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Evitar la materialización del cambio climático es uno de los principales retos de nuestro tiempo. En esta tarea, el sector financiero desempeña un papel fundamental, motivando a economistas académicos a desarrollar un nuevo campo de investigación, las finanzas climáticas. A la vez, el uso de tecnologías de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) se ha popularizado para analizar problemas relacionados con las finanzas climáticas, debido principalmente a la necesidad de gestionar un volumen elevado de datos relacionados con el clima, y para modelizar relaciones no lineales entre variables climáticas y económicas. De esta manera, proponemos una revisión de la literatura académica para explorar cómo esta tecnología está posibilitando el crecimiento de las finanzas climáticas. Para ello, primero realizamos una búsqueda sistemática de estudios en esta materia en tres bases de datos científicas. Luego, usando un modelo de identificación automática de temas (Latent Dirichlet Allocation), identificamos estadísticamente siete áreas del conocimiento donde el ML está desempeñando un papel relevante: catástrofes naturales, biodiversidad, riesgo agrícola, mercados de carbono, energía, inversión responsable y datos climáticos. Para finalizar, hacemos un análisis de las principales tendencias de publicación, así como una clasificación de los modelos estadísticos utilizados en función del área de estudio. La principal contribución de este artículo es la provisión de una estructura de temas o problemas solventados gracias al uso del ML en finanzas climáticas, lo cual esperamos que facilite a expertos en esta tecnología la comprensión de las principales fortalezas y limitaciones de dicha tecnología aplicada en este campo de investigación.

Una vasta literatura ha documentado que la persistencia de la inflación en Estados Unidos ha disminuido en las últimas décadas. Pero este hallazgo es difícil de explicar en los modelos monetarios. Usando datos de encuestas sobre expectativas de inflación, documento un comovimiento positivo entre errores de predicción promedio ex-ante y revisiones de predicción (que sugieren lentitud en las predicciones) de 1968 a 1984, pero no encuentro comovimiento después. Extiendo el modelo neokeynesiano para incluir información ruidosa y dispersa sobre el estado agregado, y muestro que la inflación es más persistente en períodos de mayor lentitud del pronóstico. Mis resultados sugieren que los cambios en la formación de expectativas de las empresas explica alrededor del 90 % de la caída en la persistencia de la inflación desde mediados de la década de 1980. También encuentro que los cambios en la dinámica de la curva de Phillips pueden explicarse por el cambio en las fricciones de información. Después de controlar los cambios en las fricciones de información, estimo solo una modesta disminución en la pendiente. Un factor más significativo en la dinámica de la curva de Phillips es el cambio hacia una menor miopía y persistencia intrínseca. Finalmente, encuentro evidencia de infrarrevisión de pronósticos en el período post-COVID, lo que explica el aumento de la persistencia de la inflación actual.

Tradicionalmente, la literatura empírica que ha estudiado el problema del exceso de deuda sobre la inversión empresarial ha estimado directamente la relación entre esta y el apalancamiento, sin diferenciar entre la decisión de una empresa altamente endeudada de no invertir y su capacidad para reunir los recursos necesarios para hacerlo. Usando datos de crédito concedido a sociedades no financieras españolas procedentes de la Central de Información de Riesgos del Banco de España y de las cuentas anuales de estas empresas obtenidas de la Central de Balances del Banco de España para el período 2004-2019, estudiamos en este trabajo el impacto que el nivel de endeudamiento de las empresas tiene sobre su demanda de crédito, como proxy de su demanda de inversión. Nuestros resultados confirman la existencia de una relación negativa, en consonancia con la hipótesis del debt overhang. Adicionalmente, analizamos si dicha relación se ve afectada por las condiciones financieras, y encontramos que una reducción de los tipos de interés a corto plazo mitiga el efecto negativo del apalancamiento de las empresas sobre su demanda de crédito.

