dc.contributor.advisor | Misas Arango, Martha Alicia | |
dc.contributor.author | Calderón Cómbita, Ricardo José | |
dc.contributor.author | Peñuela Peña, Alfonso Javier | |
dc.date.accessioned | 2015-02-02T17:49:08Z | |
dc.date.accessioned | 2016-03-29T14:42:03Z | |
dc.date.accessioned | 2020-04-16T19:39:12Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-10T17:17:22Z | |
dc.date.available | 2015-02-02T17:49:08Z | |
dc.date.available | 2016-03-29T14:42:03Z | |
dc.date.available | 2020-04-16T19:39:12Z | |
dc.date.available | 2023-05-10T17:17:22Z | |
dc.date.created | 2014 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/92201 | |
dc.description.abstract | Con el fin de medir los impactos que tiene un grupo de covariables sobre la variable duración, aparece el conjunto de modelos econométricos clásicos, donde normalmente se hace una estimación de la duración media esperada de acuerdo a las covariables incluidas por el investigador. Por otro lado la regresión cuantilica bajo sus propios supuestos, logra resolver el problema del sesgo que existe hacia apariciones extremas de la variable dependiente que bajo una metodología clásica se llevan al impacto promedio. Se concibe el problema como una tarea conjunta de estas dos técnicas: Estimar el efecto de las covariables en la duración esperada a través de los diferentes cuantiles de su distribución. Este problema en el intento de estimación bajo un modelo de falla acelerada tiene el punto de la censura, que la regresión cuantilica clásica no resuelve, generando una nueva forma funcional de estimación que difiere de la regresión cuantilica clásica cargando con dos problemas en la optimización que son la no diferenciabilidad y la no convexidad. Entendido lo anterior tenemos un nuevo marco de estimación en regresión cuantilica ya que tiene en su interior la censura, a esta metodología dado su problema fundamental se le conoce como regresión cuantilica censurada. La estimación se hace por medio del algoritmo desarrollado por Peng y Huang (2008). Finalmente la aplicación empírica se hace con los datos de la gran encuesta integrada de hogares para el tercer trimestre del año 2012 para estudiar la duración del desempleo en Colombia desde una visión cuantilica. | spa |
dc.format | PDF | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Desempleo en Colombia | spa |
dc.title | Impacto cuantílico de los determinantes de la duración del desempleo en Colombia | spa |