Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella
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¿Cuál es la relación óptima entre los clubes y las casas de apuestas en el fútbol argentino?
Get PDFLas apuestas deportivas y sus aplicaciones desembarcaron en el fútbol sudamericano después
de la pandemia. Esto derivó en una serie de problemas por falta de regulación clara y concisa que de
un marco ético y legal tanto como para los clubes, los competidores y los encargados de impartir
justicia, los árbitros. En varios países latinoamericanos como Bolivia, Brasil, Colombia y otros, las
apuestas han llevado a hechos de corrupción importantes que vulneran cada vez más la integridad del
deporte. En particular, la manipulación del resultado de los partidos genera un deterioro en el
espectáculo ya que es evidente que el atractivo del fútbol yace en la incertidumbre del resultado de
este.
A pesar de eso, el consumo masivo de apuestas deportivas online ha generado un incremento
en los ingresos de las casas de apuestas, permitiendo a éstas establecer relaciones de sponsoreo con
federaciones de distintos países, clubes, incluso periodistas y jugadores. Hoy en día, no es posible ver
un partido sin tener contacto con las mismas, encontrándose tanto en las camisetas de los equipos,
como en el césped y en los bloques publicitarios. Nos preguntamos entonces desde qué lado la
presencia de las casas de apuestas modifica los resultados potenciales de los partidos y si su presencia
genera una alineación más efectiva que en otros casos.
A través de una revisión de literatura, casos prácticos y un modelo, se exploran los beneficios
económicos y los riesgos de corrupción asociados con las apuestas deportivas en el fútbol argentino,
con el objetivo de encontrar un equilibrio que maximice el espectáculo sin comprometer la integridad
del deporte
Acción climática y Desarrollo Territorial. Una aproximación a la complejidad metropolitana
No full textEl presente trabajo final cuenta con el debido permiso institucional para su desarrollo y publicación. El
mismo se basa en la tarea que individuamente realicé durante los años 2022 y 2023, como parte del
equipo consultor de la consultora Prosustentia, bajo la dirección de Federico Moyano y Ana Carolina
Herrero, en el marco del Plan de Acción Climática (PAC-AMBA), impulsado por el Gobierno de la Ciudad
Autónoma de Buenos Aires (GCABA) a través del Componente 3 del proyecto BIRF 8703 del Banco
Mundial (BM).
Los objetivos del trabajo general se basaron en el estudio de 8 municipios (Vicente López, San Isidro, San
Fernando, San Martín, Malvinas Argentinas, Tres de Febrero, Morón y San Miguel) sin perder perspectiva
de todo el AMBA (CABA y los 40 municipios aledaños) con el fin de que conozcan sus fuentes de emisión
de gases de efecto invernadero (GEI) y los riesgos climáticos a los que están expuestos, con miras
a transformar sus territorios en carbono neutrales, resilientes e inclusivos. Asimismo, se aspiró a potenciar
la cooperación regional, la generación de conocimientos, el aprendizaje de buenas prácticas y la
recolección de iniciativas, para la preparación de un futuro Plan de Acción Climática en el AMBA.
El problema que abordé específicamente como consultor fue la prefiguración de la acción climática en su
interdependencia con las políticas territoriales para la caracterización de la dimensión física en el
espacio metropolitano completo para promover el desarrollo sostenible. Así, definí y construí un marco
conceptual de aproximación; el esquema y las matrices generales para el relevamiento y el
procesamiento de la información y las estrategias para la convocatoria amplia y plural de los
actores; el registro y el procesamiento de las miradas sectoriales recogidas; y finalmente,
la elaboración de una síntesis prospectiva y sugerente, siempre atento a potenciales próximas fases
Un esquema basado en programación lineal entera para la programación de horarios de clases en la Universidad Torcuato Di Tella
Get PDFEn este trabajo consideramos el problema de programación
de horarios de las clases de grado en la Universidad Torcuato Di Tella.
