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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?

Universidad del CEMA

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
  • 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
  • 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
  • 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
  • Inspeccione los datos
  • Sea escéptico sobre los datos.
  • Haga estadísticas descriptivas, gráficos, busque outliers e inconsistencias.

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regla 5
Regla #5
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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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