field of finance by presenting the Efficient Market Hypothesis (EMH), which postulates that asset prices reflect all available information. This hypothesis suggests that it is impossible to systematically outperform the market because prices already incorporate all relevant information, Nevertheless, it has been demonstrated that there is potential for abnormal profits to be generated through the contravention of technical trading rules, despite the theoretical fact that U.S. stock markets are subject to a random walk process. In the same line, researchers have conducted extensive examinations of various technical indicators and trading rules commonly utilized by professional traders. Many of these indicators and rules can be traced back to Charles H. Dow’s editorials in the Wall Street Journal between 1900 and 1902. Momentum trading, a contemporary trading strategy for identifying trends and assessing their strength, is a topic of interest in technical analysis literature and is widely used by market traders. It employs a variety of indicators, with one based on moving averages, namely Bollinger bands, which within their architecture are characterized by the first two moments: the mean and the deviation. On the other hand, over recent years, environmental, social, and corporate governance (ESG) criteria have become an increasingly important factor in the evaluation of companies. These are factors which do not relate to the company's financial position, but which can indirectly affect its performance and the portfolios of investors, this document outlines the three primary criteria, environmental, social, and governance (ESG), by which corporate sustainability and its potential impact on a company's financial performance are assessed. It has been demonstrated that incorporating Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria allows investors to incorporate their preferences to minimize the social and environmental impact of their investments. Furthermore, an optimal Mean-Variance, Skewness, Kurtosis- Environmental, Social and Governance (MVSK-ESG) portfolio has the capacity to generate superior indicators in comparison to any portfolio that solely pursues the risk-return ratio, while also outperforming its benchmark. This document aims to incorporate into our study the higher moments: kurtosis and skewness in asset returns, which have been shown not to exhibit Gaussian behavior. To achieve the objective of incorporating the third and fourth stochastic moments in the distribution, we employ the Edgeworth expansion which allows us to obtain a probability distribution that incorporates the mentioned higher moments, in this way this approach allows us to take into account the biases present in the non-Gaussian probability distributions and thus obtain, from the transformation of the normal distribution, the probability distributions using this expansion. In the same line, the Gram-Charlier expansions are also utilized, which permit additional flexibility with respect to the normal density due to their inherent introduction of skewness and kurtosis as parameters. However, as polynomial approximations, they are subject to the disadvantage of yielding negative values for certain parameters. Furthermore, there appears to be no straightforward analytical characterization of those parameters for which the density will take positive values. Therefore, three applications are presented. Two trading strategies using Edgeworth expansions with two alternative measures of risk using Gram Charlier distributions and Taylor expansions on an exponential utility function, and the optimization of a portfolio with ESG metrics with higher moments. In the first chapter of the document, we propose two alternatives to the original specification of a technical analysis indicator widely used in the market: Bollinger bands. Our first proposal is to consider the confidence interval with Edgeworth expansions (Hall 1983) incorporating the third moment: skewness, and with the second proposal we design a confidence interval with Edgeworth expansions (Hall and Jing 1995) incorporating the third and fourth moments: skewness and kurtosis, then we implement with the two previous proposals two trading strategies explained in detail within the paper: trend following and contrarian trading strategy, comparing their performance with traditional Bollinger bands using return, risk and risk-return indicators. In the second chapter, higher moments are again analyzed: skewness and kurtosis with two proposed risk measures: behavioral variance and modified variance, incorporating different investor risk attitudes by implementing Taylor expansions and Gram-Charlier distributions for returns respectively with an exponential utility function, then two portfolios were optimized by variance minimization and Sharpe ratio maximization using Monte Carlo simulation, demonstrating the satisfactory performance of the proposal. The third chapter implemented the optimization of a portfolio with ESG (environmental, social, and governance) metrics incorporating high moments through convex quadratic and convex difference of convex (DC) optimization algorithms under a multi-objective approach involving return, variance, skewness, and kurtosis. The proposed methodology was implemented with leading companies in ESG scores from the Dow Jones and Nasdaq indices. The optimized portfolio was tested using higher moments over traditional portfolio models with performance indicators such as Sharpe, Rachev, Delta and CVaR ratios. In addition, the effectiveness of the approach was tested through an in-sample and out-of-sample rolling window. Finally, the conclusions derived from the mentioned chapters are presented at the end of the document as well as some recommendations for future research. [ES] El concepto de finanzas debe ser aplicado siempre que una empresa realice la toma de decisiones financieras, las cuales se divide en tres grupos diferentes: primero, las