Tipo de cambio y paridad de poder

Metodología

Para el presente trabajo se utilizara la metodología de mínimos cuadrados ordinarios multivariado, el cual se basa en el análisis de regresión lineal y esta es una forma de materializar o medir el grado de influencia de aquellas variables más representativas sobre la calidad educativa. En un análisis de esta naturaleza se hacer una analogía entre la producción de un bien y la educación. De esta forma el “bien a producir” sería el alumno con un determinado stock de conocimientos. Para producir este tipo de bien se utilizaría una serie de “factores productivos” que influyan en este, tales como instalaciones adecuadas, profesores, material didáctico, los mismos alumnos al inicio del proceso serian un factor importante. En el marco de determinar las principales variables que intervienen en la calidad educativa se utilizará una regresión simple para determinar la relación entre una variable dependiente (cálida educativa) y determinadas variables independientes que se supone están relacionadas con la dependiente.

Para poder determinar el modelo de calidad educativa optimo partimos de considerar una serie de variables que podrían tener un cierto grado de influencia sobre la calidad educativa, pero sin embargo esto no supone que todas estas variables consideradas en el modelo sean las que conformen el modelo optimo de calidad educativa, esto debido a que el modelo tiene que ser un modelo parsimonioso, y para poder determinar que variables serán las que se consideraran en el modelo óptimo de regresión se procederá a realizar:

• Las pruebas de relación lineal entre la calidad educativa (variable dependiente) y las variables independientes  utilizando las pruebas de los estadísticos de t-Student y f de Fisher a un nivel de significancia del 5%.
• El test de heterocedasticidad de White para determinar si los errores de estimación siguen algún patrón predeterminado de acuerdo a las los cambios de las variables explicativas.
• El test de Durbin-Watson, con el cual determinaremos la presencia de autocorrelacion de primer orden y el test de Breusch-Godfrey para el caso de autocorrelacion de orden superior, esto con la finalidad de evitar de que los parámetros estimados no sean eficientes.
• El test de normalidad de Jarque-Bera, para poder determinar si los errores siguen una distribución normal, en caso de que no se cumpla esto se podría utilizar el teorema del límite central.
• Pruebas de consistencia de errores de especificación funcional, para poder evitar que los parámetros estimados por el modelo sean sesgados e inconsistentes, los cuales no nos servirían para hacer inferencias con los resultados.
• El test de Ramsey para poder evitar los errores de especificación del modelo, y así poder evitar los problemas de variables omitidas, formas funcionales incorrectas y presencia de correlación entre los errores y las variables explicativas (no ortogonalidad).
• Pruebas de máxima verosimilitud, para poder evitar el problema de omisión de variables significativas (variables importantes) en el modelo de regresión.
• El test de estabilidad de Chow, con la finalidad de determinar si los parámetros estimados son estables en el tiempo.

Una vez realizadas todas las pruebas podremos determinar el modelo óptimo de calidad educativa, el cual no incluirá todas las variables explicativas consideradas  hasta el momento debido a que se quiere que el modelo sea parsimonioso,  y de esta forma los Policy Maker puedan aplicar políticas más efectivas orientadas a la mejora de la calidad educativa.

Variable dependiente

La variable dependiente que se pretende medir es la calidad educativa, esta variable (calidad educativa) se medirá en función a los resultados obtenidos por los estudiantes en los exámenes de la evaluación censal de estudiantes (ECE) el cual comprende las asignaturas de matemática y comprensión lectora.  

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