Medidas alternativas de la pobreza en el Gran Buenos Aires, 1995-2006

In this article, we calculate and analyze the Poverty Severity Index or Squared Poverty Gap for the Greater Buenos Aires Area, during the period 1995-2006. This index is one of the measures of the FGT class (Foster, Greer and Thorbecke 1984), although it is not used as frequently as the Poverty Incidence Index or Head Count Ratio (used by INDEC), and the Poverty Gap. The Poverty Severity Index captures not only the distance of the incomes of the poor from the poverty line (like the poverty gap) but also the degree of inequality among the poor. It gives a higher weight to households with incomes further away from the poverty line and, unlikethe other two measures, it satisfies the transfer axiom.We calculate the Severity Index at both household and individual levels, and decompose this index by labor status, education level, household size, age, and sex of the household head. We also compare the incidence and severity indexes. We conclude by presenting the incidence and severity indexes for the whole country, and their decompositions by region, for 2006.En este trabajo, calculamos y analizamos el Índice de Severidad de la pobreza o squared poverty gap para el Gran Buenos Aires, en el período 1995-2006. Este índice es una de las tres medidas más conocidas correspondientes a la clase FGT (Foster, Greer and Thorbecke 1984), aunque menos utilizada que la incidencia o head count ratio (calculado por el INDEC), y la brecha de pobreza o poverty gap. El Índice de Severidad de la pobreza tiene en cuenta no sólo la distancia que separa a los pobres de la línea de pobreza (como en el caso de la brecha de pobreza) sino también la desigualdad entre los pobres. Es decir, le da un mayor peso a loshogares que están más alejados de la línea de pobreza. Por lo tanto, este índice cumple con el axioma de transferencia, a diferencia de los otros dos.Calculamos el Índice de Severidad tanto a nivel hogares como individuos. Además, realizamos una descomposición del índice por grupos – según la situación laboral, el nivel de educación, el tamaño del hogar, la edad y el sexo del jefe de hogar; y calculamos el riesgo relativo de cada grupo. Realizamos también una comparación entre los índices de incidencia (INDEC) y severidad. Concluimos presentando los índices de incidencia y severidad para todo el país, y su descomposición por regiones, para el año 2006

Bienestar subjetivo en la Argentina durante el período 2005-2007. Determinantes de la felicidad, según la Encuesta de la Deuda Social Argentina (EDSA)

This paper has as main objective to study the determinants of the self-perception of happiness in Argentina between the years 2005 and 2007, by using information gathered from the Survey of Argentina’s Social Debt (Encuesta de la Deuda Social Argentina-EDSA) carried out by the Catholic University of Argentina (Universidad Católica Argentina-UCA). The study was performed by means of a statistical-descriptive analysis and a series of multivariate econometric models of the arranged logit type that allowed to identify the perception of enough determinants having an effect on the self-perception of happiness in a positive and statistically significant way: the income; the self-perceived health status; the employment and its quality; the civil status; the quantity of children in the home; the least perceived discrimination; the communion with God; and the free time.Este artículo tiene como principal objetivo estudiar los determinantes de la autopercepción de felicidad en la Argentina entre 2005 y 2007, utilizando información de la Encuesta de laDeuda Social Argentina (EDSA) relevada por la Universidad Católica Argentina (UCA). Elestudio se lleva a cabo mediante un análisis estadístico descriptivo y una serie de modeloseconométricos multivariados de tipo logit ordenado que permitieron identificar la percepción de suficientes determinantes que afectan la autopercepción de felicidad de manera positiva y estadísticamente significativa: el ingreso; el estado de salud autopercibido; el empleo y su calidad; el estado civil; la cantidad de hijos en el hogar; la menor discriminación percibida; estar en comunión con Dios; y el tiempo libre

Solving linear rational-expectations models by means of the (generalized) Schur decomposition

Resumen: En estas notas mostramos cómo resolver una importante familia de Modelos Lineales con Expectativas Racionales utilizando la Descomposición (Generalizada) de Schur. El método de solución sigue de cerca el descripto por Klein (2000). Luego de desarrollar el método general, lo utilizamos para resolver un modelo macroeconómico estándar. Incluimos un conjunto de apéndices con el objeto de ofrecer una exposición autocontenidaAbstract: In these notes we show how to solve a large family of Linear Rational- Expectations Models using the (Generalized) Schur Decomposition. The solution method closely follows the one described by Klein (2000). After developing the general method, we use it to solve a standard macroeconomic model. We include a set of appendices in order to offer a selfcontained expositio