decisiones de financiación, en donde se buscan las mejores formas de financiar o refinanciar las deudas y los fondos necesarios para la operación de las empresas, estas decisiones, en concreto estudian la obtención de fondos provenientes de los inversores que adquieren los activos financieros emitidos por la empresa, para que pueda adquirir los activos en los que ha decidido invertir, segundo: las inversiones relacionadas con los dividendos, y que generalmente se encuentran relacionadas a las políticas que las empresas utilizan para el financiamiento y tercero: las decisiones de inversión que se van a referir al modo de empleo del dinero obtenido para que el mismo se invierta en recursos que pueden resultar productivos para el desarrollo de las empresas, es decir, se centran en el estudio de los activos reales (tangibles o intangibles) en los que la empresa debería invertir. El mundo de las inversiones es un campo de las finanzas bastante estudiado por académicos e implementado por los profesionales de industria a lo largo del tiempo. Anteriormente a 1952 las decisiones de inversión se tomaban sobre la base de títulos individuales y no en carteras diversificados, en 1952 Harry Markowitz introduce la teoría moderna de las carteras ( MPT, por sus siglas en inglés ), la cual enfatiza la relación entre riesgo y retorno y generando uno de los principales aspectos de su propuesta en la cual un inversionista puede construir carteras optimizando el rendimiento para un nivel de riesgo o minimizando el riesgo para un nivel de rendimiento, diversificando los activos los cuales presentan diferentes correlaciones y usando únicamente los dos primeros momentos de los rendimientos de los activos: media y varianza, posteriormente en 1970 Eugene Fama, ampliamente conocido por sus trabajos empíricos y teóricos en la teoría de carteras y valoración de activos, hace un aporte fundamental al campo de las finanzas presentando la hipótesis del mercado eficiente (EMH, por sus siglas en inglés), la cual afirma que los precios de los activos reflejan toda la información disponible y sugiere que es imposible superar sistemáticamente al mercado porque los precios ya incorporan toda la información relevante, sin embargo ha sido demostrado que hay margen para obtener beneficios anormales mediante la aplicación contraria de reglas técnicas de negociación, a pesar del hecho teórico de que los mercados bursátiles estadounidenses siguen un proceso de caminata aleatorio. Además, los investigadores han examinado exhaustivamente diversos indicadores técnicos y reglas de negociación utilizados habitualmente por los operadores profesionales, muchos de los cuales remontan sus orígenes a los editoriales de Charles H. Dow en el Wall Street Journal de principios del siglo XX, entre 1900. La inversión basada en la estrategia de momentum, la cual es una estrategia de negociación contemporánea para la identificación de tendencias y la evaluación de su fuerza es un tema de interés en la literatura de análisis técnico y ampliamente usada por los operadores del mercado, utiliza diferentes indicadores entre los que sobresale uno basado en medias móviles: las bandas de Bollinger, las cuales dentro de su arquitectura están caracterizadas por los dos primeros momentos: la media y la desviación típica. Por otro lado, en los últimos años han tomado relevancia, los criterios ambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG, por sus siglas en inglés), los cuales son factores no-financieros que afectan a las empresas de forma indirecta, al impactar el desempeño del portafolio de los inversionistas y de las finanzas de las empresas. Son estos tres principales criterios con los que se mide la sostenibilidad corporativa y el potencial asociado al desempeño financiero de una compañía y se resalta el hecho de que la incorporación de los criterios ESG les permite a los inversores incorporar sus preferencias para minimizar el impacto social y ambiental de sus inversiones, ya que la cartera óptima MV-ESG genera mejores indicadores que cualquier cartera que persiga sólo la relación óptima retorno-riesgo, además de superar el desempeño de un comparativo o modelo base. Este documento tiene como objetivo incorporar al estudio del análisis técnico los momentos estadísticos de orden alto: curtosis y asimetría en la distribución de los rendimientos de los activos los cuales se ha demostrado no presentan comportamiento Gaussiano. Para el logro de este objetivo de incorporar el tercer y cuarto momento en la distribución: asimetría y curtosis se ha optado por emplear la expansión de Edgeworth, a partir de la cual se obtiene una distribución de probabilidad que incorpora los ya mencionados momentos estadísticos superiores. Esto permite tener en cuenta los sesgos presentes en las distribuciones probabilísticas no-gaussianas y obtener así, a partir de la transformación de la distribución normal, las distribuciones de probabilidad mediante esta expansión, por otro lado, también se utilizan las expansiones de Gram-Charlier, las cuales permiten una flexibilidad adicional con respecto a la densidad normal porque introducen de forma natural la asimetría y la curtosis de la distribución como parámetros. Sin embargo, al ser aproximaciones polinómicas, tienen el inconveniente de arrojar valores negativos para ciertos valores de sus parámetros. Además, no parece existir una caracterización sencilla y analítica de aquellos parámetros para los que la densidad tomará valores positivos. En este orden de ideas, se presentan tres aplicaciones que corresponden a cada uno de los capítulos de este documento: en el primer capítulo se proponen dos alternativas a la arquitectura original de un indicador de análisis técnico ampliamente usado en el mercado: las bandas de Bollinger. Nuestra primera propuesta se centró en considerar el intervalo de confianza con Expansiones de Edgeworth (Hall, 1983) incorporando el tercer momento: la asimetría, y con la segunda propuesta diseñamos