Supervised learning in the improvement of public investment policies for the promotion of economic development

  1. Rodríguez-Linares Rey, Diego
Supervised by:
  1. Susana Álvarez Díez Director

Defence university: Universidad de Murcia

Fecha de defensa: 29 November 2024

Committee:
  1. María José Portillo Navarro Chair
  2. José Emilio Farinós Viñas Secretary
  3. Eloy Hontoria Hernández Committee member

Type: Thesis

Abstract

Las inversiones en tecnologías de eficiencia energética suponen un reto para las PYMEs, que se enfrentan a importantes obstáculos financieros a la hora de invertir en eficiencia energética. Uno de los principales motores para promover la inversión en medidas de eficiencia energética en las pymes son las ayudas públicas, entre las que destacan las subvenciones a las pymes industriales para energías renovables, destinadas a la instalación de fuentes de energía limpias y a la sustitución de equipos industriales por alternativas más eficientes, así como los incentivos fiscales para que estas pymes adopten energías renovables. Sin embargo, existe un vacío de información sobre las características de qué PYME industriales son más proclives a solicitarlos. El primer objetivo es determinar el perfil de PYMEs potencialmente beneficiarias aplicando la metodología de random forest para muestras desequilibradas con el fin de extraer e identificar los indicadores más relevantes para dichas empresas, lo que favorecerá el diseño de convocatorias más focalizadas, contribuyendo a potenciar la eficacia de las ayudas públicas. Además de las ayudas públicas destinadas a la transición energética, esta tesis se centra en analizar el papel de las políticas públicas de garantía, que facilitaron el acceso al crédito de las PYME durante la pandemia de COVID 19. En la presente tesis doctoral se analiza si hubo una asignación eficiente del programa de avales públicos. Las PYME que sufrieron algún tipo de dificultad antes de la pandemia COVID 19 (dificultades estructurales) no deberían haber sido beneficiarias de esas ayudas públicas porque tenderían a invertir ese dinero en proyectos muy arriesgados, aumentando así el conflicto accionista-agencia acreedora y reduciendo la asignación eficiente de esas ayudas públicas. El tercer capítulo de esta tesis doctoral vuelve a estar vinculado a la importancia de las estrategias de mitigación dirigidas a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Los mercados de carbono regulados y voluntarios son instrumentos clave para promover la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero. Esta tesis doctoral se centra en los mercados de carbono regulados, en los que el carbono tiene un precio y las empresas pueden reducir sus emisiones mediante el comercio de créditos de carbono. Concretamente, nos centramos en un análisis temporal y frecuencial (a corto y largo plazo) de la conectividad entre los rendimientos del RCCDE y los rendimientos de empresas europeas de bajas y altas emisiones para identificar el patrón de conectividad a lo largo de la tercera y cuarta fases del RCCDE y responder hasta qué punto la aplicación de las reformas del Régimen Comunitario de Comercio de Derechos de Emisión afecta a la conectividad entre los rendimientos de la UE y los rendimientos de empresas europeas de bajas y altas emisiones. Para ello, se aplica el índice de conectividad dinámica de Diebold y Yilmaz (2012, 2014), combinado con la descomposición de la interdependencia en bandas de frecuencia (Barunik y Krehlik, 2018). Nuestros resultados muestran que el índice de conectividad total entre el RCCDE UE y las empresas de bajas y altas emisiones es elevado y cambiante durante el periodo de la tercera y cuarta fase del RCCDE UE (de 2013 a 2024). Además, la transmisión de la volatilidad del carbono aumenta durante este periodo debido a la aplicación de las reformas del RCDE UE para acelerar la descarbonización y cumplir los objetivos climáticos de la UE. Además, según nuestros resultados, y en consonancia con estudios anteriores, el carbono es un receptor de volatilidad, especialmente en los sectores energéticos o intensivos en energía, y la mayor parte de la conectividad se produce a corto plazo (1 día-5 días).