897 resultados para Ruy González de Clavijo


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ICEM 2010

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[ES] En este trabajo se analizan los glacis de la Cuenca de Miranda, en la que constituyen una de las morfologías de mayor relevancia paisajística. Se han establecido dos niveles de glacis cuyas características topográficas, morfológicas y sedimentológicas se integran plenamente dentro de los rasgos propios de estas morfologías. El significado ambiental de estas formaciones y su correlación con los depósitos aluviales del Ebro, han permitido establecer un marco cronológico para ambos niveles, asociando su génesis a los estadios isotópicos 2 y 4, y todo ello dentro de un marco regional coherente.

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The loss of species is known to have significant effects on ecosystem functioning, but only recently has it been recognized that species loss might rival the effects of other forms of environmental change on ecosystem processes. There is a need for experimental studies that explicitly manipulate species richness and environmental factors concurrently to determine their relative impacts on key ecosystem processes such as plant litter decomposition. It is crucial to understand what factors affect the rate of plant litter decomposition and the relative magnitude of such effects because the rate at which plant litter is lost and transformed to other forms of organic and inorganic carbon determines the capacity for carbon storage in ecosystems and the rate at which greenhouse gasses such as carbon dioxide are outgassed. Here we compared how an increase in water temperature of 5 degrees C and loss of detritivorous invertebrate and plant litter species affect decomposition rates in a laboratory experiment simulating stream conditions. Like some prior studies, we found that species identity, rather than species richness per se, is a key driver of decomposition, but additionally we showed that the loss of particular species can equal or exceed temperature change in its impact on decomposition. Our results indicate that the loss of particular species can be as important a driver of decomposition as substantial temperature change, but also that predicting the relative consequences of species loss and other forms of environmental change on decomposition requires knowledge of assemblages and their constituent species' ecology and ecophysiology.

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2nd International Conference on Education and New Learning Technologies

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Background: The aim of this study is to examine the influence of the catechol-O-methyltranferase (COMT) gene (polymorphism Val158 Met) as a risk factor for Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment of amnesic type (MCI), and its synergistic effect with the apolipoprotein E gene (APOE). A total of 223 MCI patients, 345 AD and 253 healthy controls were analyzed. Clinical criteria and neuropsychological tests were used to establish diagnostic groups. The DNA Bank of the University of the Basque Country (UPV-EHU) (Spain) determined COMT Val158 Met and APOE genotypes using real time polymerase chain reaction (rtPCR) and polymerase chain reaction (PCR), and restriction fragment length polymorphism (RFLPs), respectively. Multinomial logistic regression models were used to determine the risk of AD and MCI. Results: Neither COMT alleles nor genotypes were independent risk factors for AD or MCI. The high activity genotypes (GG and AG) showed a synergistic effect with APOE epsilon 4 allele, increasing the risk of AD (OR = 5.96, 95% CI 2.74-12.94, p < 0.001 and OR = 6.71, 95% CI 3.36-13.41, p < 0.001 respectivily). In AD patients this effect was greater in women. In MCI patients such as synergistic effect was only found between AG and APOE epsilon 4 allele (OR = 3.21 95% CI 1.56-6.63, p = 0.02) and was greater in men (OR = 5.88 95% CI 1.69-20.42, p < 0.01). Conclusion: COMT (Val158 Met) polymorphism is not an independent risk factor for AD or MCI, but shows a synergistic effect with APOE epsilon 4 allele that proves greater in women with AD.

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Estas notas de clase son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Econometría Financiera del Master en Banca y Finanzas Cuantitativas.La asignatura está dividida en dos partes y estas notas cubren el contenido sólo de la segunda parte. El contenido de las notas se estructuran siguiendo el temario de la asignatura en tres capítulos. El primero de ellos se ocupa de la especificación, estimación y contrastes en el Modelo de Valoración de Activos con Cartera de Mercado (CAPM). En el capítulo dos se especifica, estima y contrasta en Modelos de Valoración Multifactoriales (APT) y el tercer y último capítulo se ocupa del Modelo de Mercado. En cada capítulo se incluyen los contenidos del mismo. La bibliografía recomendada aparece al final de las notas.

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EuroPES 2009

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(EuroPES 2009)

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Estas notas de clase son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Estadística Actuarial: Regresión de la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras. También pueden ser útiles a los alumnos de asignaturas afines como es Introducción a la Econometría en la Licenciatura de Administración y Dirección de Empresas y en la Licenciatura de Economía. En estos dos últimos casos sólo necesitarían los capítulos 1, 2 y 3. Las notas de clase se estructuran siguiendo el temario de la asignatura en cuatro capítulos. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría y define algunos de los términos más habituales. En el capítulo dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. Se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo y las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas. En el capítulo tres se muestra como utilizar variables ficticias. En el cuarto y último capítulo se introduce al alumno en las técnicas de validación del modelo. Al inicio de cada capítulo se incluyen los contenidos del mismo y la bibliografía recomendada para dicho contenido. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.

