El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015"

Transcripción

1 El Impacto de las Remesas en el y el Consumo en Méxco, 2015 Ilana Zárate Gutérrez y Javer González Rosas Cudad de Méxco Juno 23 de

2 O B J E T I V O Durante muchos años la mgracón ha sdo vsta como un problema tanto para los países expulsores como para los de destno Vsta la mgracón desde la perspectva de los países de orgen, se dce que la mgracón tene costos y benefcos Uno de los benefcos es el envío de remesas En este contexto, el objetvo de esta ponenca es determnar la relacón entre remesas y varables macroeconómcas como el Producto Interno Bruto () y el consumo (CMO) en Méxco, en el perodo En un ntento por PROBAR LA HIPÓTESIS de que exste un benefco de la mgracón nternaconal en el crecmento del país 2

3 MIGRACIÓN Y REMESAS En Méxco, la mgracón a Estados Undos ha sdo de tal mportanca que las remesas famlares se han consttudo como la prmer fuente de dvsas del país, superando ncluso las exportacones de petróleo De enero a julo de 2015, las remesas superaron 17 por cento el ngreso de dvsas por exportacón de petróleo crudo Las remesas nfluyen en múltples decsones ndvduales y famlares de los hogares receptores, sobre todo las referentes al consumo, por lo que se converten en una oportundad para motvar un mejor aprovechamento en actvdades productvas, de educacón y de nversón 3

4 CRECIMIENTO ECONÓMICO Y DESARROLLO Para comprender mejor el papel de las remesas en el entorno económco y socal, es necesaro dstngur entre crecmento y desarrollo El crecmento se refere al aumento en térmnos monetaros de la economía de un país y se refleja en ncrementos del y el Consumo El desarrollo por el contraro mplca cuestones de benestar socal, como el mejoramento de las condcones de vda de los ndvduos, los hogares, las comundades y las regones 4

5 CRECIMIENTO ECONÓMICO El está conformado por: = CMO + GG + I + X-M Se puede ver desde el lado del ngreso o de la demanda Las remesas no se encuentran drectamente dentro del, sno que se consderan parte del consumo de las famlas y dentro del saldo de la balanza comercal (X- M) 5

6 LOS DATOS USADOS Los datos sobre las remesas famlares totales ncluyen las envadas desde Estados Undos y otros países Estos datos son proporconados por el Banco de Méxco y se encuentran en mllones de dólares El y el Consumo, tomados del INEGI, están a precos constantes de 2008 Para poder comparar y analzar las cfras en pesos mexcanos, las remesas famlares se multplcaron por el tpo de cambo vgente para cada año, con el fn de tomar en cuenta el efecto en la actvdad económca El tpo de cambo tambén es proporconado peródcamente por el Banco de Méxco 6

7 Año Cuadro 1 Remesas, y Consumo de Méxco, Remesas Mllones de dólares Tpo de cambo Remesas Consumo Mllones de pesos a precos de 2008 Mllones de pesos según tpo de cambo vgente 7 Mllones de pesos a precos de ,366 5,182,959 8,132, ,159 6,420,895 10,288, ,267 7,400,756 11,160, ,699 7,808,965 11,718, ,792 8,046,201 12,087, ,418 8,198,835 12,256, ,794 7,669,325 11,680, ,076 8,103,919 12,277, ,565 8,493,188 12,774, ,314 8,911,848 13,287, ,613 9,106,081 13,471, ,682 9,286,764 13,760,185 Fuente: Los datos del consumo y el fueron tomados del INEGI Los datos de remesas de 1993, 1994, corresponden a la fuente del Banco de Méxco Los datos de remesas de 1995, fueron tomados del Anuaro de mgracón y remesas, 2015 Para el tpo de cambo se consderó el publcado por el Banco de Méxco en el Daro Ofcal para solventar oblgacones denomnadas en dólares de los EEUU, con el fn de tomar en cuenta el efecto en la actvdad económca (para este punto ver más referencas en Macías, 2003)

8 Gráfca 1 Remesas, y Consumo en Méxco Mllones de pesos Remesas CMO Fuente: Banco de Méxco e INEGI Remesas por 10 8

9 RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO Como los tres ndcadores tenen un comportamento muy smlar a través del tempo, entonces de acuerdo con la teoría de la correlacón, cuando las remesas se ncrementen, tanto el como el CMO se deben de ncrementar tambén Los cálculos del coefcente de correlacón de Pearson confrman lo que las observacones sugeren La correlacón entre las Remesas y el es de 942 por cento, en tanto que entre las Remesas y el Consumo es de 952 por cento Esto quere decr que, el comportamento del y el CMO está nfluencado por las remesas, y entonces el PROBLEMA es encontrar las ecuacones que gobernan este comportamento 9

10 El comportamento es errátco El y el CMO son Fenómenos aleatoros RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO Gráfca 2 y Consumo según remesas en Méxco El y CMO deben tener una meda y una varanza La meda sobre la recta La desvacón depende de la varanza CMO Un componente determnístco y otro aleatoro Fuente: INEGI, Banco de nformacón económca Remesas

