La industria minera posee particularidades que no son comunes a ninguna otra industria. Su curva de aprendizaje, asi como sus barreras de entrada, posibles fuentes de financiamiento, etapas y plazos, junto a una particular forma de operar, la convierten en una industria reservada a expertos en la materia. El presente trabajo recorre y analiza, de forma breve, las etapas de la vida de una mina de oro y el abordaje del posible financiamiento de un proyecto minero durante los primeros años de vida de una mina en la Republica Argentina.

La industria minera posee particularidades que no son comunes a ninguna otra industria. Su curva de aprendizaje, asi como sus barreras de entrada, posibles fuentes de financiamiento, etapas y plazos, junto a una particular forma de operar, la convierten en una industria reservada a expertos en la materia. El presente trabajo recorre y analiza, de forma breve, las etapas de la vida de una mina de oro y el abordaje del posible financiamiento de un proyecto minero durante los primeros años de vida de una mina en la Republica Argentina.

En los últimos veinte años, cada vez que se propone la dolarización oficial de la economía argentina la invariable respuesta enfatiza la pérdida del señoreaje, y la propuesta se descarta. Pero todo bien supone un costo. ¿Cuál es el costo de oportunidad del señoreaje? Aquí estimamos tanto el costo que implica conservar el señoreaje como su beneficio.Nuestra conclusión es que el costo superaría ampliamente al beneficio.

Si bien casi todos los países cuentan con algún tipo de impuesto sobre las gasolinas, las tasas de imposición observadas suelen ser bajas en comparación con los niveles teóricamente óptimos. Este documento repasa la literatura sobre impuestos óptimos a las gasolinas. Por un lado, desarrolla en detalle la modelación de este tipo de impuestos, así como la teoría detrás del cálculo de las pérdidas de bienestar derivadas de no seguir la regla óptima.

General equilibrium models are typically presented with mathematical methods, such as the Edgeworth Box, that do not easily generalize to more than two goods and more than two agents. This is fine as a conceptual introduction, but it may be insufficient in the “Big-Data Machine-Learning Era”, with gigantic databases filled with data of extremely high dimensionality that are already changing the practice, and perhaps even the conceptual basis, of economics and other social sciences. In this paper present what we call the “Gradient Field Method” to solve these problems.