un intervalo de confianza con expansiones de Edgeworth (Hall y Jing, 1995) incorporando el tercer y cuarto momento: asimetría y curtosis, posteriormente implementamos con las dos propuestas anteriores dos estrategias de negociación explicadas en detalle al interior del documento: trend following y contrarian trading strategy, comparando su desempeño con las bandas de Bollinger tradicionales utilizando indicadores de rentabilidad, riesgo y riesgo-rentabilidad En el segundo capítulo, se incorporan de nuevo los altos momentos: asimetría y curtosis con dos medidas de riesgo propuestas: behavioral variance y modified variance, incorporando diferentes actitudes de riesgo del inversionista implementando expansiones de Taylor y distribuciones Gram-Charlier para los rendimientos respectivamente con una función de utilidad exponencial, posteriormente se optimizaron dos carteras minimizando la varianza y maximizando el coeficiente de Sharpe utilizando simulación de Monte Carlo demostrando la bondad de la propuesta y, en el tercer capítulo se implementó la optimización de una cartera con métricas ESG (ambientales, sociales y de gobierno corporativo) incorporando momentos estadísticos de alto orden a través de algoritmos de optimización cuadrática convexa y de diferencias convexas (DC, por sus siglas en inglés) bajo un enfoque multiobjetivo que involucra el rendimiento, la varianza, la asimetría y la curtosis. La metodología propuesta se implementó con empresas líderes en puntuaciones ESG de los índices Dow Jones y del Nasdaq, y se comprobó la bondad de desempeño de la cartera optimizada. Para ello, se compararon los resultados de la cartera propuesta usando momentos de orden alto de los rendimientos de los activos constituyentes y las puntuaciones ESG con los modelos tradicionales de cartera, usando los indicadores de desempeño como las ratios de Sharpe, Rachev, Delta y CVaR. Además, se comprobó la efectividad de la propuesta a través de una ventana móvil tanto dentro de la muestra como por fuera de la muestra. Por último, al final del documento se presentan las conclusiones obtenidas de los capítulos mencionados, así como algunas recomendaciones para las futuras investigaciones. Sat, 01 Jun 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/159567 2024-06-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/153161 [ES]Esta tesis propone un conjunto de herramientas para la medición y administración de riesgos financieros relacionados con la estabilidad de los sistemas bancarios, y para el establecimiento de políticas macroprudenciales destinadas a prevenir la materialización de riesgos sistémicos. Se parte de la modelación precisa de las funciones de densidad de probabilidad asociadas a indicadores de estabilidad bancaria. Las metodologías utilizadas responden al segundo pilar del acuerdo del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, el cual plantea la necesidad de determinar y monitorear el Capital Económico que necesitan los bancos para cubrir las pérdidas ocasionadas por la materialización de riesgos financieros, con un determinado nivel de confianza y para un horizonte temporal dado. Se utiliza estadística semi-noparamétrica que permite la parametrización de hechos estilizados como asimetría, y colas pesadas y ondeadas observadas en las distribuciones de probabilidad empíricas de los indicadores de estabilidad financiera. Se proponen soluciones analíticas y simuladas para las mediciones de probabilidad y el establecimiento del capital económico. También, se realizan aplicaciones sobre los indicadores agregados de solvencia y sus componentes, y el indicador de apalancamiento bancario para economías desarrolladas y emergentes. Además, se analizan interacciones entre estos indicadores y la política monetaria. Los resultados señalan la necesidad de modelar el sesgo y la curtosis de las distribuciones de probabilidad de los indicadores de estabilidad financiera, para no subestimar el riesgo y el nivel de capital económico. Se confirma la hipótesis de interacción entre la política prudencial y la política monetaria y la necesidad de considerar la toma de decisiones de ambas políticas de manera conjunta. [EN]This thesis proposes a set of tools for measuring and managing financial risks related to the stability of banking systems and for establishing macroprudential policies aimed at preventing the materialization of systemic risks. It is based on accurately modeling probability density functions associated with banking stability indicators. The methodologies used respond to the second pillar of the Basel Committee on Banking Supervision agreement, which states the need to determine and monitor the Economic Capital banks' need to cover losses caused by the materialization of financial risks with a certain level of confidence and for a given time horizon. Semi-nonparametric statistics were used to parameterize stylized facts such as asymmetries and heavy and wavy tails observed in the empirical probability distributions of financial stability indicators. Analytical and simulated solutions for probability measures and economic capital settings are proposed. Applications are made on aggregate solvency indicators and their components, the bank leverage indicator for developed and emerging economies, and interactions between these indicators and monetary policy were analyzed. The results point to the need to model the skewness and kurtosis of the probability distributions of the financial stability indicators for not to underestimate risk and the level of economic capital. The hypothesis of an interaction between prudential and monetary policy and the need to jointly consider the decision-making of both policies is confirmed. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/153161 2023-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/153145 [ES]Las decisiones financieras se pueden dividir en decisiones de inversión y decisiones de financiación. En lo que respecta a las decisiones de inversión, la incertidumbre acerca de la dinámica futura de las variables económicas y de las financieras tiene un rol fundamental. Eso, se explica porque los retornos esperados por las empresas y por los inversionistas se pueden ver afectados por los movimientos adversos en los mercados financieros y por los altos niveles de volatilidad. Como consecuencia, resulta crucial realizar un adecuado análisis y modelación de la volatilidad para el proceso de toma de decisiones financieras, por parte de las empresas y el diseño de estrategias de inversión y cobertura por parte de los inversionistas. En este sentido, el estudio de la volatilidad se ha convertido en uno de los temas más interesantes de la investigación en finanzas. Lo anterior ha cobrado mayor relevancia en los últimos años, teniendo en cuenta el escenario de alta volatilidad e incertidumbre que afrontan los mercados a nivel global. Este documento tiene como objetivo abordar cuatro cuestiones centrales, las cuales están relacionadas con la volatilidad financiera como campo de investigación. Esas cuestiones son, la transmisión y spillovers de volatilidad en mercados emergentes, la calibración de la superficie de volatilidad para proyectos de energía renovable y el pronóstico de los rendimientos de activos energéticos y spillovers de volatilidad a través de técnicas de machine learning. En el primer capítulo del documento, se examinan los efectos de transmisión de volatilidad entre un índice de energía y un índice financiero para los Mercados Emergentes. En consecuencia, mediante el uso de un modelo DCC, se muestra que los efectos de transmisión de volatilidad entre los índices empleados para la crisis subprime y la crisis del COVID-19 fueron diferentes. Lo anteriormente dicho, considerando que la primera crisis se originó en el sector financiero y luego se extendió al resto de la economía, mientras que la segunda se originó en el sector real y posteriormente afectó al resto de la economía. Teniendo en cuenta que la relación entre la volatilidad de los mercados es cambiante en el tiempo, en el segundo capítulo se llevó a cabo un análisis dinámico de los spillovers de volatilidad entre materias primas, Bitcoin y un índice de Mercados Emergentes. Así, empleando la metodología propuesta por Diebold y Yilmaz (2012), se concluyó que los efectos de los spillovers de volatilidad entre los activos analizados no son constantes en dirección e intensidad a través del tiempo. En particular, para períodos de crisis como el de la pandemia del COVID-19, hay reversiones en la dirección de los spillovers de volatilidad debido al sector en el que se originó la crisis. Además, en este capítulo se explota la naturaleza dinámica de los spillovers de volatilidad. Por lo tanto, se planteó que el índice de spillovers de volatilidad propuesto por Diebold y Yilmaz puede ser usado como una medida para pronosticar periodos de alta turbulencia. Lo anterior se desarrolló a través de modelos econométricos tradicionales y de técnicas de machine learning. En el tercer capítulo del documento, se propone un modelo que predice los retornos de los precios del carbono y del petróleo. En este sentido, se desarrolló un modelo híbrido, el cual combina las proyecciones obtenidas a partir de diferentes técnicas de machine learning y modelos econométricos tradicionales, obteniéndose resultados los cuales muestran las ventajas de emplear modelos híbridos que incorporan técnicas de machine learning, exclusivamente, para pronosticar variables financieras. Finalmente, en el capítulo cuatro, se presenta una metodología para la estimación de la volatilidad en la valoración de proyectos de energías renovables mediante opciones reales. En esta metodología, la cual es una extensión del enfoque de volatilidad implícita empleada para las opciones financieras, la volatilidad de un proyecto es la volatilidad implícita obtenida a partir de la superficie de la volatilidad de empresas comparables, según una determinada fecha de valoración y dada la relación deuda-capital de un proyecto de energía renovable. En este análisis, se utilizó el modelo estocástico 'alfa-beta-rho' para calibrar la superficie de la volatilidad para la valoración mediante opciones reales. Por último, al final del documento se presentan las conclusiones derivadas de los capítulos mencionados, así como algunas recomendaciones para las futuras investigaciones. [EN]Financial decisions can be divided in investment and financing decisions. Concerning investment decisions, the uncertainty about the future dynamics of financial and economic variables has a central role, considering that the returns expected by firms and investors can be affected by the adverse movements in financial markets and their high volatility. In consequence, the adequate volatility analysis and modeling is crucial for the firm’s financial decision-making process and the design of investing and hedging strategies by investors. In this regard, the study of volatility has become one of the most interesting topics in finance research. The foregoing has become more relevant in recent years considering the scenario of high volatility and uncertainty faced by markets globally. This document aims to address four central issues related to financial volatility as a research area. These are, volatility transmission and spillovers in Emerging Markets, the calibration of the volatility surface for renewable energy projects and the forecast of energy assets returns and volatility spillovers through machine learning techniques. In the first chapter of the document, the volatility transmission effects between an energy index and a financial index for Emerging Markets are examined. Then, by using a DCC model, it is shown that the volatility transmission effects between the employed indices for the subprime crisis and the COVID-19 pandemic were different. This, considering that the former crisis originated in the financial sector and spread to the rest of the economy, while the