Este documento analiza si las inversiones en plantas solares y eólicas generan empleo en el municipio en el que se instalan. Partiendo de una base de datos con información mensual durante 13 años, el trabajo explota la variabilidad temporal de la apertura y el tamaño de las plantas renovables, utilizando información de más de 3.200 municipios de España, un país con una gran presencia de este tipo de inversiones. Se utiliza un nuevo estimador de «diferencias en diferencias» con tratamientos escalonados que extiende la metodología de proyecciones locales, manteniendo como control los municipios aún no tratados (Dube et al., 2022). Los resultados reflejan una enorme heterogeneidad en el impacto de las inversiones solares y eólicas, tanto en magnitud como en su dinámica. En promedio, las plantas solares incrementan el número de empleados de las empresas locales, pero el efecto sobre el desempleo de los residentes en el municipio es reducido. En cuanto a las plantas eólicas, su impacto en el empleo y desempleo local es mayoritariamente no significativo. Estos hallazgos tienen importantes implicaciones en términos de políticas públicas.

La pandemia de COVID-19 llegó en un contexto de creciente polarización política y desconfianza en las instituciones políticas en muchos países. ¿Pudieron las deficiencias en la gestión de la pandemia erosionar la confianza en las instituciones públicas? ¿Interfirió la ideología de los ciudadanos en la forma en que procesaban la información sobre el desempeño de los Gobiernos? Para investigar ambas cuestiones, en noviembre de 2020 llevamos a cabo en España un experimento online prerregistrado. A los encuestados del grupo de tratamiento les proporcionamos información sobre el número de rastreadores de contactos en su comunidad autónoma, una política clave bajo el control de los Gobiernos autonómicos. Encontramos que las personas sobrestiman en gran medida el número de rastreadores de su región. Cuando proporcionamos el número real de rastreadores, encontramos lo siguiente: una pérdida de la confianza en los Gobiernos; una reducción en la voluntad de financiar instituciones públicas, y una disminución de la aceptación de la vacuna contra el COVID-19. También encontramos que los individuos cambian endógenamente su atribución de responsabilidades al recibir el tratamiento. En las regiones donde los Gobiernos regionales y central están gobernados por diferentes partidos, los simpatizantes del Gobierno regional reaccionan a las malas noticias sobre la gestión del Gobierno atribuyendo una mayor responsabilidad al Gobierno central. A esto lo llamamos «efecto de blame-shifting». En estas regiones, la información negativa no se traduce en una menor intención de voto para el Gobierno regional. Estos resultados sugieren que la rendición de cuentas puede ser particularmente difícil en entornos con alta polarización política y donde las áreas de responsabilidad no están claramente delimitadas.

Este trabajo introduce un modelo sectorial para la economía española que permite una mejor comprensión de la propagación de shocks sectoriales teniendo en cuenta diferentes interacciones de red. En particular, el modelo presenta interacciones sectoriales a lo largo de varias dimensiones en un entorno de economía abierta, ya sea en la provisión de insumos intermedios y bienes de capital o compitiendo en el mercado de trabajo. Este marco es lo suficientemente flexible como para proporcionar información sobre el efecto de varias perturbaciones relevantes para la política económica, como cuellos de botella en las cadenas de valor mundiales, aumentos de los costes de producción en sectores de alto consumo energético o grandes programas de inversión pública. Para ilustrar el papel de estas interacciones sectoriales, consideramos una sectorización de los fondos de la Next Generation EU (NGEU) basada en el Plan de Recuperación y Resiliencia (PRR) de España. Según nuestros resultados, el impacto medio en un horizonte de cinco años es del 1,15 % del PIB si solo consideramos el efecto directo de los programas de inversión y los planes de gasto, pero aumenta hasta el 1,75 % si tenemos en cuenta el aumento de la capacidad productiva de determinados sectores y su propagación a través del tejido productivo. Además, la expansión resultante es especialmente fuerte en sectores muy dependientes de la mano de obra altamente cualificada, como la informática y los servicios profesionales, lo que podría provocar una escasez de trabajadores altamente cualificados y reducir el impacto agregado sobre el PIB en un 25 %.