11 RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO Componente determínstco, la recta Componente aleatoro, la cantdad de desvacón Regresón lneal smple = β + β R + ε 0 1 P Gráfca 2 y Consumo según remesas en Méxco β α β nclnacón 1 recta α 1 nclnacón recta CMO CMO = α + α R + ε 0 1 C Fuente: INEGI, Banco de nformacón económca Remesas

12 RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO El modelo de regresón = β 0 + β1 R + ε P denota la observacón de la varable aleatora Producto Interno Bruto R 0 ε p denota la observacón de la varable remesas β y son constantes desconocdas β 1 es una varable aleatora Normal con meda µ = 0 y varanza constante σ 2 P S y j son dferentes entonces las varables aleatoras ε y ε son ndependentes p pj 12

13 RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO Utlzando el método de mínmos cuadrados ordnaros se estmaron los parámetros desconocdos β, β, α y α 1 Las ecuacones del comportamento del y el CMO en térmnos de las remesas son = 8,460, R +ε P (1) CMO = 5,176, R +ε C El proceso de valdacón comprobó que todos los supuestos de los modelos (1) y (2) son certos (2) 13

14 RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO mllón de pesos, la meda del se ncrementará en 1424 mllones Utlzando la ecuacón (1) se concluye que al ncrementarse las remesas en un = 8,460, R +ε P Lo que mplca que las remesas contrbuyen al ncremento del promedo en 168 por un bllón de pesos Esto es, s las remesas son cero, entonces el sería de 8, 460,506 mllones de pesos, pero s las remesas se ncrementan en una undad, el sería 8, 460, , es decr: o δ δ = = = (1) por un bllón de pesos 14

15 Utlzando la ecuacón (2) se concluye que al ncrementarse las remesas en un mllón de pesos el CMO promedo sufre un ncremento de 1115 mllones de pesos RELACIÓN ENTRE REMESAS, Y CMO CMO = 5,176, R +ε C Lo que representa un ncremento de 215 por un bllón de pesos, resultado que se obtene al consderar que al ncrementarse las remesas en una undad el ncremento del consumo promedo sería: o δ CMO = = δcmo = 215 por un bllón de pesos 15

16 CONCLUSIONES En Méxco, en el perodo , el y el Consumo en térmnos de las remesas no se comportan de manera arbtrara sno que están gobernados por las sguentes ecuacones matemátcas = 8,460, R +ε P CMO = 5,176, R +ε C Las ecuacones del comportamento del y del CMO en térmnos de las remesas son una prueba empírca de que las remesas tenen un mpacto en el crecmento económco de Méxco Fnalmente, los resultados anterores prueban la hpótess de que la mgracón nternaconal tene un benefco en la economía del país 16

EJERCICIOS. Ejercicio 1.- Para el modelo de regresión simple siguiente: Y i = βx i + ε i i =1,..., 100. se tienen las siguientes medias muestrales:

EJERCICIOS. Ejercicio 1.- Para el modelo de regresión simple siguiente: Y i = βx i + ε i i =1,..., 100. se tienen las siguientes medias muestrales: EJERCICIOS Tema 2: MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE Ejercco 1.- Para el modelo de regresón smple sguente: Y = βx + ε =1,..., 100 se tenen las sguentes medas muestrales: ( P y ) /n =0.3065 ( P y 2 ) /n

Más detalles

Oferta de Trabajo Parte 2. Economía Laboral Julio J. Elías LIE - UCEMA

Oferta de Trabajo Parte 2. Economía Laboral Julio J. Elías LIE - UCEMA Oferta de Trabajo Parte 2 Economía Laboral Julo J. Elías LIE - UCEMA Curva de oferta de trabajo ndvdual Consumo Salaro por hora ($) G w=$20 F w=$25 25 Curva de Oferta de Trabajo Indvdual w=$14 20 14 w

Más detalles

Inferencia en Regresión Lineal Simple

Inferencia en Regresión Lineal Simple Inferenca en Regresón Lneal Smple Modelo de regresón lneal smple: Se tenen n observacones de una varable explcatva x y de una varable respuesta y, ( x, y)(, x, y),...,( x n, y n ) el modelo estadístco

Más detalles

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo Evaluacón Económca de Proyectos de Inversón 1 ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacón se podría defnr, smplemente, como el proceso en el cual se determna el mérto, valor o sgnfcanca de un proyecto. Este proceso

Más detalles

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas.

Muestra: son datos de corte transversal correspondientes a 120 familias españolas. Capítulo II: El Modelo Lneal Clásco - Estmacón Aplcacones Informátcas 3. APLICACIONES INFORMÁTICAS Fchero : cp.wf (modelo de regresón smple) Seres: : consumo famlar mensual en mles de pesetas RENTA: renta

Más detalles

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general

EJERCICIO 1 1. VERDADERO 2. VERDADERO (Esta afirmación no es cierta en el caso del modelo general). 3. En el modelo lineal general PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general. 3. En el modelo lneal general Y =X β + ε, explcar la forma que

Más detalles

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria REGRESION LINEAL MULTIPLE

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria REGRESION LINEAL MULTIPLE Especalsta en Estadístca y Docenca Unverstara REGRESION LINEAL MULTIPLE El modelo de regresón lneal múltple El modelo de regresón lneal múltple con p varables predctoras y basado en n observacones tomadas

Más detalles

6 Impacto en el bienestar de los beneficiarios del PAAM

6 Impacto en el bienestar de los beneficiarios del PAAM 6 Impacto en el benestar de los benefcaros del PAAM Con el fn de evaluar el efecto del PAAM sobre sus benefcaros, se consderó como hpótess que el Programa ha nfludo en el mejoramento de la caldad de vda

Más detalles

1 EY ( ) o de E( Y u ) que hace que g E ( Y ) sea lineal. Por ejemplo,

1 EY ( ) o de E( Y u ) que hace que g E ( Y ) sea lineal. Por ejemplo, Modelos lneales generalzados En los modelos no lneales (tanto en su formulacón con coefcentes fjos o coefcentes aleatoros) que hemos vsto hasta ahora, exsten algunos que se denomnan lnealzables : son modelos

Más detalles

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D.

