Análisis de datos Pseudo-Panel aplicado a retornos a la educación en Bogotá D.C.

ilustraciones, graficas

Autores:
Jiménez Amaya, Juan Felipe
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82670
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Palabra clave:
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Statistic - data processing
Education - Data processing
ESTADISTICA-PROCESAMIANTO DE DATOS
Datos pseudo-panel
Datos panel
Modelos con error de medición
Variables instrumentales de Jacknife
Retornos a la educación
Modelo de Mincer
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spelling Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2González García, Luz Mery848571137a0f25b45cc391309eda3230Jiménez Amaya, Juan Felipe0c17779d3d191234afa4b1fd5504791d2022-11-09T14:57:06Z2022-11-09T14:57:06Z2022-11-08https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82670Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, graficasEste documento analiza una alternativa para superar la principal limitación de aplicar la metodología de datos panel, la cual es la ausencia de datos longitudinales. En los años ochenta, Deaton (1985) concibió la manera de enlazar la metodología de datos panel con la información recolectada a través de estudios transversales. El resultado fue la metodología de datos pseudo-panel. Este trabajo tiene por objetivo explorar la metodología de datos pseudo-panel y ser una guía para su aplicación. La principal conclusión del trabajo es que el estimador propuesto por Verbeek y Nijman (1993) resulta ser el mejor estimador en términos del error cuadrático medio. Finalmente, se lleva a cabo una aplicación relacionada con la estimación de los retornos a la educación en Bogotá con la información de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) que realiza el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (Texto tomado de la fuente)This document analyzes an alternative to overcome the main limitation of applying the panel data methodology, which is the lack of longitudinal data. In the 1980s, Deaton (1985) developed a way of combining panel data methodology with cross-sectional data that gave rise to pseudo-panel data methodology. The purpose of the exercise is to explore this approach to guide its application. The main conclusion of this study is that the estimator proposed by Verbeek and Nijman (1993) turns out to be the best estimator in terms of the mean square error. Finally, this thesis provides an application related to the estimation to the returns of education in Bogotá using the Integrated Household Survey (GEIH) collected by the Colombian Department of Statistics (DANE).MaestríaMagíster en Ciencias - Estadísticaxiv, 103 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaFacultad de CienciasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasStatistic - data processingEducation - Data processingESTADISTICA-PROCESAMIANTO DE DATOSDatos pseudo-panelDatos panelModelos con error de mediciónVariables instrumentales de JacknifeRetornos a la educaciónModelo de MincerEncuesta GEIHPseudo-panel dataPanel dataModels with measurent errorsJackknife intrumental variablesReturns to educationMincer modelGEIH surveyAnálisis de datos Pseudo-Panel aplicado a retornos a la educación en Bogotá D.C.Analysis of pseudo-panel data applied to return to education in Bogotá D.C.Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRedColLaReferenciaAngrist, J. D., Imbens, G. W., y Krueger, A. B. (1999). Jackknife instrumental variables estimation. Journal of Applied Econometrics, 14(1), 57-67 .Ashenfelter, O., Harmon, C., y Oosterbeek, H. (1999). A review of estimates of the schooling/earnings relationship, with tests for publication bias. Labour economics, 6(4), 453-470 .Card, D. (1999). The causal effect of education on earnings. Handbook of labor economics, 3, 1801-1863 .Cohn, E., y Addison, J. T. (1998). The economic returns to lifelong learning in OECD countries. Education economics, 6(3), 253-307 .Collado, M. D. (1997). Estimating dynamic models from time series of independent cross-sections. Journal of Econometrics, 82(1), 37-62 .DANE. (2022). Colombia - Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2021. https://www.dane.gov.co.Deaton, A. (1985). Panel data from time series of cross-sections. Journal of econometrics, 30(1-2), 109-126 .Devereux, P. J. (2007). Improved errors-in-variables estimators for grouped data. 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World Development, 38(11), 1616-1625.AdministradoresEstudiantesGrupos comunitariosPersonal de apoyo escolarProveedores de ayuda financiera para estudiantesPúblico generalLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82670/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1032464306_2022.pdf1032464306_2022.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Estadísticaapplication/pdf2938684https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82670/2/1032464306_2022.pdf707395cc695fc462f792f7bf50533449MD52THUMBNAIL1032464306_2022.pdf.jpg1032464306_2022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4275https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82670/3/1032464306_2022.pdf.jpg2f74addd7a99c0d920ca83f22c624333MD53unal/82670oai:repositorio.unal.edu.co:unal/826702024-08-12 23:11:40.983Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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