Sistema previsional y pensamiento económico: irrealidad de los supuestos y predicciones falsas en el caso de la Argentina

En concordancia con la corriente principal de pensamiento económico, el Banco Mundial recomendó a los países latinoamericanos reformar sus sistemas previsionales y privatizarlos total o parcialmente. La Argentina fue uno de los países que siguieron esas recomendaciones, sin verificar previamente la validez de los argumentos ni el cumplimiento de los supuestos teóricos. A partir de información estadística pública y de la revisión histórica del sistema previsional argentino, se concluye que la mayoría de los argumentos esgrimidos por el Banco Mundial eran refutables en el momento de la reforma, que no solucionó los problemas que se propuso resolver. Por tal motivo, los encargados de tomar decisiones no deberían soslayar la historia económica de cada país antes de acatar recomendaciones de organismos internacionales

Pension arrangements and economic thinking: unreal assumptions and false predictions in the case of Argentina

In accordance with mainstream economic thinking, the World Bank advised Latin American countries to reform and fully or partially privatize their pension systems. Argentina was one of the countries to follow these recommendations, which it did without first checking whether the arguments were valid or whether the theoretical assumptions were fulfilled. On the basis of publicly available statistical information and a historical review of the Argentine pension system, we conclude that most of the arguments put forward by the World Bank were refutable at the time of the reform, which did not solve the problems it set out to address. For this reason, decision-makers should heed the economic history of each country before following the recommendations of international organizations

Health working conditions after COVID-19 in Argentina

La pandemia del COVID-19 ha expuesto al personal de salud a condiciones laborales extraordinarias y los encargados de gestionar este recurso humano se han enfrentado a grandes desafíos. Objetivos: Evaluar la percepción del personal de salud sobre la implementación de medidas destinadas a atender adecuadamente las condiciones laborales durante la pandemia en Argentina. Metodología: El personal de salud respondió a una encuesta semi-validada utilizando Google Forms, que fue difundida a través de organizaciones profesionales durante 2021. A partir de las 38 preguntas de la encuesta, construimos 7 índices que captan la percepción de diferentes dimensiones: salud física, salud mental, la formación específica, las estrategias de atención, la organización del trabajo, los incentivos económicos y la capacidad del sistema de salud para incrementar la dotación de personal. Resultados: El principal descontento del personal de salud se concentra en temas relacionados con su bienestar mental, mientras que los aspectos vinculados a su salud física están cubiertos satisfactoriamente. Se registraron diferencias en las valoraciones dadas a cada dimensión según el subsector de atención, tipo de establecimiento y jurisdicción. Conclusiones: La información sobre la percepción del personal de salud respecto a las medidas implementadas durante la pandemia constituye un insumo para la toma de decisiones informadas vinculadas a los recursos humanos en salud.Fil: Viego, Valentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Elorza, Maria Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Geri, Milva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentin

Financiamento público da despesa total em saúde: um estudo ecológico por países por nível de renda

En las últimas décadas el gasto total en salud (gts) ha aumentado tanto en las economías desarrolladas como en las emergentes. El presente trabajo es un estudio ecológico descriptivo y mixto. Tomando una muestra de 192 países agrupados por niveles de ingresos, se analizó: i) los patrones de financiamiento público del gts, ii) la proporción que representó el gasto público en salud en los gastos generales de gobierno, y iii) la hipótesis de Globerman y Vining referida a la existencia de una correlación negativa entre el financiamiento público y el gts como porcentaje del pbi. Los resultados muestran que los gobiernos que más se involucran en el sector salud poseen en promedio un gts per cápita más alto. Asimismo, la relación entre financiamiento público del gts y gts como porcentaje del pbi es negativa y estadísticamente significativa solo en los países ricos de la ocde y en los pobres.Over the last decades, total health expenditure (the) has increased, not only in developed economies but also in emerging ones. This paper is a descriptive and mixed ecological study. We took a sample of 192 countries grouped by income levels, and analyzed i) the patterns of public funding of the, ii) the share of public health expenditure in the general government budgets, and iii) the Globermann and Vining hypothesis about the existence of a negative correlation between the proportion of the financed by the governments and the as a percentage of the gdp. We found that governments most involved in the health sector showed, on average, a higher per capita the. We also found that the relationship between public funding of the and the the as a percentage of gdp is negative and statistically significant only in rich oecd countries and the poor ones.Nas últimas décadas a despesa total em saúde (DTS) aumentou tanto nas economias desenvolvidas como nas emergentes. O presente trabalho é um estudo ecológico descritivo e misturado. Tomando uma amostra de 192 países agrupados por nível de renda, foram analisados: i) os padrões de financiamento público do DTS, ii) a proporção que representou a despesa pública em saúde nas despesas gerais de governo, e iii) a hipótese de Globerman e Vining referida à existência de uma correlação negativa entre financiamento público e DTS como porcentagem do PBI. Os resultados demostram que os governos que mais estão envolvidos com o setor da saúde possuem em média um DTS per capita mais alto. Além disso, a relação entre financiamento público do DTS e DTS como porcentagem do PBI é negativa e estatisticamente significativa apenas nos países ricos da OCDE e nos pobres.Fil: Báscolo, Ernesto Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Lago, Fernando Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; ArgentinaFil: Geri, Milva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Moscoso, Nebel Silvana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Arnaudo, María Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentin

