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Small area estimation of poverty proportions under unit-level temporal binomial-logit mixed models. (2018) Spriger Link. 27 (2) : 270-294

Hobza, T. (Department of Mathematics, Czech Technical University in Prague); Morales, D. (Operations Research Center, Miguel Hernández University of Elche); Santamaría, L. (Operations Research Center, Miguel Hernández University of Elche)

Abstract. Poverty proportions are averages of dichotomic variables that can be explained by unit-level binomial-logit mixed models. The change between the poverty proportions of two consecutive years is an indicator describing the evolution of poverty. This paper applies a unit-level temporal binomial-logit mixed model for estimating poverty proportions and their changes. The model parameters are estimated by the maximum likelihood method for the Laplace approximation of the loglikelihood. The empirical best predictors (EBP) of proportions and changes are calculated and compared with plug-in estimators. The mean squared error of the EBP is estimated by a parametric bootstrap. A simulation experiment is carried out to study the empirical behavior of the EBP and the plug-in estimators. An application to the estimation of poverty proportions and changes in counties of the region of Valencia, Spain, is given.

A note on measuring group performance over time with pseudo-panels

Aparicio, J.(Center of Operations Research (CIO), Miguel Hernandez University of Elche); Santin, D. ( Department of Applied Economics VI, Complutense University of Madrid).

Abstract. Aparicio, Crespo-Cebada, Pedraja-Chaparro, and Santin (2017) recently extended the Camanho and Dyson (2006) Malmquist-type index (CDMI) for determining group performance in cross-sectional studies to panel or pseudo-panel databases. In that paper, it was shown that the pseudo-panel Malmquist index (PPMI) can be easily interpreted as the ratio of aggregated productivity changes in two groups of decision making units over time, if and only if a new difficult-to-interpret term, the so called ‘divergence compo- nent’ (DC), is equal to one. The aim of this paper is twofold. First, based upon considering a baseline group technology, we define a new base-group base-period PPMI where the DC always vanishes. Second, when more than two groups are analyzed, we show that under this framework the new base-group base- period PPMI, the new base-group CDMI and the components of both indexes satisfy the circular relation. Both results will make it easier for practitioners applying the two indexes in different economic sectors, regardless of how many groups are being compared.

Seminario de Nirian Martín

18 junio, 2018
12:30 pma1:31 pm

Speaker: Nirian Martín (Universidad Computense de Madrid)

Title: “Nuevos procedimientos estadísticos robustos para los modelos de regresión logística multinomial”

Date: 18 de Junio,  12:30 h.

Localication: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit)

Abstract.  Este trabajo desarrolla una nueva familia de estimadores, los conocidos estimadores de mínima “density power divergence” para el modelo de regresión logística multinomial. Se presentan así mismo, una familia de estadísticos de contraste de Wald, útiles para hipótesis lineales respecto a los parámetros del modelo, basados en estos estimadores. Se estudia teóricamente la robustez de de los estimadores y estadísticos de contraste propuestos, mediante un análisis de la función de influencia. Se muestran varios ejemplos reales para ilustrar la necesidad de contar con procedimientos estadísticos robustos en lugar de utilizar inferencia estadística basada en la función de verosimilitud. Se realiza también un estudio de simulación con el fin de validar empíricamente los resultados teóricos del trabajo. Finalmente, se propone un procedimiento basado en realizaciones muestrales para seleccionar el parámetro de robustez adecuado con su correspondiente justificación empírica.

Seminario de Dorys Rodríguez

13 junio, 2018
1:00 pma2:00 pm

Speaker: Dorys Rodríguez (Universidad de Deusto)

Title:  El enfoque sistémico en la eficiencia de la educación superior: una revisión integrativa de la literatura

Date: 13 junio. 13:00 h. 

Localication: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit)

Abstract. El enfoque sistémico es una aproximación metodológica para la evaluación de sistemas que se centra en examinar la interacción entre los actores clave que lo conforman. En los sistemas de educación superior los procesos se originan en la interacción entre elementos institucionales y organizacionales, que en su conjunto se comportan como un sistema, y que en su esencia requiere de insumos, mecanismos de conversión a nivel procesal, con salidas y flujos de retroalimentación. Adicionalmente, estos sistemas enfrentan presiones internas (cobertura y calidad) y externas (ser competitivos en un mercado global) que los obligan a optimizar sus recursos y a mejorar su desempeño, logrando que las universidades que los conforman sean eficientes y efectivas en su producción. Consecuentemente, a las universidades se les generan, cada vez más, mayores responsabilidades reforzando su carácter de organizaciones multiproducto, multidimensional y multipropósito. Este artículo propone examinar qué y cómo se mide el desempeño de sistemas de educación superior en entornos institucionales a escala nacional. De esta forma, esta investigación ofrece una base conceptual sólida e integral para la definición de modelos de medición del desempeño de sistemas de educación superior, brindando alternativas para la gestión de las políticas públicas desde un enfoque sistémico. Para la validación empírica se examinaron los estudios previos sobre medición de eficiencia y productividad del sector de educación superior aplicando la metodología de revisión integrativa de literatura. Los resultados muestran el creciente interés de la comunidad científica en la evaluación empírica de sistemas de educación superior y en el desarrollo de técnicas matemáticas ajustadas a la estructura funcional de este sector. Se evidencia la evaluación del desempeño de sistemas nacionales en función a cinco orientaciones de producción del orden organizacional. Esta investigación culmina con una discusión acerca del desarrollo de esta temática de investigación e identifica las limitaciones, áreas y temas futuros a explorar, para su consolidación como herramienta de evaluación sistémica.

Seminario de Jon Mikel Zabala

12 junio, 2018
1:00 pma2:00 pm

Speaker: Jon Mikel Zabala

Title:  “Ranking and Benchmarking Innovation Performance in the EU: Policy Guidelines Based on DEA-TOPSIS Methods”

Date: 12 June. 13:00 h.

Localication: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit)

Abstract.  “The Innovation Union Scoreboard (IUS) is a tool to monitor the implementation of and to examine and illustrate the innovation performance of European Member States as well as to evaluate (and rank) their research and innovation systems. A Summary Innovation Index (SII) is provided by the IUS to assess the innovation performance of the member states. The SII is constituted by an average of 25 indicators.  The IUS thus measures the innovation performance for each country by summarizing all 25 indicators into a single SII, irrespective of whether the indicators are presenting innovation outputs or innovation inputs. In addition in the SII all indicators are equally weighted.  This means that the higher the average value of the 25 indicators, the better the innovation performance is said to be.

The IUS follows a rationale in which “the more is the better”, namely, the higher the values of the 25 indicators that constitute the IUS, the better the innovation performance. The goal of this paper is to examine the IUS, and through the application of a complementary methodology based on efficiency, find out whether the ranking of European countries obtained with each approach are positively related (i.e. complementary) to each other. By doing so, the paper offers a critical review of the SII, and proposes to put more emphasis on the identification of and relation between input and output innovation indicators. We find that the results differ substantially between the SII and the ranking based on our method, with significant consequences for the design of innovation policies”.