Identificación de la pobreza multidimensional en Argentina con métodos robustos de análisis factorial

In this paper we examine multidimensional poverty in Argentina, applying robust methods of exploratory (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA). Using the capabilities approach developed in Sen (1992) and Sen & Foster (2001), the main objective is to revise the dimensions and indicators in which the phenomenon manifests in the country. We use microdata corresponding to the fourth quarter of 2018 of the nationwide survey “Encuesta Permanente de Hogares (EPH)” and a set of indicators defined as deprivations extending the one proposed by Arevalo & Paz (2015). The results allow us to confirm the existence of three dimensions: dwelling, income and location of the house. Goodness of fit indices demonstrate converging and discriminating validity but the reliability tests of the scales indicate a mediocre internal consistency and the need of extending de set of indicators used in the study.En este trabajo se examina la pobreza multidimensional en Argentina utilizando métodos robustos de análisis factorial exploratorio (AFE) y confirmatorio (AFC). Haciendo uso del enfoque de las capacidades desarrollado en Sen (1992) y Sen & Foster (2001), el objetivo principal es revisar las dimensiones e indicadores en que el fenómeno se manifiesta en el país. Se utilizan microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del cuarto trimestre de 2018 y un conjunto de indicadores definidos como privaciones, ampliando el propuesto por Arévalo & Paz (2015). Los resultados permiten confirmar la presencia de tres dimensiones: vivienda, ingresos y ubicación del hogar. Los índices de bondad de ajuste demuestran validez convergente y discriminante, pero las pruebas de confiabilidad de las escalas indican una mediocre consistencia interna y la necesidad de ampliar el conjunto de indicadores base del estudio

Predicción de la distribución de dividendos en empresas latinoamericanas, mediante el empleo de modelos lineales generalizados mixtos

Durante las últimas décadas, la política de dividendos seguida por las empresas ha sido un tema de interés en diversas investigaciones, con apreciaciones distintas sobre los resultados conseguidos. En general, se admite que la decisión de distribuir dividendos por parte de una empresa es el resultado de un conjunto de factores relacionados, desde limitaciones de carácter jurídico hasta cuestiones vinculadas a la estructura financiera de la entidad y su situación de liquidez, pasando por la capacidad de la empresa para generar beneficios de manera sostenida y las necesidades de fondos impuestas por sus proyectos de inversión. En este sentido, muchos autores utilizan un conjunto de ratios contables para medir la sensibilidad de dichas variables frente a la decisión de repartir cantidades a cuenta de beneficios.En este capítulo se revisan los principales antecedentes sobre el tema y se presentan los resultados de aplicar modelos estadísticos avanzados, conocidos como modelos logísticos mixtos, para predecir la decisión de distribuir dividendos por parte de empresas de diferentes países latinoamericanos (Argentina, Brasil, Chile y Colombia) que cotizaron en bolsa, entre los años 2003 y 2010, utilizando información de los estados contables y ratios definidos en investigaciones previas. Se destaca el importante poder predictivo del indicador que mide la rentabilidad en función de las ganancias de la explotación, definido como el cociente entre la utilidad antes de intereses e impuestos y el activo total de la empresa.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Moneta Pizarro, Adrián M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Estadística y Probabilida

Diseño y validación de una escala de percepción sobre conocimientos previos para estudiantes de introducción a la microeconomía

A growing concern in universities is the low level of prior knowledge with which students access the first subjects of the degree courses. The area of economics in general and microeconomics in particular is no exception. In this paper we present a proposal for a questionnaire aimed at students of introduction to microeconomics, which allows them to explore the previous knowledge with which they arrive at the subject. The ad hoc instrument developed aims to highlight the level of prior knowledge according to the opinion of the students themselves in order to provide a complementary input for a more effective teaching of the subject and to provide a scale of measurement for research that seeks to relate prior knowledge to other variables of interest such as academic performance. We begin with a bibliographical review of the importance of considering students' previous knowledge, describe the phases of development of the instrument and present the results of an exploratory factorial analysis carried out on a sample of 326 students, which indicate that the questionnaire is valid for the proposed objectives.  Una preocupación creciente en las universidades es el bajo nivel de conocimientos previos con el que acceden los alumnos a las primeras asignaturas de las carreras de grado. El área de economía en general y de microeconomía en particular no es la excepción. Se presenta en este trabajo una propuesta de cuestionario destinado a estudiantes de introducción a la microeconomía, que permite explorar los conocimientos previos con los que llegan a la materia. El instrumento ad hoc elaborado persigue poner en evidencia el nivel de conocimientos previos según la opinión de los propios alumnos a los fines de proveer un insumo complementario para una enseñanza más eficaz de la materia y proporcionar una escala de medida para investigaciones que pretendan relacionar los conocimientos previos con otras variables de interés tales como el rendimiento académico. Se parte de una revisión bibliográfica sobre la importancia de considerar los conocimientos previos de los estudiantes, se describen las fases de elaboración del instrumento y se presentan los resultados de un análisis factorial exploratorio realizado sobre una muestra de 326 estudiantes, que indican que el cuestionario es válido para los objetivos propuestos

