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habrán, anuales, vincular, observados, concretamente, partiremos, marcaremos, arbitrariamente, despertar, verlo, previsiones, disminución, siga, electrificación, calefacción, generará, añadida, atendida, venimos, citando, pondrá, difíciles, ambiciosos, penetración, propuesto, iea, excesivo, correspondería, homogénea, modificación, correcto, vehículos, fuerte, horario, nocturno, optamos, complicarnos, empieza, torno, termina, disminuir, eólicos, solares, esquina, derecha, necesitamos, menores, aporta, extremos, ecológicas, incrementaría, descabellada

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dólar en el comercio internacional y los pagos transfronterizos evitando efectivamente a los bancos y dificultando que los gobiernos controlen las políticas monetarias y los flujos de capital por tanto este crash les viene genial a gobiernos y entidades financieras tradicionales lo que viene va a ser complicado aunque a largo plazo proyectos como btc eth cardano o solana pueden i sustituir gran parte de la infraestructura financiera actual i e mercado del oro sistema bancario o pasarelas de transacciones y ii tienen especial potencial para lograr un desarrollo financiero acelerado en áfrica y latinoamérica en el corto tiene toda la pinta que el ecosistema cripto va a vivir un infierno del tipo lehman brothers en 2008 comparte compartir en x se abre en una ventana nueva x comparte en facebook se abre en una ventana nueva facebook compartir en linkedin se abre en una ventana nueva linkedin enviar un enlace a un amigo por correo electrónico se abre en una ventana nueva correo electrónico imprimir se abre en una ventana nueva imprimir me gusta cargando publicado en sin categoría deja un comentario habrá hambrunas en 2022 2023 publicado el marzo 21 2022 por vicente rios han pasado ya varias semanas desde que se inició la invasión a ucrania se habla mucho del destrozo a la economía rusa pero no se está hablando del efecto de las restricciones rusas a las exportaciones en el resto del mundo y hay que entender los efectos de segunda ronda de esta guerra económica el primer punto que hay que tener en cuenta es que aproximadamente el 20 de las calorías para comida del planeta viene de cereales como el trigo y un 25 del comercio global de trigo viene de rusia y ucrania unos 11 billions así sólo teniendo en cuenta este cereal que contabiliza un 5 de las calorías totales disponibles para alimentar a la humanidad tenemos una cantidad muy relevante del suministro calórico que o bien ya está bloqueado o bien se acabará por perder segundo dato importante la cadena global de alimentos del planeta tiene una duración de unos 90 días por lo que si se dejan de plantar cosas comenzamos a agotar suministros a los 3 meses ya que típicamente los gobiernos tienen el equivalente a un trimestre de importaciones en reservas tercer dato aproximadamente el 50 de la producción mundial de alimentos se debe a los fertilizantes y todos los fertilizantes se hacen con nitrógeno fósforo o potasio da la casualidad que rusia es un agente clave de todos ellos de forma directa o indirecta el nitrógeno se produce sobre todo con gas natural que se ha hecho un x 3 en precio el 10 del fósforo también viene de rusia y como se ve en el gráfico abajo rusia también es la 2da exportadora de potasio del planeta ahora mismo el precio de los fertilizantes se ha disparado y está entre 3 y 5 veces más caro que hace unos meses según el fertilizante el efecto de segunda ronda de esta subida de precios en los fertilizantes es que los granjeros de todo el planeta que tienen que tomar ahora la decisión de lo que se cosecha o no se verán obligados a recortar drásticamente los acres utilizados para la producción esto hará que el suministro de comida caiga todavía más por otro lado cuando se vea escasez salgan los reports de acres usados los traders de commodities acapararán lo que provocará más escasez y aumentará los precios todavía más dinámica de mercado 101 aunque lo que está pasando en ucrania es un desastre humanitario el verdadero problema que viene es que como respuesta a las sanciones que les impusimos rusia hace un par de semanas decidió suspender las exportaciones de fósforo y potasio entre otras cosas durante todo 2022 por lo que no sólo se va a hundir esta estación de cultivo sino que posiblemente la siguiente también se vea afectada recordemos en un contexto en el que el suministro global de alimento cubre unos 90 días resumiendo las reservas de alimentos se van a ir agotando y no está nada claro que los fertilizantes acaben llegando a donde tienen que llegar para producir los alimentos necesarios a nivel global durante 2022 y 2023 para que la gente coma ojalá me equivoque pero si no se cumplen estas tres condiciones 1 rusia re abre exportaciones de fertilizantes 2 el precio del gas natural vuelve a los niveles del verano de 2021 3 se salva la estación de cultivos de primavera a finales de 2022 y durante 2023 fácilmente vamos a ver una hambruna que afectará 200 millones de personas un 2 3 de la población mundial posiblemente localizada en los países más pobres con menos capacidad de ir al mercado global y acaparar algo que