Xarxes docents per a l'art medieval a Catalunya

El projecte ha d’establir xarxes per posar en contacte els diferents continguts, reflexions i recursos docents emprats per professors d’art medieval de la UB i la URV s’ha dut a terme adaptant-se a diferents conjuntures. Una modificació sorgida durant el desenvolupament del projecte deriva de la transformació que han de patir els actuals plans d’estudis enfront dels nous títols de grau. Els lligams plantejats en funció d’unes determinades assignatures s’ha vist alterat quan la seva definició i durada ha variat dins els nous plans d’estudis, en la preparació dels quals han intervingut diversos membres del projecte, tant des del Consell d’estudis com des de la Comissió promotora del grau d’història de l’art. Malgrat tot, els diferents professors hem elaborat materials específics per a la docència de les actuals assignatures, incloent un extens ventall de presentacions en PowerPoint, que abasten les distintes matèries implicades. A més de les classes i pràctiques pròpies de cada assignatura, vàrem dur a terme el cicle de conferències Imatges Indiscretes. Art i devoció a l’Edat Mitjana, per tal d’aproximar l’alumnat a la recerca desenvolupada pels membres del grup (incloent becaris i alguns invitats procedents d’altres universitats), ampliant l’oferta formativa més enllà dels formats més predeterminats. És en curs la publicació del cicle en forma de dossier docent. Si aquesta activitat s’orientava vers els continguts relatius a l’art medieval, també hem promogut una reflexió adreçada vers una problemàtica general específicament docent amb un Seminari de docència sobre a història de l’’art en el qual han participat, a més del grup, un ampli ventall de professors del Departament d’Història de l’Art de la UB, així com docents d’altres universitats i professionals vinculats a l’exercici de la disciplina. Tant el seminari com el cicle de conferències són propostes a les quals és previst donar continuïtat en futures convocatòries.

Evolució històrica de la regulació de l'IBI

Des dels inicis de la civilització, tots els estats polítics han sentit la necessitat d’ubicar la propietat immobiliària d’alguna manera o altra, amb el que coneixem avui dia com a Cadastre. D’aquesta necessitat n’ha derivat una segona, no per això menys important: gravar la propietat, per tal que els poders públics fossin capaços de fer front a les seves despeses bàsiques, des de finançar una guerra, fins a la prestació de qualsevol servei social. Aquesta segona funció ha esdevingut l’actual Impost sobre Béns Immobles (IBI). L’IBI no depèn directament del Cadastre, sinó del valor que se li adjudica a la propietat immobiliària, és a dir, el seu valor cadastral, que des del 1988 esdevé la seva base imposable. Amb anterioritat, l’IBI, (antigament anomenat Contribució Territorial Rústica i Urbana), no depenia del valor de l’immoble, sinó de les rendes potencials de la propietat immobiliària. Per tant, la seva pròpia evolució històrica reflecteix les dues diferents concepcions per les quals ha estat un gravamen sobre rendes i un gravamen sobre el valor. En aquest sentit, traçarem un esbós sobre l’evolució històrica i jurídica de l’IBI, remuntant-nos als seus inicis, i la seva relació amb el valor cadastral, per tal d’arribar al moment actual. Incidirem en els moments clau i ens fixarem especialment en un, que representa l’inici del canvi conceptual abans esmentat, i que el situem en el any 1.966 quan va entrar en vigor el Text Refós de la Contribució Territorial Urbana, i l’impost es va començar a entendre sobre el valor dels bens immobles i no sobre la seva renda. Amb una altra òptica, més tècnica, ens aproparem al present, tot i analitzant uns altres moments claus que ens permetran entendre l’evolució del valor cadastral pel que fa a la seva quantificació. Avançant cap el present poc a poc el valor cadastral s’ha anat impregnant de la metodologia del valor de mercat i de les Ponències de Valors al tractar-se de valoracions massives tal i com mana el Cadastre.

Effect of Knotting on the Shape of Polymers

Momentary configurations of long polymers at thermal equilibrium usually deviate from spherical symmetry and can be better described, on average, by a prolate ellipsoid. The asphericity and nature of asphericity (or prolateness) that describe these momentary ellipsoidal shapes of a polymer are determined by specific expressions involving the three principal moments of inertia calculated for configurations of the polymer. Earlier theoretical studies and numerical simulations have established that as the length of the polymer increases, the average shape for the statistical ensemble of random configurations asymptotically approaches a characteristic universal shape that depends on the solvent quality. It has been established, however, that these universal shapes differ for linear, circular, and branched chains. We investigate here the effect of knotting on the shape of cyclic polymers modeled as random isosegmental polygons. We observe that random polygons forming different knot types reach asymptotic shapes that are distinct from the ensemble average shape. For the same chain length, more complex knots are, on average, more spherical than less complex knots.

Indirect likelihood inference

Given a sample from a fully specified parametric model, let Zn be a given finite-dimensional statistic - for example, an initial estimator or a set of sample moments. We propose to (re-)estimate the parameters of the model by maximizing the likelihood of Zn. We call this the maximum indirect likelihood (MIL) estimator. We also propose a computationally tractable Bayesian version of the estimator which we refer to as a Bayesian Indirect Likelihood (BIL) estimator. In most cases, the density of the statistic will be of unknown form, and we develop simulated versions of the MIL and BIL estimators. We show that the indirect likelihood estimators are consistent and asymptotically normally distributed, with the same asymptotic variance as that of the corresponding efficient two-step GMM estimator based on the same statistic. However, our likelihood-based estimators, by taking into account the full finite-sample distribution of the statistic, are higher order efficient relative to GMM-type estimators. Furthermore, in many cases they enjoy a bias reduction property similar to that of the indirect inference estimator. Monte Carlo results for a number of applications including dynamic and nonlinear panel data models, a structural auction model and two DSGE models show that the proposed estimators indeed have attractive finite sample properties.