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Pronóstcos Humberto R. Álvarez A., Ph. D. Predccón, Pronóstco y Prospectva Predccón: estmacón de un acontecmento futuro que se basa en consderacones subjetvas, en la habldad, experenca y buen juco de las

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1 Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale

Más detalles

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral

Más detalles

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación

Efectos fijos o aleatorios: test de especificación Cómo car?: Montero. R (2011): Efectos fjos o aleatoros: test de especfcacón. Documentos de Trabajo en Economía Aplcada. Unversdad de Granada. España Efectos fjos o aleatoros: test de especfcacón Roberto

Más detalles

Análisis cuantitativo aplicado al Comercio Internacional y el Transporte

Análisis cuantitativo aplicado al Comercio Internacional y el Transporte Máster de Comerco, Transporte y Comuncacones Internaconales Análss cuanttatvo aplcado al Comerco Internaconal y el Transporte Ramón úñez Sánchez Soraya Hdalgo Gallego Departamento de Economía Introduccón

Más detalles

1.Variables ficticias en el modelo de regresión: ejemplos.

1.Variables ficticias en el modelo de regresión: ejemplos. J.M.Arranz y M.M. Zamora.Varables fctcas en el modelo de regresón: ejemplos. Las varables fctcas recogen los efectos dferencales que se producen en el comportamento de los agentes económcos debdo a dferentes

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

GERENCIA DE OPERACIONES Y PRODUCCIÓN DISEÑO DE NUEVOS PRODUCTOS Y SERVICIOS ESTRATEGIAS DE OPERACIONES

GERENCIA DE OPERACIONES Y PRODUCCIÓN DISEÑO DE NUEVOS PRODUCTOS Y SERVICIOS ESTRATEGIAS DE OPERACIONES GERENCIA DE OPERACIONES Y PRODUCCIÓN DISEÑO DE NUEVOS PRODUCTOS Y SERVICIOS ESTRATEGIAS DE OPERACIONES PRONÓSTICOS PREDICCIÓN, PRONÓSTICO Y PROSPECTIVA Predccón: estmacón de un acontecmento futuro que

Más detalles

Relación 2: Regresión Lineal.

Relación 2: Regresión Lineal. Relacón 2: Regresón Lneal. 1. Se llevó a cabo un estudo acerca de la cantdad de azúcar refnada (Y ) medante un certo proceso a varas temperaturas dferentes (X). Los datos se codfcan y regstraron en el

Más detalles

Objetivo del tema. Esquema del tema. Economía Industrial. Tema 2. La demanda de la industria

Objetivo del tema. Esquema del tema. Economía Industrial. Tema 2. La demanda de la industria Economía Industral Tema. La demanda de la ndustra Objetvo del tema Entender el modelo económco de comportamento del consumdor, fnalmente resumdo en la funcón de demanda. Comprender el carácter abstracto

Más detalles

Estadísticos muéstrales

Estadísticos muéstrales Estadístcos muéstrales Una empresa dedcada al transporte y dstrbucón de mercancías, tene una plantlla de 50 trabajadores. Durante el últmo año se ha observado que 5 trabajadores han faltado un solo día

Más detalles

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó Comparacón entre dstntos Crteros de decsón (, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó Master of Scence en Evaluacón de Proyectos (Unversty of York) Project Management Professonal (PMP certfed by the PMI) Profesor

Más detalles

PRÁCTICA 16: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN

PRÁCTICA 16: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN PRÁCTICA 6: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE SOLUCIÓN EJERCICIO. VERDADERO. VERDADERO (Esta afrmacón no es certa en el caso del modelo general). 3. En el modelo lneal general Y = X b + e, explcar la forma

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza

Maestría en Administración. Medidas Descriptivas. Formulario e Interpretación. Dr. Francisco Javier Cruz Ariza Maestría en Admnstracón Meddas Descrptvas Formularo e Interpretacón Dr. Francsco Javer Cruz Arza A contnuacón mostramos el foco de atencón de las dstntas meddas que abordaremos en el presente manual. El

Más detalles

Ejemplo: Consumo - Ingreso. Ingreso. Consumo. Población 60 familias

Ejemplo: Consumo - Ingreso. Ingreso. Consumo. Población 60 familias Ejemplo: Consumo - Ingreso Ingreso Consumo Poblacón 60 famlas ( YX ) P = x [ YX ] E = x Línea de regresón poblaconal 80 60 Meda Condconal 40 20 00 [ X = 200] EY o o o o [ X = 200] EY 80 o o o 60 o 40 8

