Durante el último tercio del siglo XX, la crisis del régimen de hacienda en los Andes septentrionales marcó el inicio de una gran transformación social. En ese proceso, la identidad étnica devino en una poderosa herramienta de reivindicación por el acceso a recursos (y derechos) esenciales de los campesinos-indígenas sometidos al poder de los terratenientes. Tomando el ejemplo de la provincia de Chimborazo, en la sierra central del Ecuador, y tras una revisión de las peculiaridades de ese longevo sistema de dominación, el artículo centra la atención en las formas y alcance de la insurgencia indígena-campesina hasta la consolidación del proceso de reforma agraria, entre las décadas de 1960 y 1980. A continuación, se establecen los vínculos entre el desenlace de la reforma, el fortalecimiento organizativo indígena y la etnitización de sus demandas como recurso estructurante de su relación con el Estado y las agencias de desarrollo, ya en las postrimerías del siglo XX. La intención es aportar reflexiones sobre algunos aspectos de la politización de la etnicidad que, desde un escenario concreto, interpelan a otros fenómenos comparables de la región andina.

Motivated by a problem in neural encoding, we introduce an adaptive (or real-time) parameter estimation algorithm driven by a counting process. Despite the long history of adaptive algorithms, this kind of algorithm is relatively new. We develop a finite-time averaging analysis which is nonstandard partly because of the point process setting and partly because we have sought to avoid requiring mixing conditions. This is significant since mixing conditions often place restrictive history-dependent requirements on algorithm convergence.

In this article it is shown how the cointegration or joint trending behavior of economic time series helps to alleviate the errors in variables problem.

Straightforward derivations are provided for some identifiability results for time series models with errors in variables.

The consistency is developed under mild conditions for the least squares estimator of the parameters of a transfer function time series model.