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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?

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Recomendaciones generales para el proyecto de tesis

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Presentation Transcript


  1. 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

  2. Recomendaciones generales • · Importante: • Se debe plantear una pregunta interesante o relevante • Que además: • Pueda ser respondida dadas las restricciones (tiempo-datos-métodos disponibles) Universidad del CEMA

  3. Etapas • Definir el tema y Hacer una pregunta relevante • Revisar la literatura • Formular Hipótesis contrastables • Elegir método econométrico • Conseguir los Datos • Estimación Universidad del CEMA

  4. Definir el tema y Hacer una pregunta relevante Universidad del CEMA

  5. 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. Universidad del CEMA

  6. 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. Universidad del CEMA

  7. 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. Universidad del CEMA

  8. 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. Universidad del CEMA

  9. Estructura • Introducción • Marco conceptual (no necesariamente un modelo formal) • Metodología y datos • Resultados • Conclusiones • Anexos - Apéndices • Referencias Universidad del CEMA

  10. Redacción • Hacer un outline del trabajo • Poner por escrito las ideas • Hacer un índice: completar las secciones con las ideas principales a desarrollar Universidad del CEMA

  11. 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! Universidad del CEMA

  12. 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. Universidad del CEMA

  13. 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. Universidad del CEMA

  14. Metodología • Describir: • El modelo o forma funcional elegida • Método de estimación • Justificar brevemente. Universidad del CEMA

  15. 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. Universidad del CEMA

  16. 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. Universidad del CEMA

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

  18. 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. Universidad del CEMA

  19. 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. Universidad del CEMA

  20. 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 Universidad del CEMA

  21. Regla #4 • Inspeccione los datos • Sea escéptico sobre los datos. • Haga estadísticas descriptivas, gráficos, busque outliers e inconsistencias. Universidad del CEMA

  22. 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. Universidad del CEMA

  23. 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. Universidad del CEMA

  24. 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. Universidad del CEMA

  25. 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”) Universidad del CEMA

  26. 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) Universidad del CEMA

  27. 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. Universidad del CEMA

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