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Acerca de la probabilidad: Parte 1: La interpretación del concepto de azar y la definición de probabilidad
No full textFil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina
Elementos de econometría de los fenómenos dinámicos: Parte 1: Los procesos estocásticos lineales unidimensionales
No full textFil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina
Acerca del problema de Bernoulli y la determinación del verdadero valor de una probabilidad
No full textFil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina
El concepto de aleatoriedad en las representaciones econométricas: De Bernoulli a Wold
No full textFil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración, Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión. Buenos Aires, Argentina.Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración, Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión. Buenos Aires, Argentina
Teoría general de las variables aleatorias
No full textFil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración, Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión. Buenos Aires, Argentina.Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración, Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión. Buenos Aires, Argentina
Aspectos demográficos en el equilibrio actuarial y sostenibilidad del sistema previsional argentino
Full text linkFil: Solari, Graciela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Melinsky, Eduardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Montello, José Roberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Stern, Jorge Enrique. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina
Acerca de la evolución del concepto de aleatoriedad en los modelos econométricos
No full textEn el transcurso del determinismo al aleatorismo en la representación del comportamiento de los fenómenos económicos la componente aleatoria fue interpretada originalmente como un producto de la combinación de los errores de medición en las variables y de los errores en las ecuaciones de las representaciones. Posteriormente Slutsky y Yule introdujeron la idea de "shock" aleatorio formado por la agregación de errores y perturbaciones y Frisch, incorporando en forma parcial la teoría de la probabilidad a la econometría, asimiló las perturbaciones a "estímulos" entendidos como innovaciones Fechnerianas. La culminación de la aproximación probabilística se produjo con la "revolución Haavelmiana", la cual evolucionó hacia el teorema de descomposición predictiva de Wold, un hito fundamental en la solución de las deficiencias de las representaciones estructuralistas y en el tratamiento causal moderno de los fenómenos dinámicos.Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias EconómicasFil: Landro, Alberto H.
El concepto de probabilidad en la obra de Lord Keynes
No full textLa interpretación logicista propuesta por Keynes condujo a un modelo en el que la probabilidad se traduce en un grado de creencia racional concebido como una relación entre un cuerpo de conocimiento y una proposición o conjunto de proposiciones. Un análisis detenido del "Treatise on probability" permite concluir: i) que el modelo Keynesiano no sólo es una consecuencia, sino que constituye una extensión de los "Principia mathematica" y los "Problems of philosophy" en la que la aproximación al concepto de probabilidad es perfectamente asimilable a la aproximación de Russell y Whitehead a la matemática y ii) que, más allá de la naturaleza innegablemente metafísica, la representación numérica de la probabilidad logicista comprende un número muy restringido de casos, debido a la calidad de heurístico del principio de indiferencia. En lo que respecta al "Treatise on money" y a la "General theory", es posible concluir que el tratamiento "quasi" probabilístico delas relaciones causales que vinculan a las variables demuestra que la descripción de Keynes sobre la naturaleza del "sistema económico" revela una confusa interpretación de las nociones de modelo económico y modelo estocástico.Fil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económica
Dominancia estocástica en base a estadísticos de Kolmogorov-Smirnov multivariados : con aplicaciones al estudio de la desigualdad económica multidimensional
Full text linkFil: Pérez, Luciano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Brufman, Juana Z.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Beccaria, Luis Alberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.Fil: Santos, María Emma. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina
Criterios de información y complejidad estocástica
Full text linkLos criterios objetivos de selección del orden de un modelo autorregresivo pueden ser clasificados en no-Bayesianos -basados en la minimización del error de predicción y las medidas de información- y Bayesianos. La diferencia entre ambos radica en que los primeros asumen como punto de partida la validez de la hipótesis de que todo proceso está afectado por su infinito pasado y proporcionan estimadores asintóticamente eficientes en tanto que los Bayesianos se basan en la negación de la tesis de Church-Turing y proporcionan estimadores consistentes. A fin de evitar la disyuntiva que genera esta clasificación, en este trabajo se propone caracterizar al modelo utilizando la definición de complejidad estocástica. La aplicación de este concepto y los postulados de los teoremas de convergencia de las medidas de complejidad permiten demostrar, además, la condición de óptimo del término de penalización del criterio de selección de Schwarz.Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración, Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión. Centro de Investigaciones en EconometríaFil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración, Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión. Centro de Investigaciones en Econometrí
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