Más detalles

Tema 6 El mercado de bienes y la función IS

Tema 6 El mercado de bienes y la función IS Tema 6 El mercado de benes y la funcón IS Macroeconomía I Sánchez Curso 2008-09 Bblografía para preparar este tema Apuntes de clase Capítulo 5, Macroeconomía, O. Blanchard, pp. 81-100 Objetvo del tema

Más detalles

NOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s) Porcentaje de defectos producidos Máquina Porcentaje de producción

NOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s) Porcentaje de defectos producidos Máquina Porcentaje de producción UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PRIMER EAMEN FINAL RESOLUCIONES

Más detalles

Regresión Lineal Simple y Correlación

Regresión Lineal Simple y Correlación 4 Regresón Lneal Smple y Correlacón 4.1. Fundamentos teórcos 4.1.1. Regresón La regresón es la parte de la estadístca que trata de determnar la posble relacón entre una varable numérca, que suele llamarse

Más detalles

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística

Facultad de Ingeniería División de Ciencias Básicas Coordinación de Ciencias Aplicadas Departamento de Probabilidad y Estadística Facultad de Ingenería Dvsón de Cencas Báscas Coordnacón de Cencas Aplcadas Departamento de Probabldad y Estadístca Probabldad y Estadístca Prmer Eamen Fnal Tpo A Semestre: 00- Duracón máma:. h. Consderar

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una mustra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ) (x, y ).. (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón exstente

Más detalles

MACROECONOMÍA I GUÍA. de trabajos prácticos Nº 5: el modelo de OFERTA AGREGADA- DEMANDA AGREGADA

MACROECONOMÍA I GUÍA. de trabajos prácticos Nº 5: el modelo de OFERTA AGREGADA- DEMANDA AGREGADA GUÍA de trabajos práctcos Nº 5: el modelo de OFERTA AGREGADA- DEMANDA AGREGADA La demanda agregada La oferta agregada Equlbro conjunto de todos los mercados (benes, dnero y trabajo). Polítcas monetara

Más detalles

H 0 : La distribución poblacional es uniforme H 1 : La distribución poblacional no es uniforme

H 0 : La distribución poblacional es uniforme H 1 : La distribución poblacional no es uniforme Una hpótess estadístca es una afrmacón con respecto a una característca que se desconoce de una poblacón de nterés. En la seccón anteror tratamos los casos dscretos, es decr, en forma exclusva el valor

Más detalles

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1). TRABAJO 1: Varables Estadístcas Undmensonales (Tema 1). Técncas Cuanttatvas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enuncados de los ejerccos que sguen aparecen

Más detalles

USOS Y EXTENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES

USOS Y EXTENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES Unversdad de San Andrés Departamento de Economía Econometría Semestre de otoño USOS Y ETENSIONES DEL MODELO LINEAL CON K VARIABLES Marana Marchonn marana@depeco.econo.unlp.edu.ar Varables explcatvas bnaras

Más detalles

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro

Práctica 2 Caracterización de un dinamómetro Págna 1/9 Práctca Caracterzacón de un dnamómetro Págna 1 Págna /9 1. Segurdad en la ejecucón Pelgro o fuente de energía 1 Peso de las masas patrón Resgo asocado Al manpular las masas nadecuadamente se

Más detalles

Práctica 1 Caracterización de un voltímetro analógico

Práctica 1 Caracterización de un voltímetro analógico Págna 3/9 Área: Práctca 1 Caracterzacón de un voltímetro analógco Págna 3 Págna 4/9 Área: 1. Segurdad en la ejecucón Pelgro o fuente de energía 1 Foco ncandescente Fuente de poder Resgo asocado Quemadura

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación

Análisis de Regresión y Correlación 1 Análss de Regresón y Correlacón El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes (o relaconadas). El análss de correlacón

Más detalles

3. Asociación, Correlación y Regresión Lineal

3. Asociación, Correlación y Regresión Lineal 3. Asocacón, Correlacón y Regresón Lneal 3 3.. Asocacón y Causaldad Algunos sucesos o crcunstancas tenden a segur a otros cuando ocurren en el tempo. varos de estos sucesos que ocurren repetdamente en

Más detalles

Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple . Regresón lneal smple Correlacón y regresón lneal smple. Introduccón La correlacón entre dos varables ( e Y) se refere a la relacón exstente entre ellas de tal manera que a determnados valores de se asocan

Más detalles

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004)

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004) FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Xménez & San Martín, 004) Capítulo. Nocones báscas de álgebra de matrces Fe de erratas.. Cálculo de la transpuesta de una matrz

Más detalles

INTEGRACIÓN DE CENSOS Y ENCUESTAS DE HOGARES DIRECCIÓN GENERAL DE ESTADÍSTICA, ENCUESTAS Y CENSOS PARAGUAY

INTEGRACIÓN DE CENSOS Y ENCUESTAS DE HOGARES DIRECCIÓN GENERAL DE ESTADÍSTICA, ENCUESTAS Y CENSOS PARAGUAY 253 INTEGRACIÓN DE CENSOS Y S DE HOGARES DIRECCIÓN GENERAL DE ESTADÍSTICA, S Y CENSOS PARAGUAY 254 Integracón de Censos y Encuestas de Hogares ANTECEDENTES Con el Censo del 82 se elaboró (en 1991) un Mapa

Más detalles

PUEDE EL PERÚ SER UN NUEVO MILAGRO ECONÓMICO?

