0000000001133680
AUTHOR
Priscila Espinosa
An entropy-based machine learning algorithm for combining macroeconomic forecasts
This paper applies a Machine Learning approach with the aim of providing a single aggregated prediction from a set of individual predictions. Departing from the well-known maximum-entropy inference methodology, a new factor capturing the distance between the true and the estimated aggregated predictions presents a new problem. Algorithms such as ridge, lasso or elastic net help in finding a new methodology to tackle this issue. We carry out a simulation study to evaluate the performance of such a procedure and apply it in order to forecast and measure predictive ability using a dataset of predictions on Spanish gross domestic product.
¿Existen demasiadas sucursales bancarias en España? Un análisis para el periodo 1999-2011
Tras un largo periodo de intensa expansión territorial que culminó en 2008, la reestructuración del sector bancario español ha llevado a que el número de sucursales haya pasado de 45.000 a poco más de 28.000 en menos de una década. Las implicaciones de esta tendencia son notables, pues el acceso a la oficina física sigue siendo clave en comunidades remotas y/o desfavorecidas, además de existir un impacto todavía no medido en términos de banca relacional. El objetivo del trabajo consiste en determinar, a través de un modelo estadístico, si los fenómenos de over-branching y under-branching, esto es, exceso o escasez de oficinas, han estado presentes en el sector bancario español entre 1999 y …