Dado el conjunto de comisiones a dictar, la disponibilidad de docentes y
aulas, y diversas restricciones sobre la programación, el problema consiste
en determinar en qué horario se debe dictar cada clase de cada comisión
intentando minimizar los tiempos muertos para docentes y estudiantes.
Una característica importante del problema consiste en que muchas materias
son compartidas entre varias (o todas) las carreras ofrecidas por la
universidad, de modo tal que se debe proponer un esquema de cursada
que sea factible para todos los grupos de estudiantes. Proponemos en
este trabajo un enfoque de dos fases para este problema junto con un
esquema secuencial para resolver consecutivamente sub-instancias de la
instancia original. Analizamos los resultados sobre los datos de la universidad
y comentamos los pasos que se están dando para implementar
esta herramienta en la universidad.Este artículo se encuentra originalmente publicado en Memorias de las JAIIO (ISSN 2451-7496) Vol. 10 Núm. 14 (2024
Competitividad Económica en Argentina: Evaluación Crítica de Indicadores Tradicionales
Get PDFLa complejidad de la definición y medición de la competitividad se manifiesta en la
diversidad de impactos que pueden tener diferentes shocks económicos sobre ella, sumado a los
distintos alcances que pueden tomarse en cuenta a la hora de evaluarla. La cantidad de factores
que son tomados en cuenta a la hora de analizar la competitividad fue aumentando con el correr
de los años, por lo que, a primera vista, no resultaría correcto medirla con un solo indicador. No
obstante, las discusiones de competitividad suelen girar alrededor del nivel de tipo de cambio real,
tomándolo en ocasiones como la única medida y sacando conclusiones de competitividad en base
a este.
En primer lugar, el trabajo se centra en plantear el problema alrededor de la definición de
competitividad y en cuestionar el tipo de cambio real como medida exclusiva de competitividad,
especialmente en economías con características particulares como las de ingresos bajos o
economías emergentes. En segundo lugar, a través de un análisis de estática comparada de
diferentes indicadores previamente definidos y evaluados, se busca identificar cómo estos
capturan y responden a cambios significativos en los determinantes de la competitividad,
concluyendo que no siempre se obtiene la misma conclusión ante un mismo shock. Luego,
siguiendo la línea de Gabriel di Bella et al. (2007), Argentina se presenta como un caso de estudio
particularmente relevante, dada su historia económica marcada por fluctuaciones cambiarias y
quiebres estructurales. Se lleva a cabo un análisis descriptivo de los indicadores evaluados, junto
con una estimación del tipo de cambio real de equilibrio para analizar posibles desajustes
Federalismo regresivo: Tensiones entre distribución territorial e interpersonal del ingreso en la Argentina
Get PDFSe enfatizan tres características del federalismo argentino que conspiran contra la equidad distributiva. En primer lugar, nuestro federalismo y su muy alto malapportionment legislativo producen incentivos para que la agenda distributiva esté dominada por la distribución territorial de los recursos fiscales entre los gobiernos nacional y subnacionales, más que por la distribución interpersonal del ingreso. En segundo lugar, las desigualdades territoriales producidas por la «lotería geológica» (distribución geográfica de los recursos naturales) es reforzada en nuestro país por la asignación del total de las regalías a las (típicamente ricas) provincias productoras. Finalmente, la propia ley de coparticipación manda que algunas provincias ricas reciban niveles mucho más altos de transferencias federales por habitantes que otras mucho más pobres. Estos aspectos regresivos de nuestro federalismo probablemente expliquen en parte que, luego de largos años de gobiernos supuestamente comprometidos con la igualdad socioeconómica, del enorme aumento del tamaño del sector público argentino entre mediados de los 2000 y mediados de la década de 2010, y de la implementación de algunas políticas públicas efectivamente igualadoras, el país llegue a su cuarta década de democracia con un nivel de desigualdad peor que el que tenía al inicio del actual período democrático.Este artículo se encuentra publicado originalmente en Estudios Digital, (51), p.73–81. ISSN: 1852-156