second originated in the real sector and trasmitted to the rest of the economy posteriorly. Considering that the relationship between markets volatility is time-varying, in the second chapter, a dynamic analysis of volatility spillovers between commodities, Bitcoin and an Emerging Markets index is developed. Employing the methodology proposed by Diebold and Yilmaz (2012), it is concluded that the volatility spillovers effects between the analyzed assets is not constant in direction and intensity over time. In particular, for periods of crisis such as the COVID-19 pandemics, there are reversals in the direction of volatility spillovers due to the sector in which the crises originate. In addition, in this chapter the dynamic nature of volatility spillovers is exploited. Hence, the volatility spillover index proposed by Diebold and Yilmaz is forecasted to be used as a measure to anticipate high turbulence periods. This, through both traditional econometric models and machine learning techniques. In the third chapter, a model for the prediction of carbon and oil prices is proposed. In this sense, a hybrid model that ensembles the forecasts obtained from different machine learning techniques and traditional econometric models is developed, obtaining results that show the advantages of employing hybrid models which combine machine learning techniques, exclusively, to forecast financial variables. In Chapter four, a methodology for the estimation of volatility in renewable energy projects valuation through real options is presented. In this methodology, which is an extension of the implied volatility approach employed for financial options, the volatility of the project is the implied volatility obtained from the volatility surface of comparable firms for a certain valuation date and given debt-to-equity relation of a renewable energy project. In this analysis, the stochastic ‘alpha-beta-rho’ model is utilized to calibrate the volatility surface for real option valuation purposes. Finally, the conclusions derived from the mentioned chapters are presented at the end of the document as well as some recommendations for future research. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/153145 2023-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/152720 [ES] El mundo está experimentando una crisis mundial del agua, causada por los efectos combinados de la sobreexplotación, del crecimiento demográfico, de la mala gestión y del cambio climático. Tradicionalmente las estrategias de adaptación para hacer frente a esta crisis se han basado en modelos de consolidación que ofrecen a los responsables políticos predicciones puntuales sobre los impactos económicos, la conservación del agua, etc. Sin embargo, en las últimas décadas, las no linealidades (por ejemplo, en el cambio climático, el comportamiento adaptativo, etc.) han desafiado la fiabilidad de estos modelos y abrumado las políticas existentes, que sistemáticamente no han logrado sus objetivos debido a nuevas correlaciones entre complejos e interconectados sistemas socioeconómicos y ecológicos que no se habían previsto previamente. En este contexto, la planificación para el futuro se caracteriza por un alto grado de incertidumbre o incertidumbre profunda. Bajo incertidumbre profunda, no podemos asociar probabilidades a los resultados (como con el riesgo), y por lo tanto no podemos destacar una sola estrategia que se espera actúe mejor de las alternativas con confianza. En lugar de la estrategia que mejor funciona, la incertidumbre obliga a los responsables políticos a dar prioridad a la robustez, es decir, a través de la identificación de la(s) estrategia(s) que logre(n) el objetivo de un crecimiento económico sostenible y equitativo bajo los futuros más plausibles. Esto requiere reasignaciones de agua de usos económicos a usos ambientales, para garantizar el buen estado ecológico de los ecosistemas, complementado con reasignaciones entre usos económicos para mejorar la eficiencia y la equidad. La mayoría de las estrategias de reasignación se dirigirán al sector agrícola, que es el mayor usuario de agua y concentra el uso marginal (es decir, el menos valioso) del recurso. Esta tesis presenta un marco de modelos para diseñar e informar estrategias de adaptación robustas en el sector agrícola, estructurado en 5 capítulos. En el primer capítulo presentamos el tema, el objetivo y la estructura de esta tesis. El segundo capítulo presenta la metodología socioeconómica utilizada para evaluar el comportamiento de los agricultores (Modelos de Programación Matemática - MPMs) y luego introduce un nuevo modelo que permite el riego deficitario como una estrategia de adaptación a la escasez de agua, generalmente no considerada en los MPMs convencionales. En el siguiente capítulo, presentamos un novedoso conjunto multimodelo de MPMs para reducir la incertidumbre y así fundamentar decisiones sólidas. A continuación, en el capítulo cuatro, incluimos explícitamente el sistema hidrológico juntando el conjunto de MPMs con un modelo de gestión del agua utilizado a nivel de cuenca. Finalmente, el capítulo cinco incluye las conclusiones y recomendaciones del autor. El propósito principal de nuestro sistema de modelos es ofrecer ciencia aplicable por los responsables políticos, por lo tanto, el sistema es modular, actualizable y listo para ser utilizado. Gracias a la colaboración con algunas autoridades reguladoras italianas y españolas, aplicamos nuestro sistema de modelos a 5 casos de estudio: evaluamos el rendimiento de dos políticas de precios y un banco de agua para comprar agua para el medio ambiente, Evaluamos un esquema de compensación pecuniaria diseñado para sostener los servicios ecosistémicos dependientes del riego, y calculamos el costo de los recursos de agua agrícola. Nuestro sistema de modelos puede ayudar en la identificación y adopción de estrategias sólidas que contribuyan a los objetivos de crecimiento económico y de bienestar equitativo y