Análisis comparado del perfil de los ingresantes de Ciencias Económicas de la UNC

El objetivo del presente trabajo es describir, a partir de los datos tomados de una muestra aleatoria, las características principales de los ingresantes a la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Los resultados del análisis descriptivo realizado sobre los datos fueron comparados con los obtenidos en un estudio similar realizado por el Instituto Universitario Aeronáutico (IUA), referido a los ingresantes de su Facultad de Ciencias de la Administración. Las diferencias más importantes halladas con respecto a los ingresantes del IUA son una menor edad promedio y un menor porcentaje de ingresantes a la UNC que trabajan. También resultó menor la proporción de ingresantes con acceso a una PC e Internet en la UNC. Sobre los datos de la muestra de la UNC se realizó también un análisis multivariado que permitió identificar grupos claramente diferenciables de perfiles.Fil: Moneta Pizarro, Adrián M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Estadística y Probabilida

Indicadores de calidad para la gestión docente en entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje (EVEA). Hacia un modelo de selección

En la modalidad de educación a distancia y en particular en la educación virtual, la gestión se sustenta en procesos y procedimientos que plantean requerimientos específicos orientados a fortalecer la mediación pedagógica. Uno de los procesos críticos para asegurar la calidad de la oferta educativa en esta modalidad es la gestión de los docentes que se desempeñan en entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje (EVEA). Como todo proceso, la gestión docente en EVEA está constituida por un conjunto de recursos y actividades que transforman insumos en un producto con valor añadido, que en este caso es el proceso de enseñanza y aprendizaje. Por supuesto que la gestión docente no se desvincula de otros procesos o factores críticos para la modalidad tales como los tecnológicos y administrativos. Sin embargo, existen actividades particulares cuya responsabilidad primera recae sobre los docentes y merecen especial atención para el aseguramiento de la calidad. El presente trabajo busca identificar los subprocesos y actividades que generalmente conforman el proceso de gestión docente con el propósito de proponer un conjunto de criterios e indicadores de evaluación de la calidad docente en EVEA.Fil: Moneta Pizarro, Adrián M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Soria, Sandra del Valle. Universidad Siglo 21; Argentina.Negocios y Administració

Adaptation and validation of a measurement instrument for interaction in b-learning

En este artículo se presenta una adaptación para el b-learning de una escala de interacción propuesta por Berridi Ramírez et al. (2015) para contextos virtuales de aprendizaje. La validación del instrumento de medida es realizada mediante técnicas estadísticas de ecuaciones estructurales sobre una muestra de un curso del Ciclo Básico a Distancia de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba (Argentina). Los resultados demuestran consistencia interna de la escala y las estimaciones del modelo de medida resultan satisfactorias reportando aceptables índices de bondad de ajuste. Esto evidencia que el instrumento propuesto es confiable y útil para obtener indicadores de interacción en cursos similares y para ser aplicado en investigaciones que busquen identificar el impacto de este constructo sobre otras variables.https://revistas.unc.edu.ar/index.php/vesc/issue/view/1449/showTocpublishedVersionFil: Moneta Pizarro, Adrián M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Montero, Laura. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Depetris, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Juárez, María Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Fagnola, Bruno. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Estadística y Probabilida

Uso de indicadores de learning analytics como predictores del desempeño académico de alumnos a distancia de Ciencias Económicas de la UNC