PUEDE EL PERÚ SER UN NUEVO MILAGRO ECONÓMICO? XXV Encuentro de Economstas del BCRP PUEDE EL PERÚ SER UN NUEVO MILAGRO ECONÓMICO? Ramundo G. Chrnos Dcembre 007 Qué es un mlagro económco?...concepto acuñado por la revsta The Tmes para referrse a la

Más detalles

REGRESION Y CORRELACION

REGRESION Y CORRELACION nav Estadístca (complementos) 1 REGRESION Y CORRELACION Fórmulas báscas en la regresón lneal smple Como ejemplo de análss de regresón, descrbremos el caso de Pzzería Armand, cadena de restaurantes de comda

Más detalles

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS Edgar Acuña Fernández Departamento de Matemátcas Unversdad de Puerto Rco Recnto Unverstaro de Mayagüez Edgar Acuña Analss de Regreson Regresón con varables

Más detalles

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL.

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL. 1. Una cofradía de pescadores regstra la cantdad de sardnas que llegan al puerto (X), en klogramos, el preco de la subasta en la lonja (Y), en euros por klo, han

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. Fenómeno aleatoro: no es posble predecr el resultado. La estadístca se ocupa de aquellos fenómenos no determnstas donde

Más detalles

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION LINEAL SIMPLE REGREION LINEAL IMPLE Jorge Galbat Resco e dspone de una muestra de observacones formadas por pares de varables: (x 1, y 1 ), (x, y ),.., (x n, y n ) A través de esta muestra, se desea estudar la relacón

Más detalles

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL

ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ÍNDICE GENERAL ESTADÍSTICA BIDIMESIOAL ÍDICE GEERAL 1.-Varable Estadístca Bdmensonal. Tablas de frecuenca... 1.1.- Concepto de varable estadístca bdmensonal. Eemplos.... 1..-Tablas bdmensonales de frecuencas. Tablas

Más detalles

Consumo de un estudiante granadino

Consumo de un estudiante granadino Consumo de un estudante granadno Trabajo de Econometría 3º de GADE, grupo C María Teresa Penado García Ana Isabel Béjar Pérez Marna Herrero López ÍNDICE Introduccón y varables escogdas para realzar el

Más detalles

Complementos al ABC: efectos dinámicos

Complementos al ABC: efectos dinámicos Complementos al ABC: efectos dnámcos CAF - CEPAL P. Rozas & J. Rvera Buenos Ares, juno de 2008 Varables y fuentes de nformacón Encuesta de Hogares de dversos años de los países en estudo.- Bolva: Encuesta

Más detalles

Geometría convexa y politopos, día 1

Geometría convexa y politopos, día 1 Geometría convexa y poltopos, día 1 Alexey Beshenov (cadadr@gmal.com) 8 de agosto de 2016 Los objetos geométrcos que nos nteresan en esta hstora son subconjuntos de R n. Voy a denotar los puntos de R n

Más detalles

( ) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas ) y Y. N n. S y. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas )

( ) MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas ) y Y. N n. S y. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SIN REEMPLAZO ( mas ) MUETREO ALEATORIO IMPLE I Este esquema de muestreo es el más usado cuando se tene un marco de muestreo que especfque la manera de dentfcar cada undad en la poblacón. Además no se tene conocmento a pror

Más detalles

16.21 Técnicas de diseño y análisis estructural. Primavera 2003 Unidad 8 Principio de desplazamientos virtuales

16.21 Técnicas de diseño y análisis estructural. Primavera 2003 Unidad 8 Principio de desplazamientos virtuales 16.21 Técncas de dseño y análss estructural Prmavera 2003 Undad 8 Prncpo de desplazamentos vrtuales Prncpo de desplazamentos vrtuales Tengamos en cuenta un cuerpo en equlbro. Sabemos que el campo de esfuerzo

Más detalles

TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE LECTURA OBLIGATORIA Regresón Lneal Múltple. En Ral, A. y Varela, J. (008). Estadístca Práctca para la Investgacón en Cencas de la Salud. Coruña: Netbblo.

Más detalles

La Relación existente entre Gasto y Déficit Público en Latinoamérica ( )

La Relación existente entre Gasto y Déficit Público en Latinoamérica ( ) La Relacón exstente entre Gasto y Défct Públco en Latnoamérca (1960-2004) XXV Encuentro de Economstas Banco Central de Reserva del Perú Rodolfo Baca Gómez- Sánchez Lma, Dcembre 2007 1 Resumen Estudar cómo

Más detalles

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA En el sguente capítulo se presenta al nco, defncones de algunos conceptos actuarales que se utlzan para la elaboracón de las bases técncas del Producto de Salud al gual que la metodología

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso. CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de

Más detalles

Análisis sucinto de Porcentaje de Reducción de Siembra (PRS)

Análisis sucinto de Porcentaje de Reducción de Siembra (PRS) Análss sucnto de Porcentaje de Reduccón de Sembra (PRS) Fuentes: D.S. N 74 de fecha 27 de mayo de 2016, publcado en el Daro Ofcal con fecha 23 de agosto de 2016, que modfcó el Reglamento de Meddas de Proteccón,

Más detalles

INVIRTIENDO EN PUBLICIDAD: ESTRATEGIAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR COMERCIAL ECUATORIANO

INVIRTIENDO EN PUBLICIDAD: ESTRATEGIAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR COMERCIAL ECUATORIANO ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL INSTITUTO DE CIENCIAS HUMANISTICAS Y ECONOMICAS INVIRTIENDO EN PUBLICIDAD: ESTRATEGIAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR COMERCIAL ECUATORIANO Resumen: Las decsones de

Más detalles

A. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa.