Végh, Carlos A. (2013). Open Economy Macroeconomics in Developing Countries

Reseña bibliográficaReseña bibliográfic

Dynamic panel data : a brief survey of estimation methods

En este artículo se describen los estimadores más comunes para modelos lineales dinámicos con estructura de panel. Se presta especial atención a las propiedades de los estimadores cuando el tamaño de la muestra es pequeño y las variables explicativas son potencialmente endógenas. Estos problemas son particularmente importantes para los estudios empíricos que utilizan variables macroeconómicas.The most common estimators for linear dynamic panel data models are described. Special attention is paid to small-sample and endogeneity issues, which are important for the kind of datasets typically used in macroeconomic studies

Search theory and unemployment

We study a simple search model of the labor market and use it to shed light on issues like unemployment duration, the determinants of the unemployment rate, and the potential effects of education on these two variables.En este artículo se estudia un modelo simple de búsqueda en el mercado de trabajo. Los resultados del modelo permiten echar algo de luz sobre temas tales como la duración del desempleo, los determinantes de la tasa de desempleo y los posibles efectos de la educación sobre estas variables

Acemoglu, Daron (2009). Introduction to Modern Economic Growth

Book ReviewReseña bibliográfic

Medidas alternativas de la pobreza en el Gran Buenos Aires, 1995-2006

Resumen: En este trabajo, calculamos y analizamos el Índice de Severidad de la pobreza o squared poverty gap para el Gran Buenos Aires, en el período 1995-2006. Este índice es una de las tres medidas más conocidas correspondientes a la clase FGT (Foster, Greer and Thorbecke 1984), aunque menos utilizada que la incidencia o head count ratio (calculado por el INDEC), y la brecha de pobreza o poverty gap. El Índice de Severidad de la pobreza tiene en cuenta no sólo la distancia que separa a los pobres de la línea de pobreza (como en el caso de la brecha de pobreza) sino también la desigualdad entre los pobres. Es decir, le da un mayor peso a los hogares que están más alejados de la línea de pobreza. Por lo tanto, este índice cumple con el axioma de transferencia, a diferencia de los otros dos. Calculamos el Índice de Severidad tanto a nivel hogares como individuos. Además, realizamos una descomposición del índice por grupos – según la situación laboral, el nivel de educación, el tamaño del hogar, la edad y el sexo del jefe de hogar; y calculamos el riesgo relativo de cada grupo. Realizamos también una comparación entre los índices de incidencia (INDEC) y severidad. Concluimos presentando los índices de incidencia y severidad para todo el país, y su descomposición por regiones, para el año 2006.Abstract: In this article, we calculate and analyze the Poverty Severity Index or Squared Poverty Gap for the Greater Buenos Aires Area, during the period 1995- 2006. This index is one of the measures of the FGT class (Foster, Greer and Thorbecke 1984), although it is not used as frequently as the Poverty Incidence Index or Head Count Ratio (used by INDEC), and the Poverty Gap. The Poverty Severity Index captures not only the distance of the incomes of the poor from the poverty line (like the poverty gap) but also the degree of inequality among the poor. It gives a higher weight to households with incomes further away from the poverty line and, unlike the other two measures, it satisfies the transfer axiom. We calculate the Severity Index at both household and individual levels, and decompose this index by labor status, education level, household size, age, and sex of the household head. We also compare the incidence and severity indexes. We conclude by presenting the incidence and severity indexes for the whole country, and their decompositions by region, for 2006

Determinantes de cómo los estudiantes evalúan a los docentes : el caso de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Católica Argentina

Abstract: Students´ evaluations of courses and their teachers have become an important tool used by university administrators to assess the effectiveness of teachers. This paper analyzes the determinants of students’ evaluations for the undergraduate courses taught in the School of Economics at Universidad Católica Argentina. Using more than 47 thousand evaluations, corresponding to 1668 courses, we find that class size, the presence of more than one professor by course, teachers’ experience, and its educational attainment are all relevant characteristics to explain students’ evaluations.Resumen: Las evaluaciones que los estudiantes realizan sobre los cursos y los profesores que los dictan son una herramienta importante para evaluar el desempeño de los docentes. En este trabajo analizamos los determinantes de dichas evaluaciones para el caso de los cursos de grado ofrecidos por la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Católica Argentina. En base a más de 47 mil evaluaciones correspondientes a 1668 cursos, encontramos que el tamaño del curso, la cantidad de docentes por curso, la experiencia del profesor y el nivel educativo del docente aparecen como características relevantes a la hora de explicar las evaluaciones