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Dr. Ignacio González
UPM

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Research Keywords & Expertise

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Short Biography

Ignacio Gonzalez Garcia (1955 - ). Ingeniero de Caminos Canales y Puertos, PhD Philosophy ,PhD Psychology. Master in Science of Religions,Ex MBA. CIO of Tax Agency (AEAT) Director of Customs Surveillane Service

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Journal article
Published: 13 February 2021 in Mathematics
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In this research, we used Spanish wealth distribution microdata for the period 2015–2020 to provide a general framework for comparing different models and explaining different empirical datasets related to wealth distribution. We present a methodology to output the current value of assets and participations held by the population in order to calculate their real and current distribution. We propose a new methodology for mixture analysis, whereby we identify and analyze subpopulations and then go on to study their influence on wealth distribution. We use concepts of symmetry to identify two internal processes that are characteristic of the wealth accumulation process for the subpopulations of entrepreneurs and non-entrepreneurs. Finally, we propose a method to adjust these results to other empirical data in other countries and periods, providing a methodology for comparing results output with differing data granularity.

ACS Style

Ignacio García; Alfonso Caballero. Models of Wealth and Inequality Using Fiscal Microdata: Distribution in Spain from 2015 to 2020. Mathematics 2021, 9, 377 .

AMA Style

Ignacio García, Alfonso Caballero. Models of Wealth and Inequality Using Fiscal Microdata: Distribution in Spain from 2015 to 2020. Mathematics. 2021; 9 (4):377.

Chicago/Turabian Style

Ignacio García; Alfonso Caballero. 2021. "Models of Wealth and Inequality Using Fiscal Microdata: Distribution in Spain from 2015 to 2020." Mathematics 9, no. 4: 377.

Journal article
Published: 12 February 2021 in Mathematics
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This paper proposes a new method, ConvGraph, to detect communities in highly cohesive and isolated weighted graphs, where the sum of the weights is significantly higher inside than outside the communities. The method starts by transforming the original graph into a line graph to apply a convolution, a common technique in the computer vision field. Although this technique was originally conceived to detect the optimum edge in images, it is used here to detect the optimum edges in communities identified by their weights rather than by their topology. The method includes a final refinement step applied to communities with a high vertex density that could not be detected in the first phase. The proposed algorithm was tested on a series of highly cohesive and isolated synthetic graphs and on a real-world export graph, performing well in both cases.

ACS Style

Héctor Muñoz; Eloy Vicente; Ignacio González; Alfonso Mateos; Antonio Jiménez-Martín. ConvGraph: Community Detection of Homogeneous Relationships in Weighted Graphs. Mathematics 2021, 9, 367 .

AMA Style

Héctor Muñoz, Eloy Vicente, Ignacio González, Alfonso Mateos, Antonio Jiménez-Martín. ConvGraph: Community Detection of Homogeneous Relationships in Weighted Graphs. Mathematics. 2021; 9 (4):367.

Chicago/Turabian Style

Héctor Muñoz; Eloy Vicente; Ignacio González; Alfonso Mateos; Antonio Jiménez-Martín. 2021. "ConvGraph: Community Detection of Homogeneous Relationships in Weighted Graphs." Mathematics 9, no. 4: 367.

Journal article
Published: 31 May 2019 in Studies of Applied Economics
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El articulo presenta, utilizando por primera vez los datos completos detallados de una administración tributaria, un análisis de la distribución de la riqueza neta en España, incorporando los datos de los activos y pasivos de todas las personas físicas incluyendo la riqueza derivada de la posesión de acciones en sociedades cotizadas y no cotizadas, con valores actualizados. Se verifica el ajuste de los datos de renta y riqueza a la distribución de Pareto y sus alternativas. Se estudian las limitaciones de los modelos más frecuentemente utilizados en Econofisica. Se muestra la forma en que la distribución de la riqueza puede ser ajustada conforme a la Ley de los números anómalos de Benford para superar la tradicional distinción entre las zonas ajustadas con una curva lognormal y una potencial. Se analizan las regularidades en la distribución de los distintos componentes de la riqueza (patrimonio inmobiliario, activos financieros, etc. ) demostrando su diferente comportamiento. Se propone un método para deconstruir la Ley de Pareto en componentes que permitiría una modelización realista en el ámbito de la Econofísica

ACS Style

Ignacio González García; Alfonso Mateos Caballero. La distribución de la riqueza: pareto deconstruido y gibrat reconstruido. Studies of Applied Economics 2019, 37, 22 -40.

AMA Style

Ignacio González García, Alfonso Mateos Caballero. La distribución de la riqueza: pareto deconstruido y gibrat reconstruido. Studies of Applied Economics. 2019; 37 (2):22-40.

Chicago/Turabian Style

Ignacio González García; Alfonso Mateos Caballero. 2019. "La distribución de la riqueza: pareto deconstruido y gibrat reconstruido." Studies of Applied Economics 37, no. 2: 22-40.

Journal article
Published: 01 January 2017 in Desde el Jardín de Freud
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Resumen (es_ES) Esta investigación —realizada sobre la base de las nociones freudianas de perversión y de lo cómico, y utilizando los conceptos lacanianos de goce y falta—: a) propone y justifica la tesis de que lo cómico y el humor son formas de perversión; b) muestra la relación estructural de los modos de lo cómico con el sadismo y el masoquismo e ilustra la tesis con las categorías de Gilles Deleuze; c) propone una teoría de sus relaciones basada en la noción de quiralidad y formula que los dos conceptos son eniantómeros con respecto al sentido de relación entre la propia falta y la del Otro.

ACS Style

Ignacio González García. Comicidad y perversión: dos enantiómeros. Desde el Jardín de Freud 2017, 51 .

AMA Style

Ignacio González García. Comicidad y perversión: dos enantiómeros. Desde el Jardín de Freud. 2017; (17):51.

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Ignacio González García. 2017. "Comicidad y perversión: dos enantiómeros." Desde el Jardín de Freud , no. 17: 51.