A. Una pregunta muy particular que se puede hacer a una distribución de datos es de qué magnitud es es la heterogeneidad que se observa. MEDIDA DE DIPERIÓ A. Una pregunta muy partcular que se puede hacer a una dstrbucón de datos es de qué magntud es es la heterogenedad que se observa. FICHA º 18 Las meddas de dspersón generalmente acompañan

Más detalles

CÁLCULO DE LA TASA INTERNA DE RETORNO DE LA EDUCACIÓN EN COLOMBIA *

CÁLCULO DE LA TASA INTERNA DE RETORNO DE LA EDUCACIÓN EN COLOMBIA * CÁLCULO DE LA TASA INTERNA DE RETORNO DE LA EDUCACIÓN EN * INTRODUCCIÓN Helmuth Yesd Aras Gómez ** Álvaro Hernando Chaves Castro *** El efecto de la educacón sobre el desarrollo económco tradconalmente

Más detalles

Desigualdad de oportunidades y el rol del sistema educativo en los logros de los jóvenes uruguayos

Desigualdad de oportunidades y el rol del sistema educativo en los logros de los jóvenes uruguayos Desgualdad de oportundades y el rol del sstema educatvo en los logros de los jóvenes uruguayos Cecla Llambí Marcelo Perera Pablo Messna Febrero de 2009 Esta nvestgacón fue fnancada por el Fondo Carlos

Más detalles

B1. Metas de gestión para el caso de Proyectos financiados con recursos no reembolsables

B1. Metas de gestión para el caso de Proyectos financiados con recursos no reembolsables ANEXO N 1 1. METAS DE GESTION A. METAS DE GESTIÓN DE LA TARIFA BASICA Corresponde a las metas de gestón de los proyectos ejecutados y fnancados con recursos nternamente generados por la Empresa, comprenddos

Más detalles

PRACTICA 4. Asignatura: Economía y Medio Ambiente Titulación: Grado en ciencias ambientales Curso: 2º Semestre: 1º Curso

PRACTICA 4. Asignatura: Economía y Medio Ambiente Titulación: Grado en ciencias ambientales Curso: 2º Semestre: 1º Curso PRACTICA 4 Asgnatura: Economía y Medo Ambente Ttulacón: Grado en cencas ambentales Curso: º Semestre: 1º Curso 010-011 Profesora: Inmaculada C. Álvarez Ayuso Inmaculada.alvarez@uam.es PREGUNTAS TIPO TEST

Más detalles

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

Análisis Matemático en la Economía: Optimización y Programación. Augusto Rufasto

Análisis Matemático en la Economía: Optimización y Programación. Augusto Rufasto Análss Matemátco en la Economía: Optmzacón y Programacón arufast@yahoo.com-rufasto@lycos.com www.geoctes.com/arufast-http://rufasto.trpod.com La optmzacón y la programacón están en el corazón del problema

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado

Más detalles

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID DELTA MATE OMAÓN UNETAA / Gral. Ampuda, 6 8003 MADD EXÁMEN NTODUÓN A LA ELETÓNA UM JUNO 008 El examen consta de ses preguntas. Lea detendamente los enuncados. tene cualquer duda consulte al profesor. Todas

Más detalles

Métodos cuantitativos de análisis gráfico

Métodos cuantitativos de análisis gráfico Métodos cuanttatvos de análss gráfco Método de cuadrados mínmos Regresón lneal Hemos enfatzado sobre la mportanca de las representacones gráfcas hemos vsto la utldad de las versones lnealzadas de los gráfcos

Más detalles

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada. Introduccón a la Estadístca Empresaral Capítulo - Análss conjunto de dos varables Jesús ánchez Fernández CAPITULO - AÁLII COJUTO DE DO VARIABLE Presentacón de los datos Tablas de doble entrada En el capítulo

Más detalles

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS

ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 2011 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE POR CARRETERA AÑO CONTABLE 0 INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS 03 ÍNDICE I. METODOLOGÍA ENCUESTA ESTRUCTURAL DE TRANSPORTE INTERURBANO DE PASAJEROS POR CARRETERA.

Más detalles

5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS.

