Recomendaciones generales para el proyecto de tesis
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Recomendaciones generales para el proyecto de tesis. ·  Trate de responder las siguientes preguntas: ¿Cuál es el problema? ¿Qué sugiere la teoría? ¿Cuáles son las hipótesis a contrastar? ¿Qué métodos se utilizarán?

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Recomendaciones generales para el proyecto de tesis
Recomendaciones generales para el proyecto de tesis

  • · Trate de responder las siguientes preguntas:

  • ¿Cuál es el problema?

  • ¿Qué sugiere la teoría?

  • ¿Cuáles son las hipótesis a contrastar?

  • ¿Qué métodos se utilizarán?

  • ¿Cuáles son las recomendaciones o conclusiones que surgen de las estimaciones realizadas?

  • ¿Qué cuestiones quedan abiertas para continuar investigando?

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Recomendaciones generales
Recomendaciones generales

  • · Importante:

  • Se debe plantear una pregunta interesante o relevante

  • Que además:

  • Pueda ser respondida dadas las restricciones (tiempo-datos-métodos disponibles)

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Etapas
Etapas

  • Definir el tema y Hacer una pregunta relevante

  • Revisar la literatura

  • Formular Hipótesis contrastables

  • Elegir método econométrico

  • Conseguir los Datos

  • Estimación

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1

  • Detecte alguna pregunta que realmente le interese

  • La mayor parte de los proyectos de investigación en algun punto se estancan o se hacen difíciles.

  • Por eso el tema debe ser motivante

  • Puede pensar en algunos caminos a seguir:

  • i. Resolver un problema que aún no fue tratado o una pregunta no respondida.

  • ii.Mostrar que algún conocimiento asumido generalmente es incorrecto.

  • iii. Analizar hipótesis relevantes con nuevo instrumental o metodologías.

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2

  • La cantidad de tópicos que pueden ser intersantes es muy amplia.

  • Trate de acotar el tema, pero que sea interesante. Que pueda tener lecciones generales.

  • Detecte temas que pueden ser de interés no sólo para ud. sino también para otros.

  • Converse con profesores y compañeros.

  • Cuente sus ideas y observe la reacción.

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3

  • Una vez que detecto un tema importante y que lo motiva a investigar, recurra a la literatura.

  • Puede recurrir a literatura de áreas relacionadas.

  • Una buena idea es a veces “cruzar” disciplinas.

  • Cuidado con quedar atrapado en la revisión de la literatura y no iniciar la investigación

  • El retorno marginal de la lectura de nuevos artículos cae rápidamente luego de vistos los más importantes.

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4

  • Una vez detectado el tema, la importancia y las cuestiones de interés a responder es importante que estas sean manejables.

  • Hay muchos temas para los cuales no tenemos las herramientas analíticas, metodológicas o los datos.

  • En estos casos si ud. puede diseñar o adaptar un método adecuado, entonces tiene un excelente proyecto.

  • Tal vez puede reconocer que el tema es demasiado grande o difícil de tratar y separarlo en preguntas más pequeñas o tratables y dejar planteadas algunas como temas de investigación futuros.

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Estructura
Estructura

  • Introducción

  • Marco conceptual (no necesariamente un modelo formal)

  • Metodología y datos

  • Resultados

  • Conclusiones

  • Anexos - Apéndices

  • Referencias

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Redacci n
Redacción

  • Hacer un outline del trabajo

  • Poner por escrito las ideas

  • Hacer un índice: completar las secciones con las ideas principales a desarrollar

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Introducci n
Introducción

  • Objetivo del trabajo y relevancia.

  • Antecedentes y qué aporta el trabajo.

  • Resumir estructura del trabajo

  • Se pueden anticipar los resultados

  • Importante: No cuente el proceso de investigación!

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El marco te rico y el modelo
El marco teórico y el modelo

  • Cómo se responderán las preguntas y se cumplirá el objetivo

  • Puede utilizarse teoría económica formal o un análisis intuitivo.

