ginormal: función de densidad y generación de variables aleatorias de la distribución Generalized Inverse Normal (GIN) propuesta por Robert (1991). También ofrece funciones de densidad y generación de la distribución GIN truncada a reales positivos o negativos. Las garantías teóricas que respaldan los algoritmos de muestreo y una aplicación a la estimación bayesiana de modelos de formación de redes se encuentran en Ding, Estrada and Montoya-Blandón (2023).
ptfa: estimación de modelos de Probabilistic Targeted Factor Analysis, un marco basado en verosimilitud para construir factores latentes explícitamente dirigidos a variables de interés económico, que ofrece un fundamento probabilístico para Partial Least Squares bajo incertidumbre. El modelo se estima mediante un algoritmo rápido de esperanza-maximización y admite datos faltantes, observaciones de frecuencia mixta, volatilidad estocástica y dinámica de factores. Los detalles metodológicos completos y aplicaciones a índices de condiciones financieras, pronóstico macroeconómico y predicción de la prima de riesgo accionaria se encuentran en Herculano and Montoya-Blandón (2024).