5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS. 5.0 ESTADÍSTICOS PARA DATOS AGRUPADOS. Para organzar los datos a medda que el número de observacones crece, es necesaro condensar más los datos en tablas apropadas, a fn de presentar, analzar e nterpretar

Más detalles

Regresión Binomial Negativa

Regresión Binomial Negativa Regresón Bnomal Negatva Resumen El procedmento Regresón Bnomal Negatva está dseñado para ajustar un modelo de regresón en el cual la varable dependente Y consste de conteos. El modelo de regresón ajustado

Más detalles

Tema 6 El mercado de bienes y la función IS

Tema 6 El mercado de bienes y la función IS Tema 6 El mercado de benes y la funcón IS Macroeconomía I Prof. Anhoa Herrarte Sánchez Curso 2007-08 Bblografía para preparar este tema Apuntes de clase Capítulo 3, Macroeconomía, O. Blanchard Prof. Anhoa

Más detalles

Tema 1 : INTRODUCCIÓN

Tema 1 : INTRODUCCIÓN Introduccón a la Econometría Tema 1: ITRODUCCIÓ Tema 1 : ITRODUCCIÓ 1.1 Análss de datos bdmensonales. Cuando estudamos un enómeno con dos característcas observables que creemos puedan tener relacón o cuando

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE AÑOS EXÁMENES PROPUESTOS Y RESUELTOS DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES CONVOCATORIAS DE --- F Jménez Gómez Este cuaderno

Más detalles

Economía Aplicada. Estimador de diferencias en diferencias. Ver Wooldridge cap.13. Departamento de Economía Universidad Carlos III de Madrid 1 / 19

Economía Aplicada. Estimador de diferencias en diferencias. Ver Wooldridge cap.13. Departamento de Economía Universidad Carlos III de Madrid 1 / 19 Economía Aplcada Estmador de dferencas en dferencas Departamento de Economía Unversdad Carlos III de Madrd Ver Wooldrdge cap.13 1 / 19 Análss de Polítca: Dferencas-en-Dferencas En muchos casos la varable

Más detalles

Práctica 12 - Programación en C++ Pág. 1. Practica Nº 12. Prof. Dr. Paul Bustamante. Informática II Fundamentos de Programación - Tecnun

Práctica 12 - Programación en C++ Pág. 1. Practica Nº 12. Prof. Dr. Paul Bustamante. Informática II Fundamentos de Programación - Tecnun Práctca 1 - Programacón en C++ Pág. 1 Práctcas de C++ Practca Nº 1 Informátca II Fundamentos de Programacón Prof. Dr. Paul Bustamante Práctca 1 - Programacón en C++ Pág. 1 INDICE ÍNDICE... 1 1.1 Ejercco

Más detalles

La elasticidad como una aplicación de análisis de oferta y demanda

La elasticidad como una aplicación de análisis de oferta y demanda La elastcdad como una aplcacón de análss de oerta y demanda por Aracel Ramírez Zamora La elastcdad mde la sensbldad de una varable a otra, nos ndca la varacón porcentual que expermentará la cantdad demandada

Más detalles

2. EL TENSOR DE TENSIONES. Supongamos un cuerpo sometido a fuerzas externas en equilibrio y un punto P en su interior.

2. EL TENSOR DE TENSIONES. Supongamos un cuerpo sometido a fuerzas externas en equilibrio y un punto P en su interior. . EL TENSOR DE TENSIONES Como se explcó prevamente, el estado tensonal en un punto nteror de un cuerpo queda defndo por 9 componentes, correspondentes a componentes por cada una de las tensones nternas

Más detalles

MEDIDAS DESCRIPTIVAS

MEDIDAS DESCRIPTIVAS Tema 2: MEDIDAS DESCRIPTIVAS DE LOS DATOS 1. MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ: Meda Medana Moda Cuantles Otras 2. MEDIDAS DE DISPERSIÓ: Desvacón típca Varanza Rango Otras 3. MEDIDAS DE FORMA: Asmetría Apuntamento

Más detalles

2ª Colección Tema 2 La oferta, la demanda y el mercado

2ª Colección Tema 2 La oferta, la demanda y el mercado Cuestones y problemas de Introduccón a la Teoría Económca Carmen olores Álvarez Albelo Mguel Becerra omínguez Rosa María Cáceres Alvarado María del Plar Osorno del Rosal Olga María Rodríguez Rodríguez

Más detalles

FORMULARIO PARA LA PRESENTACIÓN DE RESUMEN DE PONENCIA

FORMULARIO PARA LA PRESENTACIÓN DE RESUMEN DE PONENCIA FORMULARIO PARA LA PRESENTACIÓN DE RESUMEN DE PONENCIA TÍTULO DE LA PONENCIA: Heterogenedad en los perfles de ngreso y retornos a la educacón superor en el Perú AUTOR: Gustavo Yamada, Juan F. Castro y

Más detalles

EL MODELO DE CARTERA DE PROYECTOS

EL MODELO DE CARTERA DE PROYECTOS EL ODELO DE CATEA DE POYECTOS. Decsones fnanceras y mercado de captales: la síntess neoclásca 2. La utldad del modelo de arkowtz en la valoracón de proyectos de nversónó 3. Determnacón de equvalentes de

Más detalles

ANEXO METODOLOGÍA EVALUACIÓN DE IMPACTO

ANEXO METODOLOGÍA EVALUACIÓN DE IMPACTO GOBIERNO DE CHILE MINISTERIO DE HACIENDA Dreccón de Presupuestos ANEXO METODOLOGÍA EVALUACIÓN DE IMPACTO Dvsón de Control de Gestón Santago, Mayo 2009 CHILE PRESENTACIÓN * El anexo que a contnuacón se