sostenible. Además, la inclusión explícita del sistema hidrológico permite considerar la co-evolución de los sistemas humanos y natural, para evitar resultados desfavorables desencadenados por la posible retroalimentación bidireccional entre estos sistemas. [EN] The world is experiencing a global water crisis, caused by the compounded effects of overexploitation, population growth, mismanagement, and climate change. The design of water-adaptation strategies to address this crisis has traditionally relied on consolidative models that offer decision-makers point predictions on economic impacts, water conservation, etc. However, in recent decades, nonlinearities (e.g., in climate change, adaptive behavior) have challenged the reliability of these models and overwhelmed existing policies, which have systemically failed to achieve their targets due to new correlations across complex and interconnected socioeconomic and ecological systems that were not previously anticipated. In this context, planning for the future is characterized by a high degree of uncertainty, or deep uncertainty. Under deep uncertainty, we cannot associate probabilities to outcomes (as with risk), and therefore we cannot individuate with confidence a single strategy that is expected to outperform the alternatives. Instead of looking for optimality, under deep uncertainty, decision-makers should prioritize robustness, i.e., the identification of the strategy(ies) that achieve the objective of sustainable and equitable economic growth in the most plausible futures. This calls for water reallocations from economic to environmental uses in order to guarantee the good ecological status of ecosystems, complemented by reallocations among economic uses to enhance both efficiency and equity. Most reallocation strategies will target the agricultural sector, which is the largest water user and concentrates the marginal (i.e., least valuable) use of the resource. This thesis presents a modeling framework to design and inform robust adaptation strategies in the agricultural sector, structured in 5 chapters. In the first chapter, we introduce the topic, state the objective, and present the structure of the thesis. The second chapter presents the socioeconomic methodology used to assess farmers' behavior (Mathematical Programming Models – MPMs) and introduces a new model that allows deficit irrigation as an adaptation strategy to water scarcity, usually not considered in conventional MPMs. In the third chapter, we introduce a novel multi-model ensemble of MPMs to sample uncertainty and thus inform robust decisions. In chapter four, we explicitly include the water systems coupling the multi model ensemble of MPMs with a decision support system model used to manage water at basin level. Finally, chapter five includes the conclusions and recommendations of the author. The main purpose of our modeling framework is to deliver actionable science. Thus, it is designed to be modular, updatable, and ready to apply by policymakers. Thanks to the collaboration with Italian and Spanish regulatory authorities, we have applied our modeling framework to 5 policy cases: we tested the performance of two pricing policies, and a water bank to buyback water for the environment, we assessed a pecuniary compensation scheme designed to sustain irrigation-dependent ecosystem services, and we calculated the resource cost of agricultural water. Our multi-model ensemble can inform the identification and adoption of robust strategies that contribute to the targets of equitable and sustainable economic and welfare growth. Moreover, the explicit inclusion of the water system allows for the consideration of the co-evolution of the water and human systems, in order to avoid unfavorable outcomes triggered by the possible two-way feedback between these systems. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/152720 2023-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/149371 [EN] The emergence of cryptocurrencies with a philosophy of independence from any institutions or central banks makes them a unique asset that has marked an important milestone in the financial and economic world. These assets also exhibit remarkable high volatility with frequent extreme values, which may cause instability in financial markets. Nor should we forget that cryptocurrencies are in their earliest stage and most probably its great volatility is due, in part, to this initial phase in which it finds itself. That is one of the purposes for carrying out a more comprehensive analysis on risk assessment of this industry. The focus of this research is illustrated through the following four chapters, based on modelling the full density of cryptocurrency returns with particular emphasis on providing accurate risk measures, i.e., fitting the tails of the distributions. With this aim, we analyze the conditional variance, modelled under GARCH-type models, considering the semi-nonparametric (SNP) approach based on Gram Charlier (GC) and Positive Gram Charlier (PGC) series. Firstly, this PhD Thesis explores the capacity of a method to approximate the cryptocurrency return conditional frequency distribution by endogenously selecting the best SNP expansion at any point in time compared to considering SNP expansions with a fixed length (number of parameters) in terms of the cumulative distribution function (cdf). The good performance of this new methodology compared to fixed-order GC expansion supports the thought about its usage in the future for forecasting risk. Following the line of a univariate perspective and considering SNP distributions as well as others parametric (Gaussian, Student’s t, Skewed-t), three different risk measures Value at Risk (VaR), Median Shortfall (MS) and Expected Shortfall (ES) have been assessed through backtesting techniques and a wide variety of tests. This comprehensive analysis for Bitcoin and five of the most representative altcoins shows that flexible SNP approaches outperform