Los flujos de capital global se están desplazando de los marcos geográficos tradicionales hacia temas de crecimiento estructural; los mercados emergentes y el Sur Global reciben nuevas lógicas de inversión y oportunidades a largo plazo.
La asignación global de capital se está desplazando de los modelos geográficos tradicionales hacia temas de crecimiento estructural, y el Sur Global, gracias a sus ventajas en población, digitalización y transición energética, se ha convertido en el nuevo destino del dinero inteligente.
Cuando los modelos económicos tradicionales fallan en los mercados emergentes, un nuevo marco utiliza el aprendizaje automático y los métodos bayesianos para redibujar el verdadero panorama de la transformación económica de África.
Este artículo se basa en una investigación recientemente publicada en *Scientific Reports*, que explora cómo un marco eficiente en datos que combina el modelado bayesiano y el aprendizaje automático puede ayudar a los países del Sur Global a identificar con precisión rutas de transformación estructural en condiciones de escasez de datos, y ofrecer nuevas perspectivas para la inversión y la formulación de políticas.
Los flujos de capital globales están experimentando una reestructuración estructural, y los mercados emergentes y el Sur Global se están convirtiendo en el foco de la inversión temática, el capital privado y las estrategias de crecimiento a largo plazo.
El mercado de la construcción en la región de Asia-Pacífico enfrenta desafíos como la escasez de mano de obra, la presión en la cadena de suministro y los cuellos de botella energéticos. A pesar de la fuerte demanda, los riesgos en la entrega de proyectos están aumentando.
En el contexto de la reflación global, los conflictos geopolíticos y el fortalecimiento del dólar, los mercados emergentes están experimentando un cambio estratégico de la búsqueda del crecimiento a centrarse en la resiliencia. La infraestructura de IA, la exportación de materias primas y la demanda interna se convierten en nuevos impulsores.
Basándose en modelos de aprendizaje automático, se analizan las relaciones predictivas entre las emisiones de CO₂, el PIB y el uso de tierras agrícolas en los cuatro países de la IORA (Malasia, Mauricio, Sri Lanka y Madagascar), revelando el complejo equilibrio entre el crecimiento económico y la sostenibilidad ambiental en los países del Sur Global.
Este artículo analiza, desde la perspectiva de los mercados emergentes, los desafíos de financiamiento y competitividad que enfrenta la agricultura sudafricana en la transición comercial, y explora las tendencias a largo plazo y las oportunidades de inversión en la cadena de valor agrícola del Sur Global.
Este artículo analiza desde la perspectiva del Sur Global cómo los conflictos geopolíticos retrasan la recuperación de la construcción en los mercados emergentes, explorando los flujos de capital, la migración de las cadenas de suministro y las perspectivas de crecimiento a largo plazo.
El modelo de zonas económicas especiales de China ha sido reinterpretado en la región euroasiática, pasando de la dependencia de recursos a la competencia institucional. Zonas como Tamchy se han convertido en nuevas herramientas para atraer inversión extranjera y reducir los riesgos políticos.
Análisis profundo del último estudio de Nature: uso de un modelo de aprendizaje profundo para construir por primera vez los datos anuales de flujos migratorios de 230 países y regiones del mundo desde 1990 hasta la actualidad, revelando las nuevas dinámicas de la migración de población del Sur Global y su profundo impacto en el crecimiento económico y la formulación de políticas.
Este artículo reexamina el debate sobre la política industrial de Filipinas desde la perspectiva del Sur Global y de los mercados emergentes, y analiza por qué la modernización de la manufactura, la transición verde, la industrialización agrícola y el desarrollo regional descentralizado se están convirtiendo en factores clave para fortalecer la capacidad de crecimiento a largo plazo del país y reducir su dependencia externa.