Daniel Aromí
@daniel_aromi
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Macroeconomic forecasts, NLP. IIEP, UBA-Conicet & FCE, UCA.
Joined December 2012
Gracias al @IIForecasters por esta oportunidad! https://t.co/LxSBRR1na4
Con @daniel_aromi y @MartinLlada, felices de recibir el IIF-SAS Grant por el proyecto High Dimensional Modeling of Inflation Narratives for Price Prediction 🚀. Gracias al @IIForecasters por esta oportunidad. ¡A trabajar y esperamos compartir resultados pronto!
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Reveladora e importante discusión para pensar senderos futuros!
Con @anlopez1962 hicimos números para comparar nuestra disponibilidad de recursos naturales con la de países "modelo" como Australia y Noruega. Conclusión: con Vaca Muerta y la minería no alcanza. Miren el gráfico de la nota porfa!! https://t.co/DGViF0ntnu a través de @LANACION/
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Contento con la publicación de este trabajo junto a @daniel_aromi, @marianaconteg y @julierozenberg. https://t.co/Y8xAFlRMxP
cambridge.org
Impact of temperature on expressed sentiments in social media: evidence from a Latin American country
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📢 Si te apasiona la #Macroeconomía y querés explorar los debates más avanzados, sumate a TÓPICOS DE MACROECONOMÍA AVANZADA (Curso 779) en @Econ_UBA 🎓 Lo dicto yo, y hay docentes invitados de lujo. 🧵👇
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📊Están abiertas las inscripciones 2025 para la Maestría en Economía de @UBAeconomicas. 🗓️Duración: 1 año 💻Modalidad presencial 👥Reunión informativa virtual: viernes 7 de febrero - 19 hs. ➡️ https://t.co/eeDrCuFrKB Más información en posgrado.enap@economicas.uba.ar.
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Acá explicamos mediante un breve hilo el indice de inflación construído a partir de earnings calls: https://t.co/ImrRtPUHOX
"Listening to the price-setters: Inferring inflation expectations from synthetic surveys" (con M. Paula Bonel @mpaulabon y Martín Llada @MartinLlada) Generamos encuestas sintéticas que reflejan info. de discusiones corporativas (U.S. 2011-2023). Sigue... https://t.co/Lg4cmGhGpU
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Business Survey: Nuevo portal de indicadores de expectativas empresariales (s/earnings calls de S&P500 companies). Con @mpaulabon y @MartinLlada
https://t.co/KtIaPyRTvT Primera entrega: Indice de expect. de inflación (US, 2005-Nov2024) extendiendo: https://t.co/Lg4cmGh8Am
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Centralized coordination of expectations in a small open economy
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🗓️16-17/12 🟤Evento @Macro_IIEP 📒Expectativas, inflación y crisis: celebrando los 75 años de #DanielHeymann Participan➡️#RobertoFrenkel @pgerchunoff #FernandoNavajas #JoséFanelli #JorgeKatz 📍Av. Córdoba 2122, Salón de Actos @UBAeconomicas 📝 https://t.co/upT9CFdFsv
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🗓️19/11-13H🕐 🔶Seminario de Investigación @iiep_oficial 📙The Perverse Effect of Flexible Work Arrangements on Informality 📣#PaoloNaticchioni (@UnivRoma3🇮🇹) 📍Av. Córdoba 2122, Aula 235 @UBAeconomicas 🔗 https://t.co/u303L6WOUv
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Ayer el CD de @UBAeconomicas aprobó por unanimidad la reforma del plan de estudios de la Licenciatura en Economía. La reforma es profunda y tendrá impactos muy positivos sobre la formación de nuestra/os graduada/os. Va hilo (1)
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3. El método propuesto (Finetuning + generation + classification) muestra mejor desempeño que otras técnicas de NLP (diccionarios, NLI, BERT).
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2. Esta información es distinta de la provista por indicadores tradicionales (business surveys, merc. financ.).
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Pronósticos de inflación: 1. Encuestas sintéticas contienen información que anticipa inflación (evaluación cualitativa y formal).
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Metodología: 1. Finetuning: Entrenar modelos (Llama2 7B) en pseudo-real time (mes a mes) con frases de earnings conf. calls. 2. Generación: LLMs entrenados completan frases como: "La inflación es...". 3. Clasificación (NLI): expectativas de inflación según contenidos sintéticos.
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"Listening to the price-setters: Inferring inflation expectations from synthetic surveys" (con M. Paula Bonel @mpaulabon y Martín Llada @MartinLlada) Generamos encuestas sintéticas que reflejan info. de discusiones corporativas (U.S. 2011-2023). Sigue... https://t.co/Lg4cmGhGpU
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El jueves que viene tenemos a Dani Rodrik en @UBAeconomicas. Recibirá el Doctorado Honoris Causa y su charla será sobre Por qué los mercados necesitan al Estado. Oportuno. La/os esperamos! @iiep_oficial @juancahallak
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Keynote speaker: Sergio Petralia @PetraliaSergio Invitados especiales: Matías Gutman y Laura Luvini @matgutman @PaulaLuvini Presentaciones de @daniel_aromi @MartinLlada @tobiascarreira @moliverab @sergi_palomeque y más! 🗓️ 24 y 25 de Octubre Agenden!
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TLDR: Respondiendo a un call for papers, Claude 3.5 lee papers para generar propuestas. El modelo elige sus mejores ideas. Expertos contratados generan y rankean ideas. Los bots salen bien parados. En especial con ayudín de humanos.
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Just in: chatbots con ideas más valiosas que las de expertos humanos? Vale aclarar, encuentran que humano y bot se complementan (por ahora... ).
Automating AI research is exciting! But can LLMs actually produce novel, expert-level research ideas? After a year-long study, we obtained the first statistically significant conclusion: LLM-generated ideas are more novel than ideas written by expert human researchers.
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