ya sucedió con las vacunas esto se va a solapar en lugares en los que ya hay un déficit estructural de calorías y por experiencia sabemos que las hambrunas provocan guerras con el tiempo se ha abierto un ciclo potencialmente muy peligroso links de interés https www nbcnews com science environment first drought now war global wheat supplies peril rcna19298 https www agweb com news policy politics if you think fertilizer prices are bad now heres why china could make https www agriculture com news business skyrocketing fertilizer prices gouge farmer profits groups blame consolidation https www marketwatch com investing future cu22 https agupubs onlinelibrary wiley com doi full 10 1002 2014ef000250 comparte compartir en x se abre en una ventana nueva x comparte en facebook se abre en una ventana nueva facebook compartir en linkedin se abre en una ventana nueva linkedin enviar un enlace a un amigo por correo electrónico se abre en una ventana nueva correo electrónico imprimir se abre en una ventana nueva imprimir me gusta cargando publicado en sin categoría etiquetado crisis económica fertilizantes guerra rusia y ucrania hambrunas 5 comentarios el escenario central para las navidades con la variante ómicron publicado el diciembre 25 2021 por vicente rios la difusión de la variante ómicron del covid 19 es uno de los temas más en boca de la población española por estas fechas y está suponiendo un grave trastorno en los planes de muchas familias conviene pues poner números a lo que se puede esperar para estas navidades para ello en este post se realiza una estimación de la letalidad actual y se pronostican las infecciones hasta el 8 de enero contexto en este otro post de noviembre de 2020 ya comentamos que los datos y estadísticas oficiales de infecciones y defunciones no coincidían con las estimaciones más plausibles esto se debía a los problemas de subnotificación de casos asumiendo la estimación global de consenso de una letalidad promedio del 1 25 durante la primera ola el pico diario de nuevos casos el 26 de marzo de 2020 fue del entorno de unos 143 mil nuevos infectados esta cifra es muy superior a los 9600 que da el instituto carlos iii figura 1 infecciones reales vs infecciones estadísticas oficiales 13 marzo noviembre 2020 en cualquier caso ya sea que se utilicen los datos oficiales o los corregidos si se si se normalizan los datos de infecciones y muertes entre 0 y 1 de modo que 1 es el máximo y 0 es el mínimo puede observarse la descorrelación creciente entre casos y muertes que se acelera a partir de marzo de 2021 figura 2 histórico de infecciones y defunciones datos oficiales estimación de la letalidad ahora bien cuál es la letalidad actual del covid 19 cómo se traduce esa descorrelación en letalidad para responder a esta cuestión clave para construir un escenario para la ómicron se han estimado varios modelos de defunciones con parámetros variantes en el tiempo de modo que es posible ver como ha evolucionado el efecto de las infecciones en la letalidad en las figuras 3 y 4 se muestran los resultados de la estimación de la evolución a lo largo del tiempo tanto de i la elasticidad defunciones infecciones como ii del efecto absoluto de las infecciones en términos porcentuales figura 3 estimaciones de la elasticidad de defunciones infecciones promedio de modelos entre t 10 y t 14 figura 4 efecto de las infecciones en las defunciones promedio de modelos entre t 10 y t 14 la figura 3 muestra como hace 1 año y medio un aumento del 1 de los casos provocaba un aumento de entre el 0 8 y el 1 de las muertes en marzo de 2021 se produjo una caída abrupta pasando del 0 8 al 0 15 0 2 y desde verano ha ido repuntando al alza ahora un aumento del 1 sólo provoca un aumento del 0 37 estas cifras son consistentes con la creciente descorrelación entre infecciones y letalidad por otro lado la información de la figura 4 es especialmente importante ya que nos dice que en términos absolutos hemos pasado de una situación inicial en la que 1000 infecciones se traducían en 20 25 muertos a los 10 15 días siguientes a otra en la que 1000 infecciones sólo provocan unos 1 5 2 muertos otra manera de ver por donde se sitúa la letalidad actual es utilizar la crude fatality rate cfr ingenua que para el último mes nos da una tasa de letalidad del 0 16 por tanto ahora mismo es muy improbable que la letalidad de ómicron en españa supere la cota del 0 15 pronósticos de infecciones por otro lado en la tabla 1 se resume la trayectoria mediana de las infecciones pronosticadas mediante el renewal equation time varying parameter mode l re tvpm de abott et al 2020 junto con las bandas de confianza del 10 25 75 y 90 respectivamente la trayectoria futura más probable sugiere que las infecciones diarias se disparen hasta alcanzar una media móvil de 7 días de 201 mil casos para el día 8 de enero de 2022 sólo hay un 10 de probabilidad de caigan por debajo de 32 mil y un 10 de que superen los 1 07 millones la región central de la distribución de probabilidad sugiere que lo más normal sería que en el pico de navidades estemos con un promedio de casos diarios de unos 110 280 mil casos tras todas las navidades se espera que el total de casos aumente en 1 75 0 5 6 1 millones