Decomposition of Inequity in the Distribution of Functional Dependences in Older Adults from Argentina

Introducción: El envejecimiento poblacional trae aparejado un incremento de individuos en situación de dependencia funcional, entendiendo a la misma como la necesidad de asistencia para realizar las actividades de la vida diaria. Objetivo: Evaluar si existe inequidad en la distribución de la dependencia funcional entre adultos mayores de Argentina y cuáles son los factores que mayormente la explican. Métodos: Con datos de la Encuesta Nacional sobre Calidad de Vida de los Adultos Mayores para el año 2012 se llevaron a cabo los siguientes pasos: i) cómputo del índice de concentración corregido para variables asociadas a la dependencia funcional y explicativas de la inequidad en su distribución mediante la transformación de Erreygers y ii) descomposición de la inequidad en la distribución de dependencias básicas y ampliadas, siguiendo la metodología propuesta por Wagstaff. Resultados: La distribución de todas las dependencias funcionales (tanto básicas como ampliadas) es pro-pobre. El ingreso per cápita, el hecho de presentar algún tipo de deficiencia visual o auditiva y el vivir en hogares unipersonales son las variables explicativas que más contribuyen a incrementar la inequidad en la distribución de las dependencias funcionales básicas o ampliadas. Conclusiones: Los resultados que se desprenden de este estudio constituyen un insumo importante a la hora de procurar programas de asistencia a los adultos mayores que permitan evitar consecuencias negativas a futuro sobre su salud (y disminuir los gastos del sistema de salud en su conjunto). Estas acciones deben estar enfocadas específicamente en los adultos mayores de bajo nivel socio-económico y que viven solos.Introduction: Population aging brings about an increase in the number of individuals in situations of functional dependence, which is understood as the need for assistance to carry out daily life activities. Objective: To assess whether there is inequity in the distribution of functional dependence among older adults in Argentina and what are the fundamental causative factors. Methods: With data from the 2012 National Survey on Quality of Life of Older Adults, the following steps were carried out: i) calculation of corrected concentration index for variables associated with functional dependence and explanatory of distributed inequity, using Erreygers transformation and ii) decomposition of inequality in the distribution of basic and extended dependences, following the methodology proposed by Wagstaff. Results: The distribution of all functional dependencies (both basic and extended) is poor. Per capita income, the fact of having any type of visual or hearing impairment, and living in one-person households are the explanatory variables that most contribute to increasing inequality regarding the distribution of basic or extended functional dependencies. Conclusions: The results derived from this study are an important input when it comes to ensuring assistance programs for older adults that make it possible to avoid negative consequences on their health in the future; as well as reduce expenses to the health system as a whole). These actions should be focused specifically on older adults of low socioeconomic status and who live alone.Fil: González, Gisela Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Geri, Milva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: de Santis, Mariana Olga. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentin

Eficiencia del Gasto Total en Salud: Análisis no paramétrico en una muestra amplia de países