risk measures of most crypto assets (especially Bitcoin) and tend to provide the most conservative risk assessment. Furthermore, MS seems to be a robust-to-outliers and reliable risk measure for cryptocurrencies and discuss the choice of the appropriate probability levels according to the assumed distribution. The evidence supports that MS might be an accurate alternative to VaR and ES. Under a multivariate analysis, it is implemented a flexible and accurate new methodology for portfolio risk management that consists of computing pairwise conditional correlations under bivariate marginal SNP distributions with PGC through the Dynamic Conditional Correlation (DCC) model. This method tries to solve the ‘curse’ of dimensionality triggered in DCC models when there are large portfolios compared with a parsimonious model as Dynamic Equicorrelation (DECO). Both models are tested for a portfolio of three cryptocurrencies (Bitcoin, Litecoin and Ripple) through backtesting techniques for VaR, MS and ES. In the light of the results, both models show good performance but the new method might be an excellent proposal for analyzing accurately large portfolios. Finally, a summarize of all the conclusions are presented at the end of this PhD Thesis as well as some recommendations for future research. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/149371 2021-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/145781 [ES] Esta Tesis Doctoral investiga sobre uno de los temas de finanzas públicas de la Unión Económica y Monetaria de la Unión Europea (UEM) más controvertidos, los determinantes de las actuales elevadas Deudas Públicas nacionales acumuladas desde la implementación del Euro, superando en más del doble de lo establecido en el Tratado de Maastricht (1992). Analiza especialmente el posible comportamiento del riesgo moral de los inversores privados como una de las principales causas que exacerbaron la demanda de títulos de deuda pública (bonos emitidos por los gobiernos) por parte de la banca privada, en el contexto de información asimétrica del sector financiero; especialmente, durante el período de la crisis de la deuda soberana (2008-2012). Además, analiza las posibles interacciones de las finanzas públicas de los gobiernos nacionales con la política monetaria desarrollada de forma independiente y centralizada por el Banco Central Europeo (establecido en junio, 1998). Finalmente, también se estudian los efectos de estas cuestiones de política económica sobre las tasas de crecimiento económico -global y per cápita-, consideradas como indicadores proxy del bienestar económico. Fri, 05 Mar 2021 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/145781 2021-03-05T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/140521 [ES] La salud reproductiva va más allá de solo evitar enfermedades de transmisión sexual. Engloba el bienestar general de un individuo desde una perspectiva física, mental y social. Salud reproductiva se refiere a gozar de derechos reproductivos como la vida sexual satisfactoria, sin riesgos y la procreación, en un marco de libertad de decidir cuándo, con quién y con qué frecuencia mantener relaciones sexuales (United Nations Population Information Network 1994). Parte de los derechos reproductivos incluye el acceso a servicios de planificación familiar, es decir, a anticonceptivos. Esta tesis doctoral se compone de tres investigaciones independientes que están unidas por un hilo conductor: la necesidad de diferenciar a las mujeres en el enfoque de los determinantes próximos y cómo al hacerlo se obtienen mediciones más precisas que contribuyen al monitoreo de la salud reproductiva. De manera adicional a la introducción, se incluyen cuatro secciones. La primera de ellas se centra en el efecto del uso de anticonceptivos en la fecundidad adolescente, que es la meta 17 de la iniciativa ‘Family Planning 2020’, utilizando modelos de regresión mixtos con datos agregados. La segunda investigación se centra en el efecto de los anticonceptivos en el aborto inducido y espontáneo ya que la probabilidad que un embarazo culmine en un nacido vivo es central en la medición de la fecundidad. Para ello se estiman modelos multinomiales a partir de datos micro. La tercera investigación analiza los patrones demográficos de las muertes fetales en función del uso de anticonceptivos al momento del embarazo, y propone un método sencillo para estimar la proporción de embarazos que terminan en aborto inducido en aquellos países donde no se ha reportado dicha información. Para este fin se realiza un análisis demográfico derivando los indicadores a partir de datos micro. La última sección presenta las conclusiones generales de las tres investigaciones. Para todas las investigaciones se utiliza la misma fuente de información, esto es las Encuestas Demográficas y de Salud (DHS, por sus siglas en inglés), principalmente porque incluye un calendario reproductivo para cada mujer que retrocede hasta los últimos 72 meses antes de la entrevista (The DHS Program 2019). Estas encuestas se levantan periódicamente desde el año 1985 en países de ingresos medios y bajos de África, América Latina, Asia y el este de Europa. En dicho calendario se incluyen los meses de embarazo, su resultado y el uso de anticonceptivos mes a mes. Cabe señalar que pocos estudios internacionales han utilizado las DHS para los fines de esta tesis, por lo que las tres investigaciones son innovadoras y originales tanto en concepto como en datos. Mon, 01 Jul 2019 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/140521 2019-07-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/135768 [ES]En diferentes campos del conocimiento, los seres humanos se han interesado por analizar el comportamiento de diferentes fenómenos con el fin de comprenderlos y anticiparse al futuro. Al respecto, la modelización adecuada de las variables que determinan un fenómeno es fundamental. Como metodologías de análisis, la caracterización de una variable aleatoria mediante su función de densidad (pdf) y su ajuste a la distribución empírica de una serie puede realizarse mediante distintos enfoques que van desde una perspectiva paramétrica basada en una distribución de frecuencias con forma funcional conocida a un enfoque no paramétrico. En esta tesis se considera un enfoque semi-noparamétrico, en donde la función de distribución de probabilidad desconocida se modeliza a partir de una expansión de series de polinomios ortogonales. Se estudian las expansiones de Gram-Charlier y en particular, se propone el uso de una distribución log semi-noparamétrica (log-SNP) que anida a la lognormal. Se muestra que la distribución log-SNP permite mejoras de ajuste significativas al modelizar variables económicas y financieras puesto que permite la incorporación de parámetros adicionales a los de una distribución paramétrica tradicional como la lognormal. Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/135768 2017-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/133034 [EN] The general objective of this doctoral thesis is to develop novel approaches for measuring cohesiveness / consensus and for accomplishing social consensus solutions in group decision making problems. In this line, this thesis expects to broaden the scope of the traditional and related methodologies. These general issues are then addressed in the three following contributions. In the first contribution, the problem of measuring the degree of consensus/ dissensus in a context where experts or agents express their opinions on alternatives or issues by means of cardinal evaluations is studied. The assumption of considering cardinal evaluations to measure the cohesiveness had not been previously examined in literature. To this end, a new class of distance-based consensus methods, the family of the Mahalanobis dissensus measures for profiles of cardinal values is proposed. The main advantage of this proposal is that it takes into account the effects of differences in scale and possible interrelated issues. Moreover, some meaningful properties of the Mahalanobis dissensus measures are set forth. Finally, an application over a real empirical example is presented and discussed. In the second contribution, a new approach to the measurement of consensus based on the Pearson correlation coeffcient is studied under the assumption of experts' opinions modelled via reciprocal preference relations. The new correlation consensus degree measures the concordance between the intensities of preference for pairs of alternatives. Although a detailed study of the formal properties of the new correlation consensus degree shows that it verifies relevant and desirable properties common either to distance or to similarity functions, it is also proved that it is different to traditional consensus measures. In order to emphasise the novelty of our work, an application to Clinical Decision-Making realm is presented. In the third contribution, three basic essentials are addressed: the management of experts' opinions when they are expressed by ordinal information; the measurement of the degree of dissensus among such opinions; and the achievement of a group solution that conveys the minimum dissensus to the experts' group. Accordingly, a new procedure to codify ordinal information is characterised. Likewise, a new measurement of the degree of dissensus among individual preferences based on the Mahalanobis distance is designed in such a way that it is especially indicated for the case of possibly correlated alternatives. Finally, a procedure to obtain a social consensus solution, that also includes the possibility of alternatives that are correlated, is investigated. In addition, we examine the main traits of the dissensus measurement as well as the social solution proposed. The operational character and intuitive interpretation of these approaches are illustrated by an explanatory example. Tue, 01 Nov 2016 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/133034 2016-11-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/132815 [ES] Esta tesis consta de tres capítulos en los que se profundiza sobre los efectos que tiene un cambio en el precio del petróleo sobre los precios de la zona euro. El primer capítulo analiza el efecto a nivel desagregado de las fluctuaciones del precio del petróleo sobre la inflación de la zona euro y sus principales economías. El segundo capítulo estudia la transmisión del precio del petróleo a lo largo de la cadena de precios de la zona euro usando datos desagregados a nivel industrial. Y finalmente, el tercer capítulo propone una metodología para predecir el precio del petróleo y los riesgos de deflación en la zona euro. funciones de transferencia se estiman para 12 meses. Los resultados de esta tesis contribuyen al entendimiento del efecto de los cambios del precio del petr ́oleo sobre los precios de la zona euro y sus principales econom ́ıas. En primer lugar, muestra la pertinencia de asumir el precio del petr ́oleo como una variable ex ́ogena en econom ́ıas distintas a la de Estados Unidos. Este supuesto sus- tenta el uso de modelos ARIMA, funciones de transferencia y modelos de vectores autorregresivos restringidos, en donde el precio del petr ́oleo es tratado como una variable ex ́ogena. Esta metodolog ́ıa nos permite: 1) hacer predicciones del precio del petr ́oleo sujetas a varios escenarios y analizar riesgos de deflaci ́on; 2) probar que los efectos del precio del petr ́oleo sobre la inflaci ́on no provienen de los mayores costos asumidos por los productores y 3) establecer que los efectos derivados del cambio en los precios del petr ́oleo se concentran en la reacci ́on de los consumidores y que los efectos en la inflaci ́on de los bienes y servicios no energ ́eticos dependen a su vez de la magnitud del efecto directo e inmediato observado en los precios de los combustibles. Sun, 01 May 2016 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/132815 2016-05-01T00:00:00Z