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Serie de estudios económicos 2023 / Banco Central de la República Dominicana
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Editor: Santo Domingo : Banco Central de la República Dominicana, 2023Descripción: 172 páginas : gráficos, tablasISSN: - 2811-5198
- RD 330.97293 B213s 2023
Contenidos:
1. Caracterización y análisis factorial de la inflación regional en el contexto del covid-19: aplicaciones del Modelo Favar |
2. Política fiscal contra la pobreza y la desigualdad en el contexto del covid-19 |
3. Impacto del conjunto de medidas monetarias implementadas en la república dominicana ante el covid-19 |
4. Nowcasting de la dinámica económica en la República Dominicana bajo la crisis del covid-19: un enfoque basado en Big Data y técnicas de Machine Learning |
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura topográfica | Copia número | Estado | Código de barras | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Libro (general) | Biblioteca Central UNIBE | General - Libros dominicanos | RD 330.97293 B213s 2023 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 1 | Disponible | 250908 |
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| RD 330.97293 B213n 2025 Nueva literatura económica dominicana : premios del Concurso de Economía Biblioteca "Juan Pablo Duarte" 2024 | RD 330.97293 B213p 100 preguntas relevantes para la economía dominicana / | RD 330.97293 B213s 2022 Serie de estudios económicos 2022 / | RD 330.97293 B213s 2023 Serie de estudios económicos 2023 / | RD 330.97293 B213s 2024 Serie de estudios económicos 2024 / | RD 330.97293 B326d Desarrollo económico y social de la República Dominicana 1990-2000 / | RD 330.97293 B458e Evolución de la economía dominicana desde 1966 y sus posibilidades futuras / |
1. Caracterización y análisis factorial de la inflación regional en el contexto del covid-19: aplicaciones del Modelo Favar |
2. Política fiscal contra la pobreza y la desigualdad en el contexto del covid-19 |
3. Impacto del conjunto de medidas monetarias implementadas en la república dominicana ante el covid-19 |
4. Nowcasting de la dinámica económica en la República Dominicana bajo la crisis del covid-19: un enfoque basado en Big Data y técnicas de Machine Learning |
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