Objetivo Mostrar la utilidad de una herramienta estadística no paramétrica para medir la eficiencia de 190 países en la producción de status de salud, así como conocer los determinantes de dicha eficiencia.Métodos Con datos de 2009, y utilizando la técnica de Envolvente de Datos, se estima la frontera de eficiencia, utilizando como insumo al gasto total en salud per cápita y como productos la tasa de mortalidad infantil y la esperanza de vida al nacer. Se realiza un análisis de los determinantes de la eficiencia del gasto mediante el uso de modelos Tobit.Resultados Las naciones del continente africano presentan menor eficiencia técnico-asignativa, aunque mayor eficiencia de escala. La calidad de las instituciones muestra un impacto estadísticamente significativo sobre los niveles de eficiencia técnico-asignativa y de escala. El porcentaje de financiamiento del gasto por parte de aseguradoras privadas incide sobre la eficiencia técnico-asignativa mientras que el porcentaje de urbanización lo hace sobre la eficiencia de escala.Discusión El hecho de que más del 70 % de los países presente rendimientos decrecientes del gasto en salud sugeriría que, una vez alcanzados ciertos estándares mínimos de calidad de vida, el efecto marginal de cada dólar adicional destinado a salud no es sustancial. En países pobres donde el gasto en salud presenta rendimientos crecientes, el desempeño sanitario podría mejorar significativamente con incrementos marginales del gasto. Las estructuras de financiamiento del gasto en salud podrían estar influyendo sobre la eficiencia técnico-asignativa y el grado de urbanización podría hacerlo sobre la eficiencia de escala.Objective To measure the efficiency of 190 countries in producing health results and the factors that determine such efficiency.Methodology A data envelopment analysis was conducted on worldwide data from the year 2009 in order to estimate the efficient frontier, based on total health expenditure per capita, as well on infant mortality rate and life expectancy at birth. At the same time, an analysis of the determinants of expenditure efficiency was performed through Tobit models.Results African nations have lower technical and allocative efficiency, but higher scale efficiency. The quality of institutions has a statistically significant impact on the levels of technical and allocative efficiency and on the levels of scale efficiency. The percentage of health expenditure financed by private insurers has an impact on technical and allocative efficiency, while urbanization rates affect the scale efficiency.Discussion the fact that more than 70 % of countries show decreasing returns suggest that, once certain minimal standards of life quality are achieved, the marginal effect of each additional dollar assigned to health is not substantial. Conversely, in poor countries, where the expenditure in health presents increasing returns, the health performance could be substantially better by marginally raising the expenditure. On the other hand, financing structures of health expenditures may influence technical-allocative efficiency, while urbanization levels may impact scale efficiency

Efficiency in the use of public mammography devices in an Argentinean region

En Argentina el cáncer de mama es el de mayor incidencia en mujeres. La mamografía es un método de prevención secundario que permite su detección temprana y mejora notoriamente las perspectivas de curación. Objetivo: Determinar si un incremento en la demanda efectiva de mamografías requiere aumentar la oferta de equipos o si puede satisfacerse mejorando la eficiencia en su uso. Métodos: Investigación evaluativa realizada entre 2010 y 2012. Se consideraron las mujeres sin cobertura médica residentes en los partidos que componen la Región Sanitaria I de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. La demanda potencial de mamografías se estimó utilizando dos protocolos clínicos alternativos. Para estimar la eficiencia relativa de los mamógrafos públicos de la Región Sanitaria I se empleó el análisis de envolvente de datos, mediante un modelo básico orientado a insumos suponiendo en primer lugar la existencia de rendimientos constantes a escala, para luego contemplar la existencia de rendimientos variables. En cada caso se calcularon los coeficientes de eficiencia relativa y las holguras (slacks) de las variables de insumos y producto. Resultados: Dada la cantidad de mamografías efectivamente realizados, en ningún caso se cubrió la totalidad de la demanda potencial. En 2012 solo uno de los ocho mamógrafos existentes en esta región operó en condiciones de plena eficiencia (técnica y de escala). Conclusiones: De mediar incrementos en la eficiencia, sería posible aumentar la cantidad de mamografías realizadas con los recursos disponibles y cubrir la demanda potencial de las mujeres sin cobertura médica de la Región Sanitaria I.In Argentina, breast cancer is the one with the highest incidence in women. Mammography is a secondary prevention method that allows early detection and improves the prospects of cure. Objective: To determine if an increase in the effective demand for mammographies requires increasing the supply of equipment, or if it can be satisfied by improving the efficiency of its use. Methods: Evaluative research conducted from 2010 to 2012. Women without medical coverage who are residents in Sanitary Region I of Buenos Aires Province (Argentina) were the ones included in the study. The potential demand for mammograms was estimated using two alternative clinical protocols. In order to estimate the relative efficiency of the public mammography devices of Sanitary Region I, Data Envelopment Analysis was used, through a basic input-oriented model. Firstly, it was assumed the existence of constant outputs to scale and then considering the existence of unsettled outputs. In each case, the relative efficiency coefficients and the slacks of the input and output variables were calculated. Results: Given the number of mammographies actually carried out, in no case the total potential demand was covered. In 2012, only one of the eight mammography devices in this region operated under full efficiency conditions (technical and scale). Conclusions: If efficiency increases, it would be possible to increase the number of mammographies performed with available resources, and to cover the potential demand of women without medical coverage in the Sanitary Region I.Fil: Moscoso, Nebel Silvana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Geri, Milva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Arnaudo, María Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Lago, Fernando Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentin

Análise de eficiência das unidades de gestão local do Instituto Nacional de Serviços Sociais para Pensionistas e Aposentados em Argentina

Objetivo: determinar cuáles Unidades de Gestión Local (UGL) del Instituto Nacional de Servicios Sociales para Jubilados y Pensionados (INSSJyP) se desempeñan con ineficiencia técnica y/o de escala, así como identificar las UGL de referencia que las unidades ineficientes deberían imitar. Métodos: mediante un análisis envolvente de datos con rendimientos variables se estimó la eficiencia técnica y de escala de las UGL, incluyendo 3 insumos (número de médicos de cabecera, número de puntos de vacunación y número de geriátricos) y 4 productos (número de consultas, número de recetas, número de vacunados contra la gripe y número de internados en geriátricos). Esta información fue obtenida de datos abiertos del INSSJyP. Resultados: se identificaron 14 unidades con eficiencia plena, 6 unidades con eficiencia técnica y 18 unidades ineficientes. Para cada una de estas últimas se identificó la unidad eficiente de referencia a la cual deberían imitar reduciendo entre un 2,55 y un 54,88% la cantidad de insumos y/o aumentando hasta un 204,3% la cantidad de productos. Conclusiones: el 47% de las UGL se desempeñan con ineficiencia técnica y de escala. Modificando la cantidad de insumos y/o aumentando la cantidad de productos podrían alcanzar la frontera de eficiencia. Sería recomendable explorar si factores tales como el tipo de contrato con los proveedores de servicios de salud o la densidad poblacional podrían estar causando tal ineficiencia.bjective: To determine which Local Management Units (UGL) of the National Institute of Social Services for Retirees and Pensioners (INSSJyP) perform with technical and/or scale inefficiency, as well as identify the reference UGLs to which each of the inefficient units should imitate. Methods: The technical and scale efficiency of the UGLs was estimated, using a data enveloped analysis with variable returns that includes 3 inputs (number of physicians, number of vaccination points and number of nursing homes) and 4 outputs (number of consultations, number of prescriptions, number of vaccinated against influenza and number of hospitalized in nursing homes). This information was obtained through open data from the INSSJyP. Results: It was found 14 units with full efficiency, 6 units with technical efficiency and 18 inefficient units. For each of the latter, the efficient reference unit was identified. The inefficient ones should imitate the reference unit by reducing the number of inputs between 2.55 and 54.88%, and/or increasing the number of outputs up to 204.3%. Conclusions: 47% of UGLs works with technical and scale inefficiency. By modifying the number of inputs and/or increasing the number of outputs, they could reach the efficiency frontier. Nonetheless, it would be advisable to explore whether factors such as the type of contract with health service providers and population density could be causing such inefficiency.Objetivo: determinar quais Unidades de Gestão Local (UGL)– do Instituto Nacional de Serviços Sociais para Pensionistas e Aposentados (INSSJyP) se desempenham com ineficiência técnica e/ou de escala, bem como identificar as UGL de referência que as unidades ineficientes deveriam imitar. Métodos: mediante uma análise por envoltória de dados com rendimentos variáveis estimou-se a eficiência técnica das UGL, incluindo 3 insumos (número de médicos gerais, número de pontos de vacinação e número de geriátricos) e 4 produtos (número de consultas, número de receitas, número de vacinados contra a gripe e número de internados em geriátricos). Esta informação foi obtida de dados abertos do INSSJyP. Resultados: identificaram-se 14 unidades com eficiência plena, 6 unidades com eficiência técnica e 18 unidades ineficientes. Para cada uma destas últimas se identificou a unidade eficiente de referência à qual deveriam imitar reduzindo entre um 2,55 e um 54,88% a quantidade de insumos e/ou incrementando até um 204,3% a quantidade de produtos. Conclusões: o 47% das UGL se desempenham com ineficiência técnica e de escala. Modificando a quantidade de insumos e/ou incrementando a quantidade de produtos poderiam atingir a fronteira de eficiência. Seria recomendável explorar se fatores tais como o tipo de contrato com os provedores de serviços de saúde ou a densidade populacional poderiam estar causando essa ineficiência.Fil: Geri, Milva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: González, Gisela Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Villarreal, Fernanda Soledad. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; ArgentinaFil: Virdis, Juan Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentin

Canasta básica alimentaria para la persona mayor en Argentina

Fundamentos: En Argentina existe una canasta básica alimentaria que se valoriza mensualmente para medir pobreza por insuficiencia de ingresos. Dicha canasta no contempla adecuadamente los requerimientos nutricionales de las personas mayores. El objetivo del artículo es proponer una canasta alimentaria básica para distintos perfiles de personas mayores. Métodos: Se definen los valores energéticos para hombres y mujeres de la tercera y cuarta edad. Se identifican los grupos de alimentos necesarios según recomendación de expertos. Se seleccionan los alimentos a incorporar en cada grupo según el patrón de consumo de las personas mayores en Argentina. Se determinan los valores monetarios en base al índice de precios al consumidor (IPC) online. Resultados: En octubre de 2018 el costo de la canasta básica alimentaria para las personas mayores fue en promedio de USD 83,34. Este valor es superior al estimado por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos de la República Argentina (INDEC). Las personas mayores beneficiarias de la pensión universal debieron destinar en promedio el 42% de la misma a cubrir las necesidades alimentarias. Conclusiones: Se propone una metodología para obtener y valorizar una canasta básica alimentaria ajustada a los requerimientos nutricionales de las personas mayores en Argentina. Esta permite estimar los ingresos mínimos necesarios para que las personas mayores no sean consideradas indigentes.Background: In Argentina, there is a basic food basket that is valued monthly to measure poverty due to insufficient income. This basket does not adequately cover the nutritional requirements of the elderly. The objective of the article is to propose a basic food basket for different profiles of older adults. Methods: Caloric values are defined for men and women of the third and fourth age. The necessary food groups are identified according to experts' recommendations. The foods to be incorporated in each group are selected according to the pattern of consumption of the elderly in Argentina. Monetary values are determined based on the IPC online price index. Results: In October 2018, the cost of the basic food basket for the elderly was, on average, USD 83.34. This value is higher than the one estimated by the INDEC. The elderly beneficiaries of the universal pension had to allocate an average of 42% of it to cover the food needs. Conclusions: A methodology is proposed to obtain and value a basic food basket adjusted to the nutritional requirements of the elderly in Argentina. This allows estimating the minimum income necessary so that the elderly are not considered indigents.Fil: Durán, Facundo Gastón. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; ArgentinaFil: Briatore, Helena. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; ArgentinaFil: Mezzanotte, Fiorella. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; ArgentinaFil: Geri, Milva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Elorza, Maria Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Moscoso, Nebel Silvana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Vásquez, Laura. Hospital Municipal Doctor Leónidas Lucero; ArgentinaFil: Inchausti, Mariana. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Salud; ArgentinaFil: Gutierrez, Emiliano Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentin

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. 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