Más detalles

Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Números Índices

Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Números Índices Estadístca Descrptva y Analss de Datos con la Hoja de Cálculo Excel úmeros Índces úmeros Índces El número índce es un recurso estadístco para medr dferencas entre grupos de datos. Un número índce se puede

Más detalles

Consideraciones empíricas del consumo de los hogares: el caso del gasto en electricidad y alimentos

Consideraciones empíricas del consumo de los hogares: el caso del gasto en electricidad y alimentos Consderacones empírcas del consumo de los hogares: el caso del gasto en electrcdad y almentos Emprcal Consderatons of the Famles Consumpton: the Case uf the Expense n Electrcty and Food Maro Andrés Ramón

Más detalles

( ) = ( ) ( ) E X x p. E X Y = E X E Y XY independientes. E X Y E X E Y Cauchy Schwarzt ( ) 2. Pr X a E X a Markov

( ) = ( ) ( ) E X x p. E X Y = E X E Y XY independientes. E X Y E X E Y Cauchy Schwarzt ( ) 2. Pr X a E X a Markov 1 2 Varables aleatoras 2.1 Dscretas 2.1.1 Genércas Esperanza de una v.a. o Valor esperado Propedades de la Esperanza k = ( x ) E X x p EmX+ b = mex + b EK Varanza de una v.a. = K ( + ) = + E X Y E X E

Más detalles

Regresión y correlación simple 113

Regresión y correlación simple 113 Regresón y correlacón smple 113 Captulo X ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes

Más detalles

DEMANDA PRIVADA REAL DE CRÉDITO

DEMANDA PRIVADA REAL DE CRÉDITO BANCO CENTRAL DE COSTA RICA DIVISIÓN ECONÓMICA DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS DEPARTAMENTO MONETARIO DIE-DM/07-2002-DI DOCUMENTO DE INVESTIGACIÓN JUNIO DEL 2002 DEMANDA PRIVADA REAL DE CRÉDITO

Más detalles

Metodología del Índice de Excedente Bruto Unitario de la Industria Exportadora (IEBU) 1

Metodología del Índice de Excedente Bruto Unitario de la Industria Exportadora (IEBU) 1 Metodología del Índce de Excedente Bruto Untaro de la Industra Exportadora (IEBU) 1 En forma general, el rato del Excedente Bruto de Explotacón por undad de costos para la ndustra exportadora para el período

Más detalles

Tema 3: Procedimientos de Constrastación y Selección de Modelos

Tema 3: Procedimientos de Constrastación y Selección de Modelos Tema 3: Procedmentos de Constrastacón y Seleccón de Modelos TEMA 3: PROCEDIMIENTOS DE CONTRASTACIÓN Y SELECCIÓN DE MODELOS 3) Introduccón a los Modelos con Restrccones Estmacón Restrngda 3) Contrastes

Más detalles

UNA NUEVA VISIÓN DEL CAPITAL HUMANO: EVIDENCIA PARA COLOMBIA

UNA NUEVA VISIÓN DEL CAPITAL HUMANO: EVIDENCIA PARA COLOMBIA Una Nueva Vsón del Captal Humano: Evdenca para Colomba UNA NUEVA VISIÓN DEL CAPITAL HUMANO: EVIDENCIA PARA COLOMBIA Natala Ospna Plaza Unversdad Autónoma de Occdente ABSTRACT Este documento presenta al

Más detalles

El Modelo IS-LM. El modelo IS-LM

El Modelo IS-LM. El modelo IS-LM El Modelo IS-LM El modelo IS-LM 4. Introduccón 4.2 La demanda agregada: La funcón de nversón 4.3 Equlbro del mercado de benes: La curva IS 4.4 Equlbro del mercado de dnero: La curva LM 4.5 Equlbro de la

Más detalles

INTERPRETACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UN MODELO BÁSICO DE REGRESIÓN LINEAL. Rafael de Arce Ramón Mahía Febrero de 2012

INTERPRETACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UN MODELO BÁSICO DE REGRESIÓN LINEAL. Rafael de Arce Ramón Mahía Febrero de 2012 INTERPRETACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UN MODELO BÁSICO DE REGRESIÓN LINEAL Rafael de Arce Ramón Mahía Febrero de 0 Además de abordar en otras sesones y documentos los aspectos relatvos a la estmacón de los

Más detalles

Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte

Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte Introduccón a la Facultad de Cs. Físcas y Matemátcas - Unversdad de Chle Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte 12 de Juno, 2008 Garca Se recomenda complementar la clase con una lectura cudadosa de los capítulos

Más detalles

Departamento de Señales, Sistemas y Radicomunicaciones Comunicaciones Digitales, junio 2011

Departamento de Señales, Sistemas y Radicomunicaciones Comunicaciones Digitales, junio 2011 Departamento de Señales, Sstemas y Radcomuncacones Comuncacones Dgtales, juno 011 Responder los problemas en hojas ndependentes. No se permte el uso de calculadora. Problema 1 6 p.) En este ejercco se

Más detalles

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta.

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta. Rentas Fnanceras. Renta fracconada 6. RETA FRACCIOADA Una renta fracconada se caracterza porque su frecuenca no concde con la frecuenca de varacón del térmno de dcha renta. Las característcas de la renta

Más detalles