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Estas notas son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Econometría de las Licenciaturas en Ciencias Económicas y en Administración y Dirección de Empresas. Permitirán profundizar en los conceptos vistos en clase más allá del contenido de los temas incluidos en el programa de la asignatura. Las notas se estructuran en cinco capítulos. El primero de ellos revisa los conceptos de teoría asintótica. El segundo muestra el estimador Mínimo Cuadrático Generalizado. Los capítulos tres y cuatro estudian la existencia de heterocedasticidad y autocorrelación en las perturbaciones, respectivamente. El capítulo cinco relaja la hipótesis de regresores no estocásticos y permitiendo la existencia de dinámica en la matriz de regresores. Analiza las propiedades del estimador Mínimo Cuadrático Ordinario en diferentes escenarios y deriva el estimador de Variables Instrumentales. Los capítulos incluyen ejemplos ilustrativos. Al final de las notas aparece la bibliografía completa

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Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio del análisis de series temporales. Puede ser utilizado como libro de texto en algunas de las asignaturas que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas. Los modelos de series temporales ARIMA constituyen el núcleo del contenido de este documento. Estos modelos se basan en la teoría de los procesos estocásticos que se desarrolla en el capítulo 2. Los modelos ARMA estacionarios se explican con detalle en el capítulo 3 y los modelos ARIMA no estacionarios en el capítulo 4. La metodología de modelización ARIMA con las fases de identificación, estimación y contraste de diagnósticos se explica detalladamente en el capítulo 5 y el capítulo 6 se dedica a la predicción. El capítulo 7 trata sobre la especificación de los modelos de series temporales adecuados a los datos estacionales. Por último, el capítulo 8 reúne una colección de ejercicios para el trabajo propio del lector.

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Este documento es de utilidad como material docente a cualquier estudiante o persona interesada que quiera introducirse en el estudio de la predicción económica. De hecho, está pensado para su utilización, todo o en parte, en los cursos de predicción que se imparten en la licenciatura en Economía y en la licenciatura en Administración de Empresas.El contenido se centra en las técnicas de predicción cuantitativas de análisis de series temporales univariante. En el capítulo 1 se introduce la necesidad de la predicción y se describen las principales técnicas y sus limitaciones. El capítulo 2 define la noción de modelos de componentes no observados, objetivo central de este libro. Estos modelos se desarrollan con más detalle en el capítulo 3 que analiza las series con tendencia, en el capítulo 4 que trata de las series con estacionalidad y en el capítulo 5 que estudia los Modelos Estructurales de series temporales que son modelos basados en la idea de los componentes no observados pero especificados de forma estocástica. Por último, en el capítulo 6 se presenta de forma sucinta la teoría de la predicción con modelos ARIMA y el capítulo 7 ofrece al lector una colección de ejercicios como apoyo para trabajar los distintos temas planteados.

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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.

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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.

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Esta guía es de gran utilidad tanto para alumnos de las licenciaturas actuales de Economía y Dirección y Administración de Empresas como para los nuevos grados: Grado en Administración y Dirección de Empresas, en Economía, en Finanzas y Seguros, en Marketing y Grado en Fiscalidad y Administración Pública, ya que en todas ellas hay asignaturas que tienen relación con este manual. Esta guía es de gran utilidad tanto para alumnos de las licenciaturas actuales de Economía y Dirección y Administración de Empresas como para los nuevos grados: Grado en Administración y Dirección de Empresas, en Economía, en Finanzas y Seguros, en Marketing y Grado en Fiscalidad y Administración Pública, ya que en todas ellas hay asignaturas que tienen relación con este manual. Esta guía es de gran utilidad tanto para alumnos de las licenciaturas actuales de Economía y Dirección y Administración de Empresas como para los nuevos grados: Grado en Administración y Dirección de Empresas, en Economía, en Finanzas y Seguros, en Marketing y Grado en Fiscalidad y Administración Pública, ya que en todas ellas hay asignaturas que tienen relación con este manual. La estructura de este manual sigue varios tipos de docencia con el objetivo de guiar al alumno a lo largo del estudio de la econometría tanto en los aspectos teóricos, como prácticos. Para ello cada capítulo consta de una parte magistral, con contenido más teórico, y una más aplicada con ejercicios a desarrollar en las prácticas de aula, prácticas de ordenador y talleres. Además, al final de cada tema se dispone de una guía de instrucciones para llevar a cabo las prácticas de ordenador en con el software econométrico Gretl. Los temas que cubre el manual son los siguientes: Mínimos Cuadrados Generalizados (Heterocedasticidad, Autocorrelación), Regresores Estocásticos y Modelos Dinámicos. Además se proporciona una guía para el desarrollo de un proyecto empírico