Predicción del precio de azúcar en Argentina a partir de modelos de Machine Learning
Get PDFGracias al avance tecnológico vivenciado en la última década, posibilitando contar con
una disponibilidad masiva de datos y una mayor facilidad de cómputo, se observaron
avances en algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. Esto abrió una nueva
oportunidad para las organizaciones de contar con cierto tipo de información que antes
se consideraban inalcanzable. En Argentina, y sobre todo en el sector agropecuario, el
uso de estas herramientas aún tiene un largo camino por recorrer. El objetivo de este
trabajo es utilizar técnicas relacionadas con el enfoque estadístico de aprendizaje
supervisado (machine learning) para predecir el precio del azúcar en el mercado
argentino. El mismo, cuenta con un contexto económico y político que lleva a pensar que
responde a la ley de oferta y demanda, donde el precio depende de la cantidad de oferta
circulante en el país. Por otro lado, el azúcar proviene del procesamiento de la caña de
azúcar producida en los campos argentinos, siendo el clima un factor relevante para la
predicción de la oferta de azúcar circulante. Debido a esto, para la realización de este
trabajo se combinaron los datos climáticos con datos de producción de azúcar para
predecir la producción anual a través de los modelos de XGBoost, Maquinas de Vector
Soporte y Redes Neuronales. A partir de esta predicción y en combinación con los precios
históricos del azúcar, se utilizaron las técnicas de Regresión Lineal, Regresión
Exponencial, PieceWise, Splines, Prophet y XGBoost para la predicción del precio y
posterior inferencia sobre su movimiento. Durante la ejecución de ambas predicciones
el mejor modelo resultó ser XGBoost, alcanzando un error porcentual en datos no
observados sobre la producción anual de 10,88% y un MAPE de 9,50% en la predicción
del precio. A pesar de contar con estos resultados, luego de analizar aquel modelo que
proporciona el valor que tendrá el precio en el futuro, se pudo observar que el mismo no
utiliza a la producción nacional como un factor determinante a la hora de realizar su
predicción. Esto, no permite validar desde una perspectiva estadística la hipótesis desde
la cual se parte al iniciar este trabajo. Sin embargo, este trabajo demuestra que la
aplicación de técnicas de machine learning puede proporcionar con razonable precisión
predicciones que resultan de gran utilidad a la hora de tomar decisiones estratégicas
Boletín de Investigación Ditelliano n°5
Get PDFLa Universidad Torcuato Di Tella es una universidad de
investigación cuya misión es contribuir al avance del
conocimiento, y a la búsqueda de la excelencia intelectual,
científica y artística dentro de un marco de libertad de
expresión, pluralismo y diversidad de enfoques.
El Boletín de Investigación Ditelliano refleja la actividad
de investigación de nuestro cuerpo docente. Incluye
las publicaciones, los premios, subsidios y becas
de investigación obtenidos, y las participaciones en
seminarios y conferencias argentinas e internacionales.
Con el objetivo de difundir a una audiencia internacional la
investigación desarrollada por nuestro cuerpo académico
regular, se publica con una periodicidad semestral en
español y en inglés.
Este Boletín es un trabajo conjunto de la Secretaría
Académica de la Universidad y el área de Apoyo a la
Investigación de la Biblioteca. Cada publicación reflejada
en este Boletín contribuye a la actualización de nuestro
Repositorio Digital y a la adquisición de los nuevos libros
de ditellianos publicados en cada semestre.Universidad Torcuato Di Tella is a research university
whose mission is to contribute to the advancement of
knowledge, the pursuit of intellectual, scientific, and artistic
excellence within a framework of freedom of expression,
pluralism, and diversity of approaches.
The Research Newsletter reflects the research activity
of our Faculty. It includes publications, awards, research
grants and scholarships obtained by our Faculty and their
participation in Argentine and international workshops.
To disseminate the research conducted by our regular
academic staff to an international audience, it is published
biannually in both Spanish and English.
This newsletter is a joint effort of the Academic Secretariat
of the University and the Research Support area of the
Library. Each publication reflected in this newsletter
contributes to the update of our Digital Repository and to
the acquisition of new books by Universidad Torcuato Di
Tella authors published each semester
Modelo Predictivo de machine learning para la Anticipación y Optimización de Contrataciones en el Departamento de Postventa de una Comercializadora de Analizadores de Laboratorio Clínico
Get PDFEn el entorno competitivo de comercialización de analizadores de laboratorio
clínico, GEMATEC SRL se enfrenta a retos significativos en su departamento de
postventa, derivados del crecimiento constante de su base instalada. Esta
expansión resulta en una demanda creciente de servicios de soporte técnico, un
desafío exacerbado por la monopolización del conocimiento técnico necesario
por los fabricantes de estos equipos. Dada la dificultad para encontrar técnicos
con experiencia, un nuevo empleado en GEMATEC SRL requiere
aproximadamente ocho meses de capacitación para alcanzar la autonomía en
sus funciones.
Esta tesis propone abordar estas dificultades mediante el desarrollo de un
modelo de predicción de demanda utilizando técnicas de machine learning, que
permitirá anticipar las necesidades futuras de servicio de manera precisa.
Paralelamente, se implementará un modelo de programación lineal entera para
optimizar los tiempos de contratación de nuevos técnicos, asegurando que el
departamento de postventa pueda responder de manera eficiente y efectiva a los
requerimientos de servicio.
Con estos modelos, se espera no solo mejorar la planificación y gestión de
recursos humanos en el departamento de postventa, sino también incrementar
la satisfacción del cliente mediante respuestas más rápidas y efectivas. Esta
integración de machine learning y optimización matemática proporcionará a
GEMATEC SRL una herramienta estratégica para enfrentar los desafíos del
mercado actual y mejorar continuamente su rendimiento operativo
Optimización de la política vehicular aplicada a la seguridad pública en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
Get PDFLos organismos proveedores de servicios de seguridad pública se enfrentan al complejo desafío
de determinar el tamaño y composición de su flota vehicular heterogénea, atravesado por distintas
variables operativas y presupuestarias. El abordaje de este desafío resulta en distintos niveles de gasto,
de presencia policial, y en general de eficiencia y efectividad en la administración de las fuerzas
policiales. En ese contexto, este trabajo busca realizar un abordaje metódico a este problema, utilizando
datos provistos por la Policía de Ciudad de Buenos Aires y otros datos publicados por el Gobierno de la
Ciudad de Buenos Aires, y aplicando distintos modelos de programación lineal entera. De esta manera,
se busca proveer a los organismos de seguridad de un enfoque formal a la hora de tomar sus decisiones
de política vehicular, y evaluar sus beneficios y limitaciones ante distintos escenarios. Si bien aún
existen oportunidades de investigación adicionales, el presente trabajo establece un enfoque preliminar
de utilidad para futuros estudios
Extreme Dry Spells and Larger Storms in the U.S. Midwest Raise Crop Prices
Get PDFThe U.S. Midwest produces about a third of global corn and soybeans, two of the most important crops for humanity. Earlier literature has found that corn and soybean output is sensitive to weather in a nonlinear manner: yields benefit from moderate rain and temperatures, and generally suffer under drought, excessive rain and extreme heat. In this study we explore how changing weather patterns and extreme events in the U.S. Midwest have impacted the valuation of corn and soybeans. Using data for 1971-2019 we find that the distribution of regional summer rain has experienced a significant shift towards the right since 1993, with a marked increase in extreme rain episodes. Prior to 1993, dry spells during the summer led to strongly higher crop prices and were exacerbated by extreme heat. Since 1993, extreme dry spells and larger storms have been both associated with price increases in the 10% range. We also find that the nonlinear price response to weather is compatible with the impact of weather on terminal yields. Our results suggest that changing weather patterns and extreme events in the U.S. Midwest have a strong influence in the valuation of corn and soybeans