En este trabajo se desarrolla un nuevo indicador mensual de cuellos de botella en las cadenas de suministro utilizando artículos de prensa. El índice de cuellos de botella de oferta (SBI, por sus siglas en inglés) proporciona una narración coherente de los problemas de suministro relacionados con las guerras, las catástrofes naturales, las huelgas y, más recientemente, la pandemia ocasionada por el COVID-19. Las innovaciones en el SBI tienen importantes implicaciones macroeconómicas: un aumento del SBI actúa como un shock de costes, disminuyendo la producción industrial y el empleo, y presionando al alza los precios, lo que dificulta la actuación de la política monetaria.

La literatura teórica de modelos de curva de tipos enfatiza la importancia de la absorción de riesgo de duración esperada durante la vida residual de los bonos para entender el efecto de las compras de activos de los bancos centrales sobre las curvas de tipos. Motivados por esto, construimos una medida de oferta esperada, a horizontes de largo plazo, de bonos soberanos del área del euro neta de tenencias del Eurosistema, y la empleamos para estimar el impacto de los programas de compra de activos del BCE en un modelo afín de curva de tipos sin arbitraje. Encontramos que un shock de compra de activos equivalente al 10 % del PIB del área del euro reduce el tipo medio a diez años de los cuatro grandes países del área del euro en 59 puntos básicos (pb) y la prima de plazo asociada en 50 pb. Aplicando el modelo a la curva de tipos libre de riesgo (OIS), el mismo shock reduce el tipo a diez años y la prima de plazo en 35 pb y 26 pb, respectivamente.

Este documento explora de forma empírica el impacto de la política monetaria en la asignación del capital a través de su efecto heterogéneo en empresas. Usando datos a nivel de empresa de España del período 1999-2019, mostramos que shocks expansivos de política mejoran la asignación del capital, medido como la dispersión intrasector de la productividad marginal del capital (MRPK). Para analizar los mecanismos que llevan a este resultado, primero exploramos el margen intensivo, y mostramos que, tras un shock expansivo de política monetaria, las empresas con una alta MRPK son las que incrementan relativamente más su capital y su deuda. También documentamos como la MRPK tiene un poder explicativo sobre la sensibilidad de la inversión a política monetaria más fuerte que otras variables, como edad, endeudamiento o efectivo. Esta evidencia apunta a la variable MRPK como una buena proxy de fricciones financieras. En segundo lugar, analizamos el margen extensivo, y mostramos que una política monetaria expansiva aumenta la entrada y disminuye la salida de empresas, aunque el efecto es cuantitativamente pequeño, y no induce a cambios significativos en la composición empresarial de la MRPK. En resumen, esta evidencia apunta a que los shocks expansivos de política monetaria mejoran la asignación de recursos sobre todo a través de la relajación de fricciones financieras de empresas constreñidas con mayor productividad del capital.

Tradicionalmente, la literatura sobre default soberano ha pasado por alto el papel de los prestamistas multilaterales. Sin embargo, estos acreedores suponen un porcentaje significativo de los préstamos a los países emergentes y presentan una serie de características que los hacen muy diferentes, como tasas de interés más bajas o ser acreedores preferentes, entre otras. Al incluir a estos prestamistas en un modelo de equilibrio general dinámico estocástico tradicional de default soberano, puedo reproducir los altos niveles de deuda encontrados en los datos y mantener las probabilidades de default dentro de valores realistas. Además, analizo el papel de la deuda multilateral en las economías emergentes. Los préstamos multilaterales complementan la financiación privada y reducen la falta de completitud de los mercados financieros internacionales. Asimismo, la financiación multilateral actúa como un mecanismo de seguro en tiempos difíciles, lo que brinda a los países un cierto grado de suavización del consumo, en contraposición al papel de anticipación del consumo que cumple el financiamiento privado.