Barreras de demanda a la inclusión financiera, un análisis de la ENIF 2018

Karla Isayuvi Amaro Estrada (2021, [Tesis de maestría])

La inclusión financiera es un factor importante en el desarrollo económico global. Existe una gran cantidad de literatura enfocada en el estudio de las barreras de oferta que impiden que las personas tengan acceso a diferentes productos y servicios financieros formales, sin embargo, resulta igualmente importante estimar el efecto que las barreras del lado de la demanda tienen, pues son éstas las que podrían estar afectando la elección de tener un producto financiero o no cuando el acceso esté disponible. Este trabajo hace uso de un modelo Probit para intentar aislar el efecto causal que tiene el Ingreso Anual, la Informalidad Laboral y la Alfabetización Financiera sobre la probabilidad de tenencia de Cuentas, Créditos y AFORES, utilizando datos de la ENIF 2018.

Financial exclusion -- Effect of financial literacy on -- Mexico -- Econometric models. Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (2018 : México) CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Impactos del desplazamiento forzado sobre el sector agrícola: el caso colombiano

Wilmer Vladimir Ferrer Vargas (2021, [Tesis de maestría])

La intensificación del conflicto civil colombiano tuvo como una de sus peores consecuencias el desplazamiento forzado. El propósito de este trabajo es estudiar el impacto del desplazamiento forzado en el sector agrícola colombiano. Con este fin, se estudiaron las características de los principales cultivos. Para responder a esta pregunta se estima un modelo panel de efectos fijos de para todos los municipios de Colombia entre 2011-2016. Los resultados muestran que el desplazamiento forzado tiene efectos negativos principalmente en las unidades familiares y estos efectos se amplifican en presencia de mercados ilegales.

Agricultural resources -- Effect of forced migration on -- Colombia -- Econometric models. Agricultural resources -- Effect of coca industry on -- Colombia -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Informalidad laboral municipal en México: análisis de sus causas desde un enfoque espacial

Edison Smith Fonseca Correcha (2020, [Tesis de maestría])

Para el año 2019, más de 30 millones de trabajadores mexicanos estuvieron ejerciendo sus labores en condiciones informales, es decir, excluidos de la seguridad social. Para mitigar este problema público, las políticas públicas en diferentes niveles de gobierno han estado enfocadas principalmente en atacar dos de las posibles causas del problema: los incentivos económicos y la formación de la fuerza laboral. Con el fin de hacer una contribución sobre la relevancia de otras causas en la informalidad laboral, esta investigación presenta evidencia sobre el efecto que tienen los factores espaciales, sociodemográficos, de incentivos económicos y de estructura empresarial sobre la informalidad laboral municipal. Con base en los hallazgos, las recomendaciones de política pública se enfocan en aprovechar algunas estrategias de desarrollo económico regional para generar la conformación de aglomeraciones municipales de empleo formal.

Informal sector (Economics) -- Effect of space on -- Mexico -- Econometric models. Informal sector (Economics) -- Effect of demography on -- Mexico -- Econometric models. Informal sector (Economics) -- Effect of economic aspects on -- Mexico -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Impacto de COVID-19 sobre el consumo eléctrico de las PYMES de la Zona Metropolitana de Aguascalientes

Alonso Darío Pizarro Lagunas (2021, [Tesis de maestría])