esto sugiere que en el escenario central se batirá el récord de 143 mil casos de marzo de 2020 y que la incidencia acumulada a 14 días podría llegar a los 3 mil casos por cada 100 mil habitantes a final de navidades nota el modelo utiliza como input la media móvil de 7 días para suavizar el ruido administrativo observado en los datos diarios por lo que el pronóstico no se debe interpretar como el número de casos diarios sino de la media móvil de 7 días pronósticos de defunciones no creo que los sistemas de conteo sean capaces de llegar a reportar estas cifras por la saturación de los laboratorios y el calendario festivo en el que estamos lo más probable es que muchos casos quedarán sin contabilizar como sucedió en la primera ola la cuestión es hay que preocuparse por la avalancha de casos que viene lo cierto es que sin volverse locos sí que conviene ser muy prudentes si usamos una estimación ligeramente superior a la que hemos estimado en la figura 4 en el peor de los días un 0 2 no debería obtenerse un promedio a 7 días por encima de los 500 muertos y si usamos una letalidad del 0 15 que es más plausible no deberíamos irnos a un promedio semanal de más de 300 muertos diarios esta información se sintetiza en la tabla 2 un pico de defunciones alrededor de los 300 fallecidos sería una cifra bastante mala que no se veía desde el febrero de 2021 pero está muy lejos de las 1500 2000 defunciones reales de la primera ola de 2020 por otro lado el acumulado de defunciones durante estas navidades no debería exceder las 2600 806 9154 supongo que para las autoridades sanitarias son cifras asumibles o no lo han visto venir nota esta estimación depende fuertemente del supuesto de letalidadl del 0 15 los datos deben interpretarse no como el número de defunciones diarias sino como la media móvil de 7 días o el promedio semanal de muertos para finalizar creo que conviene matizar que estas predicciones tienen un margen de error y la situación finalmente podría ser algo mejor si 1 la estimación de letalidad estuviese sesgada al alza 2 el modelo sobreestimase las infecciones 3 si tanto 1 como 2 se diesen a la vez por un lado la tendencia a la baja en letalidad observada a lo largo del tiempo es clara y la evidencia que tenemos del efecto de ómicron en dinamarca y en sudáfrica no es mala del todo en estos países el efecto de ómicron en defunciones desde que arrancó la ola hasta las fechas del pico es el de multiplicar las muertes por un factor de 3 4 esto para españa implicaría un máximo de 200 250 muertos diarios pero si el diferencial de vacunación que tenemos de ventaja se hace notar el saldo podría ser inferior otro punto en esta línea es que los errores más abultados en el pronóstico de epidemias suelen ocurrir precisamente en el punto de inflexión de la curva en el que se pasa de crecer a estabilizarse y posteriormente decrecer esto sucede porque conforme el riesgo de infección aumenta la gente se anticipa adaptando su comportamiento reduciendo la movilidad y el número de interacciones sociales es el tipo de proceso mediante el cual un observador de una tendencia acaba afectando a la misma de hecho esto es lo que hace imposible predecir con precisión el precio de una acción en la bolsa resumiendo el escenario central que habría que barajar es de un pico cercano a los 201 mil infectados diarios y un total de 1 75 millones de infecciones en los próximos 14 días en términos de defunciones no deberíamos superar las 300 defunciones diarias ni acumular más de 2600 fallecidos durante la primera quincena enero mi opinión basándome en lo que ya sabemos sobre otras olas de ómicron en otros países es que es más probable que estos números finalmente se queden ligeramente por encima de lo que sucederá con esta información valoren y tomen sus decisiones para estas fechas nota 1 para estimar la letalidad time varying se emplea un modelo auto regresivo con parámetros variables en el tiempo y el kalman filter la especificación es dinámica en tanto que además de incluir una constante y las infecciones en t h también se controla por las defunciones en t h los datos reportados se obtienen de promediar las estimaciones de modelos utilizando h 10 15 nota 2 para predecir las infecciones se utiliza el re tvp model de abott et al 2020 se ha supuesto que tanto el generation time como el incubation period son ligeramente más cortos que los estimados por ganyani y lauer los códigos computacionales en matlab y r están disponibles a petición comparte compartir en x se abre en una ventana nueva x comparte en facebook se abre en una ventana nueva facebook compartir en linkedin se abre en una ventana nueva linkedin enviar un enlace a un amigo por correo electrónico se abre en una ventana nueva correo electrónico imprimir se abre en una ventana nueva imprimir me gusta cargando publicado en covid 19 deja un comentario antes de nada decir que este artículo es continuación del anterior sobre el mismo tema titulado análisis de viabilidad de un mix eléctrico 90 renovable para 2030 35 y 100 para 2040 este que nos ocupa es básicamente una evolución del modelo que habíamos desarrollado solo que más completo que el anterior la versión 1 probaremos esta vez poniendo ya cifras ...