Examinando por Materia "Bootstrap (Estadística)"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Método Bootstrap en una representación estado espacio para la estimación de los parámetros en una curva característica de rendimientos Nelson y Siegel una aplicación al mercado colombiano.
    (2018-08-27) Rios Saavedra, Omar Alexander
    Una curva de rendimientos es una gráfica que representa la estructura de rendimientos para un mercado dado, es decir establece como el rendimiento de un bono dado de características crediticias equivalentes varía de acuerdo a su vencimiento. Su estimación es importante ya que con su comportamiento se explican importantes condiciones macroeconómicas de un país, las cuales son usadas por los agentes económicos (Gobierno, creadores de mercado, agentes reguladores) para la toma de decisiones. Una curva de rendimientos que se estima con la metodología propuesta por Nelson y Siegel en general cuenta con tres factores que describen su comportamiento (nivel, pendiente y curvatura), los cuales no son observables de forma explícita, estos se encuentran indexados a otras variables como lo son las tasas de interés y las primas de riesgo en el largo plazo. Con una metodología dinámica en una representación estado espacio es posible descomponer los factores inobservables de la curva de rendimientos a partir de variables explicitas presentes en los mercados financieros. Se desarrolla una metodología Bootstrap en representación estado espacio donde se separan los factores latentes de la curva de rendimientos, el corto (Nivel) y el largo plazo (Pendiente), representan tendencias en las tasas de interés validables con la realidad, el mediano plazo (Curvatura) presenta una distribución más volátil, que no hace fácil describir un comportamiento.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Uso de variables latentes para medir el deterioro de la salud mental en trabajadores del sistema de emergencias
    (Universidad del Valle, 2022) Chavarria Chavarria, Yulieth Valentina; Tovar Cuevas, José Rafael; Ochoa Muñoz, Andrés Felipe
    Diversos estudios han demostrado la problemática de cómo influye el entorno laboral en el desarrollo de efectos negativos sobre la calidad de vida y la capacidad funcional en el trabajo, causando preocupación por la salud mental de las personas expuestas a un entorno laboral que enfrenten situaciones de fuerte impacto que podrían afectar gravemente su salud mental. El objetivo de este trabajo fue desarrollar y validar un índice sintético, usando la información de un conjunto de variables cuantitativas asociadas a diversas pruebas psicológicas que permiten medir el nivel de deterioro de la salud mental aplicado en una muestra de la población de inter ́es. La construcción de índice parte de usar métodos multivariados desde un enfoque estadístico y métodos heurísticos basados en la teoría psicológica de la medición. La selección del mejor índice se llevó a cabo por medio de simulación usando la técnica de remuestreo llamada bootstrap, obteniendo estimadores del error estadístico logrando así evaluar el desempeño de los índices. El mejor índice fue el obtenido mediante análisis de componentes principales obteniendo el menor error estándar estimado (EE=0.468). Los puntos de corte fueron obtenidos utilizando agrupamiento k-means (clusters) y remuestreo consiguiendo clasificar el índice en 3 grupos: alto, moderado y bajo. El índice final clasifico el 10.6 % de la muestra en un nivel alto y el 36.5 % con nivel moderado de deterioro de la salud mental, encontrando que quienes tienden a tener nivel alto son quienes prestan servicio en áreas de la salud perteneciente a la Red de Urgencias del municipio de Cali y entidades prestadoras de salud.