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Datos
Datos

  • Origen

  • Metodología de recolección y uso original

  • Justificar la utilidad para el trabajo

  • Se puede incluir una tabla con el data-set en un anexo o en soporte electrónico.

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Metodolog a
Metodología

  • Describir:

  • El modelo o forma funcional elegida

  • Método de estimación

  • Justificar brevemente.

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Resultados
Resultados

  • Presentar cuadros con:

  • Variables

  • Parámetros estimados

  • Errores estándar o estadísticos t

  • Otros estadísticos

  • Testeo

  • Interpretación

  • Condense la información en unos pocos cuadros y gráficos. No agregue anexos con interminables e ilegibles planillas de datos.

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Conclusiones
Conclusiones

  • Haga una breve síntesis del trabajo

  • Presente las conclusiones que estrictamente se derivan de sus hallazgos.

  • Puede discutir algunas especulaciones o interpretaciones, siempre dejando claro que se trata de eso.

  • Señale que cosas quedan a responder o para profundizar.

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Algunas recomendaciones para trabajar en un proyecto empíricoRef: Kennedy (2002) “Sinning in the basement: what are the rules? The ten commandments of applied econometrics”

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Regla 1
Regla #1 empírico

  • Usar el sentido común y la teoría económica.

  • Pensar antes de correr una regresión.

  • Prestar atención al tipo de variable dependiente y los regresores, unidades de medida, tendencias, formas funcionales

  • Nunca inferir causalidad de correlación.

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Regla 2
Regla #2 empírico

  • Evitar el Error Tipo III: Producir la respuesta correcta a la pregunta equivocada.

  • Un corolario de esto es que es mucho mejor una respuesta aproximada a la cuestión correcta que la respuesta exacta a la pregunta equivocada.

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Regla 3
Regla #3 empírico

  • Conocer el contexto.

  • Es importante conocer el contexto del fenómeno a investigar: la historia, instituciones, etc.

  • Importante: contexto de los datos

  • Data base: números con contexto

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Regla 4
Regla #4 empírico

  • Inspeccione los datos

  • Sea escéptico sobre los datos.

  • Haga estadísticas descriptivas, gráficos, busque outliers e inconsistencias.

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Regla 5
Regla #5 empírico

  • Haga las cosas razonablemente simples

  • Comience el análisis con modelos simples

  • Es el camino natural del progreso en la inferencia.

  • Es más fácil detectar problemas en modelos simples y esto es importante en el desarrollo del trabajo.

  • No elija el método para impresionar al lector.

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Regla 6
Regla #6 empírico

  • Use el test de “trauma interocular”

  • Los resultados empíricos suelen ser enormes cantidades de estimaciones, formas funcionales, set de datos.

  • Mire cuidadosamente el output hasta que la respuesta le “pegue” entre los ojos.

  • Intente comunicar el resultado a otros en términos simples e intuitivos.

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Regla 7
Regla #7 empírico

  • Comprenda los costos y beneficios del Data Mining

  • El data mining puede ser un grave error

  • Pero también puede ser importante en el análisis.

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Regla 8
Regla #8 empírico

  • Prepárese para hacer concesiones

  • Existe una brecha entre los detalles de una aplicación y la teoría.

  • Esto requiere hacer concesiones o relajar exigencias, utilizar sustitutos, proxies, ignorar problemas muestrales, etc.

  • Nunca hay “problemas standard” (hay soluciones “standard”)

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Regla 9
Regla #9 empírico

  • No confunda significancia estadística con magnitud relevante

  • En análisis de cross section con grandes cantidades de datos los Std. Errors suelen ser pequeños.

  • Coeficientes de magnitud trivial pueden ser tremendamente significativos.

  • No olvide chequear la significación económica (efecto tratamiento)

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Regla 10
Regla #10 empírico

  • Reporte algún análisis de sensibilidad

  • Discuta cómo afecta a sus resultados un cambio de especificación

  • O un cambio del conjunto de datos o de período muestral o de variables explicativas.

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