Una preocupación en las asignaturas del Ciclo Básico a Distancia de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba es el bajo desempeño de los alumnos en comparación con las cátedras presenciales. Estudios exploratorios previos muestran que entre las múltiples posibles causas se encontrarían los bajos niveles de interactividad y participación de los alumnos en la plataforma virtual. En el presente trabajo se informa sobre los avances de una investigación cuyo objetivo general es evaluar la capacidad que los indicadores de learning analytics tienen para explicar el desempeño académico de los alumnos. Se presentan los resultados para el caso particular del curso de Microeconomía I a distancia del primer semestre de 2016. Se realiza un análisis estadístico descriptivo y se estima un modelo de regresión binaria con el desempeño académico como variable de respuesta e indicadores de learning analytics como covariables. Los resultados muestran que los alumnos regulares fueron los que tuvieron mayor participación en la plataforma y que el indicador de documentos y foros leídos es un determinante relevante para el desempeño académico.One concern in the distance learning courses of the Faculty of Economics of the National University of Cordoba is the low student performance. Previous exploratory studies show that among the many possible causes low levels of interactivity and participation of students in the virtual platform be found. In this paper reports on the progress of an investigation whose overall objective is to evaluate the ability of learning analytics indicators have to explain the academic performance of students. We present the results for the particular case of course in Microeconomics I of the first semester 2016. A descriptive statistical analysis is performed and binary regression model is estimated with academic performance as a response variable and indicators of learning analytics as covariates. The results show that regular students were those who had greater participation in the platform and that the indicator for read documents and forums is an important determinant to academic achievement.http://www.unlvirtual.edu.ar/difusion/ambientesyrecursos/Rueda2016/eje2.pdfFil: Moneta Pizarro, Adrián Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Montero, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Laspina, Mariana B. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Daniele Barra, Carla M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Soffietti, Fabrizio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Estadística y Probabilida

Competencias digitales para la educación superior a distancia. Adaptación y aplicación del cuestionario ACUTIC al caso de la FCE-UNC

La Facultad de Ciencias Económicas (FCE) de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) ofrece desde 2002 un Ciclo Básico a Distancia (CBD) para sus carreras de grado. Esta propuesta consiste en disponer, para cada asignatura del CBD, de una comisión cuyo cursado se realiza a distancia con el apoyo de una plataforma virtual. El objetivo de este CBD es reforzar estrategias encaminadas a disminuir problemas y dificultades con el acceso, la deserción, el retraso y el fracaso académico en los primeros años de cursado (Moneta Pizarro et al., 2017). Sin embargo, estudios exploratorios previos muestran que menos del 40% de los alumnos que optan por esta modalidad logran la regularidad y que entre las posibles causas de este fenómeno se encontrarían problemas relacionados con la preparación, uso y actitud de los estudiantes para las tecnologías de la información y comunicación (Blanch et al., 2013 octubre).De acuerdo a la literatura, el dominio tecnológico y las competencias digitales de los alumnos son fundamentales para el éxito de la educación a distancia (Moore y Kearsley, 2011). Resulta entonces importante contar con escalas de medición de los constructos correspondientes y que éstas sean válidas para identificar la asociación con el desempeño académico de los estudiantes en esta modalidad.El objetivo de este trabajo es adaptar el cuestionario de actitud, conocimiento y uso de tecnologías de la información y la comunicación (ACUTIC) en Educación Superior propuesto por Mirete Ruiz, García-Sánchez y Hernández Pina (2015) y validarlo estadísticamente sobre una muestra del curso de Microeconomía I del CBD de la FCE-UNC mediante técnicas de análisis factorial y modelación de ecuaciones estructurales. Los resultados demuestran consistencia interna de la escala total adaptada (α=0.9474) y de cada una de las sub-escalas (α actitud=0.9393, α conocimiento=0.9045 y α uso=0.8868). Las estimaciones del modelo de medida resultaron satisfactorias reportando mayoría de índices con bondad de ajuste aceptable (RMSEA=0.069; CFI= 0.931; SRMR=0.079). Esto evidencia que el instrumento propuesto es confiable y útil para obtener indicadores de actitud, conocimiento y uso de tecnologías de la información y la comunicación en cursos similares del CBD de la FCE-UNC y para ser aplicado en investigaciones que busquen identificar el impacto de estos constructos sobre otras variables relevantes.Fil: Moneta Pizarro, Adrián M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Montero, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Juárez, María Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Laspina, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Depetris, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Fagnola, Bruno. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Soffietti, Fabrizio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Otras Ciencias de la Educació

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. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. 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: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Econometría

El objetivo de este material de estudio es facilitar la capacitación en el empleo de los métodos econométricos básicos desde una perspectiva esencialmente teórica, pero ofreciendo también una serie de ejercicios prácticos. La intención es aportar las herramientas necesarias para la estimación, contrastación y diagnóstico de modelos sobre la base de técnicas de investigación cuantitativa específicamente diseñadas para los problemas más frecuentes en presencia de datos económicos. Los destinatarios principales son, evidentemente, los estudiantes del curso de Econometría I de la Licenciatura en Economía de la FCE-UNC. No obstante, este material puede ser útil a todo aquel que esté interesado en introducirse al mundo de la econometría y que tenga los conocimientos previos necesarios de cálculo, álgebra matricial y estadística.Fil: Moneta Pizarro, Adrián M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina