Imagen de Portada

Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas

En este trabajo se propone un estimador calibrado para la evaluación de impacto por variables instrumentales, ya que, como se ha comprobado en distintas investigaciones esta técnica es robusta y e ciente. Vía simulación se logró determinar que el estimador propuesto obtiene estimaciones con sesgos...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Devia Ramírez, Deisy Yomaira
Otros Autores: Gutiérrez Rojas, Hugo Andrés
Formato: Versión aceptada (Accepted Version)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2017
Materias:
Calibration
Causality
Impact evaluation
Instrumental variables
Muestreo (Estadística) > Casos
Análisis de varianza
Modelos lineales (Estadística)
Calibración
Causalidad
Evaluación de impacto
Variables instrumentales
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11634/3847
id ir-11634-3847
recordtype dspace
institution Universidad Santo Tomas
collection DSpace
language Español (Spanish)
topic Calibration
Causality
Impact evaluation
Instrumental variables
Muestreo (Estadística) -- Casos
Análisis de varianza
Modelos lineales (Estadística)
Calibración
Causalidad
Evaluación de impacto
Variables instrumentales
spellingShingle Calibration
Causality
Impact evaluation
Instrumental variables
Muestreo (Estadística) -- Casos
Análisis de varianza
Modelos lineales (Estadística)
Calibración
Causalidad
Evaluación de impacto
Variables instrumentales
Devia Ramírez, Deisy Yomaira
Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
description En este trabajo se propone un estimador calibrado para la evaluación de impacto por variables instrumentales, ya que, como se ha comprobado en distintas investigaciones esta técnica es robusta y e ciente. Vía simulación se logró determinar que el estimador propuesto obtiene estimaciones con sesgos tan peque~nos o menores que los obtenidos mediante el estimador clásico. Adicional a esto bajo escenarios específi cos en donde no se cumplen algunas condiciones y se tienen pequeños tamaños muestrales, se obtuvo que el estimador calibrado propuesto es más e ciente comparado con el estimador clásico mostrando de este modo que es una opción factible para aplicar en la evaluación de impacto.
author2 Gutiérrez Rojas, Hugo Andrés
author_facet Gutiérrez Rojas, Hugo Andrés
Devia Ramírez, Deisy Yomaira
format Versión aceptada (Accepted Version)
author Devia Ramírez, Deisy Yomaira
author_sort Devia Ramírez, Deisy Yomaira
title Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
title_short Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
title_full Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
title_fullStr Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
title_full_unstemmed Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
title_sort estimador de impacto por variables instrumentales calibradas
publisher Universidad Santo Tomás
publishDate 2017
url http://hdl.handle.net/11634/3847
_version_ 1712107622179536896
spelling ir-11634-38472020-04-03T07:17:02Z Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas Devia Ramírez, Deisy Yomaira Gutiérrez Rojas, Hugo Andrés https://scholar.google.es/citations?user=HajkarwAAAAJ&hl=en http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000634824 Calibration Causality Impact evaluation Instrumental variables Muestreo (Estadística) -- Casos Análisis de varianza Modelos lineales (Estadística) Calibración Causalidad Evaluación de impacto Variables instrumentales En este trabajo se propone un estimador calibrado para la evaluación de impacto por variables instrumentales, ya que, como se ha comprobado en distintas investigaciones esta técnica es robusta y e ciente. Vía simulación se logró determinar que el estimador propuesto obtiene estimaciones con sesgos tan peque~nos o menores que los obtenidos mediante el estimador clásico. Adicional a esto bajo escenarios específi cos en donde no se cumplen algunas condiciones y se tienen pequeños tamaños muestrales, se obtuvo que el estimador calibrado propuesto es más e ciente comparado con el estimador clásico mostrando de este modo que es una opción factible para aplicar en la evaluación de impacto. This paper is proposed a calibrated estimator for impact evaluation by instrumental variables, because as has been proven in various studies this technique is robust and e cient . Through simulations is determined that the calibrated estimator gets estimations equally biased or less than those obtained by the classical estimator. additional to this under speci c scenarios where certain conditions are not met and is have small sample sizes, it was found that the proposed calibration estimator is more e cient compared to the classical estimator thus showing that it is a feasible option for apply in assessing impact. Profesional en estadística http://unidadinvestigacion.usta.edu.co Pregrado 2017-06-29T14:35:37Z 2017-06-29T14:35:37Z 2016 http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f Devia, D. (2016). Estimador de impacto por variables instrumentales calibradas. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia http://hdl.handle.net/11634/3847 reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás instname:Universidad Santo Tomás repourl:https://repository.usta.edu.co spa Victor M. Estevao and Carl-Erik Sarndal. (2000), A Functional Form Approach to calibration. Journal of official Statistics. Vol.16, (No.4.), pp. 379-399. Yves Tillé. Teoría de Muestreo: Estimación de la varianza por linealización. Groupe de Statistique, Université de Neuchatel. 2005. Joshua D. Angrist and Jorn-Steffen Pischke. Mostly Harmless Econometrics: Instrumental Variables. March 2008. H. Andrés Gutiérrez R. Estrategias de muestreo.Diseños de encuestas y estimación de parámetros. Edición 1. Bogotá D.C.: Universidad Santo Tomás, 2009. ISBN: 978-958-631-608-8. H. Andrés Gutiérrez R. & Viviana Natalia Rivera. (2012), Un acercamiento a la estimación de totales mediante la calibración de razones auxiliares en encuestas complejas. Revista ib DANE, Vol 2. (Num 2.) H. Andrés Gutiérrez R. Modelos para estimar cambios brutos en encuestas rotativas: Pseudo-verosimilitud. Bogotá D.C., 2014, 178 h. Trabajo de grado(Doctor en ciencias- Estadística). Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias. Departamento de Estadística. Raquel Bernal & Ximena Peña. Guía Práctica para la Evaluación de Impacto. Edición 1. Bogotá D.C.: Universidad de los Andes,Facultad de Economía 2010. ISSN: 0120-3584. Leonardo Bonilla M. y Luis A. Galvis Profecionalización docente y calidad de la educación en Colombia. 2012, 50 pag. DNP (Departamento Nacional de Planeación). SINERGIA. Guías metodológicas: Guía para la evaluación de políticas públicas. 174 pag. Instituto Nacional de Estadística Uruguay. Impuestos IRPF (Categoría II). Diseños Muestrales: Ponderadores Calibrados. Anexo 1. 21 h. Luis Francisco Rincón Suárez. Curso Básico de Modelos Lineales: Modelos de regresión lineal. Edición 1. Bogotá D.C.: Universidad Santo Tomás, 2009. pag 17. ISBN: 978-958-691-610-1. Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf CRAI-USTA Bogotá Universidad Santo Tomás Pregrado Estadística Facultad de Estadística
score 12,131701

Ejemplares similares