Universidad carlos iii madrid ponderaciones

Aplicación uc3m

En este estudio, examinamos la existencia y el rendimiento de los grupos cognitivos. De acuerdo con la visión basada en la atención de la cognición directiva, los grupos cognitivos se definen como grupos de empresas en los que los directores generales centran su atención en elementos estratégicos similares cuando buscan maximizar la ventaja competitiva de su empresa. Desarrollamos un panel de datos…

Para los teóricos de la agencia, el atrincheramiento de los directivos es una de las manifestaciones más costosas de los problemas de agencia. Los directores generales, en su intento de neutralizar la disciplina de los mecanismos de gobierno corporativo, causan pérdidas sustanciales a los accionistas de las empresas. En este estudio, ampliamos el concepto de atrincheramiento directivo considerando la red de empresas en la que…

Este trabajo muestra que el comportamiento ético de los prestatarios lleva a los bancos prestamistas a flexibilizar las condiciones de financiación al fijar los tipos de interés de los préstamos. Avanzamos en la literatura bancaria al subrayar que la anterior flexibilización de la financiación se ve reforzada cuando existe similitud entre prestamistas y prestatarios en su ámbito ético, dado que dicha similitud conlleva la familiaridad…

Uc3m admission

This paper explores the possibility of segmented markets in IPOs that could be reflected in short-term inertia. It is proposed that the initial performance of stocks belonging to the technology, telecommunications and media sectors on the one hand, and the rest, on the other hand, could be related to the initial performance of other stocks belonging to the same sector. To test this, a series of daily indices are analyzed and predicted using ARIMA models and artificial neural networks. The results provide evidence of the presence of inertia and that this affects differently depending on the area of activity. In this work, we explore the possible existence of segmented short-term serial dependence in IPOs. We propose that average first-day underpricing of TMT companies might be affected by the average initial return of the companies taken public in the same sector over the previous days …

Grados uc3m

Adaboost real es un método de refuerzo muy conocido y de buen rendimiento que se utiliza para construir conjuntos de máquinas para la clasificación. Teniendo en cuenta que su función de énfasis puede descomponerse en dos factores que prestan atención por separado a los errores de la muestra y a su proximidad a la frontera de clasificación, una función de énfasis generalizada que combina ambos componentes mediante un parámetro seleccionable,

Vanessa Gómez-Verdejo nació en Madrid, España, en 1979. Obtuvo el título de Ingeniero de Telecomunicación en 2002 por la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente, está realizando el doctorado en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Carlos III de Madrid. Sus intereses de investigación actuales se centran en los campos del Procesamiento Adaptativo de Señales y el Aprendizaje Automático, principalmente conjuntos de Redes Neuronales, y sus aplicaciones.

Manuel Ortega-Moral nació en Burgos, España, en 1980. Obtuvo el título de Ingeniero de Telecomunicación en 2003 por el Centro Politécnico Superior de Zaragoza. Actualmente está cursando el doctorado en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Carlos III de Madrid, centrando sus intereses de investigación en los campos de las Redes Neuronales, el Procesamiento Adaptativo de la Señal y sus aplicaciones.

Matrícula de la universidad carlos iii de madrid

A pesar de que las redes neuronales son ampliamente utilizadas en un gran número de aplicaciones, siguen siendo consideradas como cajas negras y presentan algunas dificultades para dimensionar o evaluar su error de predicción. Esto ha llevado a un creciente interés en el área de solapamiento entre las redes neuronales y los métodos estadísticos más tradicionales, que pueden ayudar a superar esos problemas. En este artículo se explora un marco matemático que relaciona las redes neuronales y la regresión polinómica mediante la construcción de una expresión explícita para los coeficientes de una regresión polinómica a partir de los pesos de una red neuronal dada, utilizando un enfoque de expansión de Taylor. Esto se consigue para redes neuronales de una sola capa oculta en problemas de regresión. La validez del método propuesto depende de diferentes factores como la distribución de los potenciales sinápticos o la función de activación elegida. El rendimiento de este método se comprueba empíricamente mediante la simulación de datos sintéticos generados a partir de polinomios para entrenar redes neuronales con diferentes estructuras e hiperparámetros, mostrando que se pueden obtener predicciones casi idénticas cuando se cumplen ciertas condiciones. Por último, cuando se aprende a partir de datos generados con polinomios, el método propuesto produce polinomios que se aproximan correctamente a los datos a nivel local.