La irrupción de COVID-19 en el escenario mundial no sólo se convirtió en una crisis de salud pública sino una crisis económica que tuvo efectos heterogéneos en muchos países en el mundo. En particular, muchas economías experimentaron una fuerte contracción en su producto interno bruto debido en gran parte a las medidas de distanciamiento social y restricción de actividades no esenciales que los países adoptaron para proteger la salud de sus habitantes. Esto afectó al sector eléctrico, ya que muchas industrias disminuyeron su consumo energético. En México, las pequeñas y medianas empresas representan una parte importante del consumo eléctrico de la industria. En este sentido, tomando una muestra representativa de pequeños y medianos establecimientos de la Zona Metropolitana de Aguascalientes estudiamos el comportamiento del consumo eléctrico de estas empresas notando que hubo caídas significativas del consumo eléctrico cuando irrumpió la pandemia en marzo de 2020 en la ZMA. Además, notamos que la caída en consumo eléctrico fue más pronunciada para establecimientos en el sector de servicios que establecimientos en el sector de comercios durante la pandemia. Además, se concluye que las disminuciones en la jornada laboral jugaron un papel importante en esta contracción, mientras que las medidas como digitalización y reducción de empleados no estuvieron relacionadas con la variación de consumo eléctrico en estos pequeños y medianos establecimientos.

Small business -- Energy consumption -- Effect of COVID-19 Pandemic, 2020- on -- Aguascalientes (Mexico) -- Econometric models. COVID-19 Pandemic, 2020- -- Aguascalientes (Mexico) -- Economic aspects. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Determinantes del uso de efectivo en México: análisis a través de la ENIF 2018

Juan Pablo Gómez Ayala (2021, [Tesis de maestría])

En este trabajo se analiza el impacto que tienen la economía formal como la educación y disciplina financiera en el uso de efectivo como medio de pago en México. Se estima que como mínimo, una persona que mejore su educación financiera (acerté una pregunta adicional) reducirá en 1.5% su probabilidad de comprar algún bien con efectivo; en cambio si mejora su disciplina financiera (practicar hábitos saludables más frecuentemente), aumentará la probabilidad de que pague servicios con efectivo en 2%.

Cash and carry transactions -- Payment -- Effect of financial literacy on -- Mexico -- 2018 -- Econometric models. Cash and carry transactions -- Payment -- Effect of informal sector (Economics) on -- Mexico -- 2018 -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Efectos de la marginación en las oportunidades laborales de los individuos en la Ciudad de México y Área Metropolitana

Federico Niccolo Daverio Occhini (2021, [Tesis de maestría])

En este trabajo se intenta profundizar la relación entre la marginalidad de la zona de residencia y la oportunidad de trabajo de sus habitantes. El “Efecto barrio”, como viene definido en la literatura, esta al centro de la discusión académica de un lado en cuanto presenta importantes desafíos econométricos en la identificación del efecto causal y del otro siendo que tiene importantes implicaciones desde el punto de vista de políticas públicas dirigida a mitigar los factores que caracterizan las trampas de pobreza. Este estudio, después de un análisis de los principales resultados teóricos y empíricos encontrados en la literatura, trata de identificar, a partir de los datos del Censo y Conteo de Población y Vivienda 2010 y otras bases de datos accesorias, el efecto de la marginalidad en los resultados laborales de los habitantes de la Zona Metropolitana del Valle de México. En una primera fase, se analizó la distribución geográfica de la marginalidad, de los empleos, de los empleos formal y del nivel promedio de salarios, tanto a nivel AGEB como a nivel municipalidad encontrando que la zona sureste de la Ciudad de México y el sur, oeste y norte de la zona metropolitana son las que peor se desempeñan con respecto a la mayoría de las variables observables consideradas. El análisis espacial bivariado encontró algunos patrones geográficos que muestran una correlación entre la marginalidad de la zona de residencia y la probabilidad de tener un empleo formal y el nivel de salario percibido, mientras no se encontró un esquema significativo de correspondencia por lo que concierne la relación con la probabilidad de tener empleo. Finalmente se utilizaron dos estrategias de identificación, el modelo de variables instrumentales estimados por el método generalizado de momentos en dos etapas y el propensity score matching, para intentar resolver los problemas relativos a la causalidad inversa y a la endogeneidad del índice de marginalidad y tratar de encontrar el efecto no sesgado de esta variable en los resultados laborales de los residentes. Los principales resultados obtenidos fueron que una regresión estimada por mínimos cuadrados con controles subestima el efecto de la marginalidad en los resultados laborales de los individuos. En particular se encontró que vivir en una zona marginada no impacta de manera estadísticamente significativa en la probabilidad de tener empleo mientras disminuye entre el 18% y el 19% la de tener un empleo formal.

Job vacancies -- Effect of marginality, Social on -- Mexico -- Mexico City Metropolitan Area -- Econometric models. Job vacancies -- Effect of neighborhoods on -- Mexico -- Mexico City Metropolitan Area -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Detección de comportamiento no verbal en interacción humano-robot

Detection of non-verbal behavior in human-robot interaction

Ernesto Adrián Lozano De la Parra (2023, [Tesis de maestría])

La comunicación no verbal desempeña un papel vital en la interacción humana. En el contexto de la interacción humano-robot (IHR), los robots sociales están diseñados principalmente para la comunicación verbal con los humanos, dejando a la comunicación no verbal como un área de investigación abierta. En este trabajo, se presenta una arquitectura flexible y abierta llamada Software Arquitechture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) diseñada para facilitar las interacciones no verbales en IHR. Entre sus componentes se encuentra un Cuaderno Computacional P2P basado en navegador web, aprovechado para codificar, ejecutar y compartir programas reactivos. Pueden incluirse modelos de aprendizaje automático para el reconocimiento en tiempo real de gestos, poses y estados de ´animo, empleando protocolos como MQTT. Otro componente clave es un Broker para distribuir datos entre distintos dispositivos físicos, como robots, dispositivos vestibles y sensores ambientales, así como modelos de aprendizaje automático que comprendan diferentes tipos de datos. Se demuestra la utilidad de esta arquitectura mediante tres escenarios de interacción: (i) el primero que emplea la proxémica y la dirección de la mirada para iniciar un encuentro improvisado, (ii) un segundo que utiliza técnicas de visión por computadora para detectar y analizar expresiones faciales y corporales, así como el uso sensores biométricos para obtener datos de ritmo cardiaco durante una rutina de ejercicio, y (iii) un tercero que incorpora el reconocimiento de objetos y Modelos de Lenguaje Grandes para sugerir comidas a cocinar en función de los ingredientes disponibles. Estos escenarios ilustran cómo los componentes de la arquitectura pueden integrarse para abordar nuevos escenarios, en los que los robots necesitan inferir señales no verbales de los usuarios.

Nonverbal communication plays a vital role in human interaction. In the context of Human-Robot Interaction (HRI), social robots are designed primarily for verbal-based communication with humans, making nonverbal communication an open research area. We present a flexible, open framework called Software Architecture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) designed to facilitate nonverbal interactions in HRI. Among its components it has a P2P Browser-Based Computational Notebook, leveraged to code, run, and share reactive programs. Machine-learning models can be included for real-time recognition of gestures, poses, and moods, employing protocols such as MQTT. Another key component is a broker for distributing data among different physical devices like the robot, wearables, and environmental sensors and also machine learning models. We demonstrate this framework’s utility through three interaction scenarios: (i) the first one employing proxemics and gaze direction to initiate an impromptu encounter, (ii) a second that uses computer vision techniques to detect and analyze facial and body expressions, as well as the use of biometric sensors to obtain heart rate data during a workout routine, and (iii) a third one incorporating object recognition and a Large-Language Model to suggest meals to be cooked based on available ingredients. These scenarios illustrate how the framework’s components can be seamlessly integrated to address new scenarios, where robots need to infer nonverbal cues from users.

Interacción humano-robot, Comunicación no verbal, Broker MQTT, Notebook computacional, Modelos linguísticos grandes, SANI-HRI Human-robot interaction, Nonverbal communication, Broker MQTT, Computational notebook, Large language models, SANI-HRI INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE CARACTERES

Escenarios futuros de eventos extremos de precipitación y temperatura en México

Future changes of precipitation and temperature extremes in Mexico

Ernesto Ramos Esteban (2024, [Tesis de maestría])

Diferentes estudios a escala mundial indican un incremento en frecuencia de eventos climáticos extremos debido al calentamiento global y sugieren que podrían intensificarse en el futuro. El objetivo de este trabajo es analizar los posibles cambios de 12 índices climáticos extremos (ICE) de precipitación y temperatura en 15 regiones de México, el sur de los Estados Unidos y Centroamérica para un período histórico (1981-2010), un futuro cercano (2021-2040), un futuro intermedio (2041-2060) y un futuro lejano (2080-2099). Se utilizó el reanálisis ERA5 como referencia en la evaluación histórica de los modelos climáticos globales (MCG) y para las proyecciones se analizaron los ICE de diez MCG del Proyecto de Intercomparación de Modelos Climáticos, fase 6 (CMIP6), de acuerdo con dos escenarios de Vías Socioeconómicas Compartidas (SSPs), uno de bajas emisiones (SSP2-4.5) y otro de altas emisiones (SSP3-7.0). Los MCG reproducen muy bien los índices extremos de temperatura histórica y los días consecutivos secos, pero subestiman la lluvia promedio y la lluvia extrema en las zonas más lluviosas desde el centro de México hasta Centroamérica. Históricamente, se observaron tendencias positivas de las temperaturas extremas (TXx y TNn) en todas las regiones, pero sólo en algunas regiones fueron significativas, mientras que los índices de lluvia extrema (R95p, R10mm y R20mm) presentaron tendencias negativas, pero pequeñas. Las proyecciones indican que las temperaturas extremas podrían seguir incrementándose en el futuro, desde 2° C hasta 5° C a mitad y final de siglo, respectivamente. La contribución de la precipitación extrema arriba del percentil 95 (R95p) se podría incrementar entre un 10 % y 30 %, especialmente en la región subtropical, mientras que la precipitación podría disminuir en las regiones tropicales. Este estudio es el primero que analiza los cambios futuros de índices extremos del CMIP6 a escala regional (en 15 regiones) de México, el sur de Estados Unidos y Centroamérica.

Global-scale studies indicate an increase in the frequency of extreme weather events due to global warming and suggest that they could further intensify in the future. This study aims to assess potential changes in 12 extreme climate indices (ECI) related to precipitation and temperature in 15 regions in Mexico, the southern United States, and Central America for different periods: a historical period (1981-2010), a near future (2021-2040), an intermediate future (2041-2060), and a far future (2080-2099). The ERA5 reanalysis was used as a reference for the historical evaluation of global climate models (GCMs), and ECI from ten GCMs of phase 6 (CMIP6) from the Coupled Model Intercomparison Project were employed for the projections and examined under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) scenarios, one characterized by low emissions (SSP2-4.5) and another representing high greenhouse gas emissions (SSP3-7.0). The GCMs reproduce historical extreme temperature indices and consecutive dry days very well. However, they underestimate average and extreme rainfall from central Mexico to Central America in the wetter areas. Historically, positive trends in extreme temperatures (TXx and TNn) were observed across all regions. However, statistical significance was only present in certain regions, while extreme rainfall indices (R95p, R10mm, and R20mm) exhibited small negative trends. The projections suggest that extreme temperatures could continue to increase in the future, from 2°C to 5°C by the mid and late century, respectively. The contribution of extreme precipitation above the 95th percentile (R95p) could increase by 10% to 30%, particularly in the subtropical regions, while precipitation might decrease in tropical regions. This study is the first to analyze future changes in extreme indices from CMIP6 at a regional scale (across 15 regions) in Mexico, the southern United States, and Central America.

Centroamérica, CMIP6, escenarios SSP, extremos climáticos, intercomparación de modelos climáticos, México Central America, climate extremes, CMIP6, intercomparison of climate models, Mexico, SSP scenarios CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA FÍSICA (VE R 5603 .04) OCEANOGRAFÍA FÍSICA (VE R 5603 .04)

Modelo híbrido de sistemas energéticos para la evaluación del uso de energías renovables

Carlos Iván Torres González (2020, [Tesis de maestría])

En este trabajo proponemos un modelo híbrido para evaluar diferentes escenarios de generación de electricidad con energías renovables que maximiza el bienestar social desde la perspectiva económica contemplando un enfoque técnico sobre la estructura de costos de producción de electricidad. Adicionalmente, realizamos 2 simulaciones del modelo propuesto al sistema eléctrico de Baja California Sur para 10 períodos, contemplando 4 escenarios de producción limpia diferentes. De los resultados observados en ambas simulaciones podemos remarcar 2 puntos en términos de políticas públicas. El primer punto es la importancia de tener múltiples generadores que funcionen con combustibles renovables si se desea producir una proporción significativa de electricidad con FER. El segundo punto es el trade-off entre bienestar y emisiones de CO2. Los resultados sugieren que el aumento del consumo de electricidad es un elemento importante para aumentar el bienestar social. A su vez, el aumento de consumo eléctrico implica un aumento de producción, y por tanto un aumento de emisiones de CO2. Los resultados de la segunda simulación sugieren que con el aumento de la capacidad de generación limpia y costos eficientes, se pueden alcanzar niveles de bienestar casi iguales a los tradicionales, pero con la mitad de emisiones de CO2.

Electric power production -- Effect of renewable energy sources on -- Mexico -- Baja California Sur (State) -- 2015 -- Mathematical models. Carbon dioxide mitigation -- Effect of renewable energy sources on -- Mexico -- Baja California Sur (State) -- 2015 -- Mathematical models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Offshore wind energy climate projection using UPSCALE climate data under the RCP8.5 emission scenario

MARKUS SEBASTIAN GROSS (2016, [Artículo])

In previous work, the authors demonstrated how data from climate simulations can be utilized to estimate regional wind power densities. In particular, it was shown that the quality of wind power densities, estimated from the UPSCALE global dataset in offshore regions of Mexico, compared well with regional high resolution studies. Additionally, a link between surface temperature and moist air density in the estimates was presented. UPSCALE is an acronym for UK on PRACE (the Partnership for Advanced Computing in Europe)-weather-resolving Simulations of Climate for globAL Environmental risk. The UPSCALE experiment was performed in 2012 by NCAS (National Centre for Atmospheric Science)- Climate, at the University of Reading and the UK Met Office Hadley Centre. The study included a 25.6-year, five-member ensemble simulation of the HadGEM3 global atmosphere, at 25km resolution for present climate conditions. The initial conditions for the ensemble runs were taken from consecutive days of a test configuration. In the present paper, the emphasis is placed on the single climate run for a potential future climate scenario in the UPSCALE experiment dataset, using the Representation Concentrations Pathways (RCP) 8.5 climate change scenario. Firstly, some tests were performed to ensure that the results using only one instantiation of the current climate dataset are as robust as possible within the constraints of the available data. In order to achieve this, an artificial time series over a longer sampling period was created. Then, it was shown that these longer time series provided almost the same results than the short ones, thus leading to the argument that the short time series is sufficient to capture the climate. Finally, with the confidence that one instantiation is sufficient, the future climate dataset was analysed to provide, for the first time, a projection of future changes in wind power resources using the UPSCALE dataset. It is hoped that this, in turn, will provide some guidance for wind power developers and policy makers to prepare and adapt for climate change impacts on wind energy production. Although offshore locations around Mexico were used as a case study, the dataset is global and hence the methodology presented can be readily applied at any desired location. © Copyright 2016 Gross, Magar. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reprod

atmosphere, climate change, Europe, Mexico, sampling, time series analysis, university, weather, wind power, climate, risk, theoretical model, wind, Climate, Models, Theoretical, Risk, Wind CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA