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1.
Capítulo de libro
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Causas de la deforestación en México: acceso y gobernanza
Paz Pellat, Fernando (autor) ; De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (autor) ; Castillo Santiago, Miguel Ángel (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Estado actual del conocimiento del ciclo del carbono y sus interacciones en México: síntesis a 2014 / Fernando Paz Pellat y Julio C. Wong González, editores Texcoco, Estado de México, México : Programa Mexicano del Carbono : Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación y Estudios Avanzados, Unidad Mérida : Centro de Investigación y Asistencia en Tecnología y Diseño del Estado de Jalisco, 2015 páginas 507-515 ISBN:978-607-96490-2-9
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Resumen en español

La deforestación en México en los últimos años se ha reducido aparentemente, aunque todavía tiene cifras alarmantes. Los motores y causas subyacentes de la deforestación han sido analizados por diferentes autores y con diferentes variables “causales”, sin un consenso para ámbitos nacionales o regionales. El planteamiento de este trabajo es que el factor “acceso”, definido como la distancia a obras o usos antropogénicos (e.g. localidades, carreteras, caminos, zonas agrícolas, bosques perturbados, etc.) explica, en términos estadísticos, la mayor parte de la varianza asociada a la deforestación y que solo este factor es suficiente para caracterizar el riesgo o probabilidad de deforestación, sin requerirse modelos econométricos más elaborados. Esta situación se ejemplifica en el caso de Chiapas, donde un modelo de acceso da resultados similares a un modelo multivariado con más factores. Ahora bien, si el acceso es el factor crítico para que la deforestación se presente, la gobernanza forestal define las probabilidades de que el evento se presente, como barrera contra presiones externas o internas (causas subyacentes). Así, de los factores más importantes para lograr una gobernanza efectiva, eficiente y eficaz, es la capacidad de las comunidades de realizar un monitoreo o seguimiento de sus recursos, como un mecanismo de retroalimentación (e.g. sanciones graduales) para ajustar los acuerdos y normas elaborados por ellos mismos.


2.
Libro
Estado actual del conocimiento del ciclo del carbono y sus interacciones en México: síntesis a 2014 / Fernando Paz Pellat y Julio C. Wong González, editores
Paz Pellat, Fernando (ed.) ; Wong González, Julio (coed.) ;
Texcoco, Estado de México, México : Programa Mexicano del Carbono :: Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional. Unidad Mérida :: Centro de Investigación y Asistencia en Tecnología y Diseño del Estado de Jalisco , 2015
Clasificación: 577.144 / E8/2014
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Índice

Capítulo 1: Ecosistemas Terrestres
1.1 Naturaleza de la materia orgánica en muestras de mantillo y capas de fermentación de diferentes tipos de bosque
1.2 Seasonal and successional patterns of litterfall in a semi-evergreen tropical forest of Calakmul, Campeche
1.3 Captura de carbono y producción de biomasa de germoplasma de Jatropha curcas en Yucatán, México
1.4 Contenido de carbono en sistemas agroforestales de café en Huatusco, Veracruz, México
1.5 Contenido de Carbono en sistemas agroforestales de café en tres municipios de la región de “Las Montañas” (Veracruz, México)
1.6 Estudio del carbono en sistemas agroforestales de una región cafetalera de Veracruz
1.7 Carbono capturado en sistemas agroforestales de café (Cefea arabice L.) en Chocarán (Veracruz, México)
1.8 Descomposición, respiración del suelo y macrofauna edáfica en la cuenca del Río Magdalena, México, D. F
1.9 Estimación de la producción de hojarasca en un paisaje de selva seca mediana subcaducifolia en Yucatán, México
1.10 Calidad de sitio y su efecto sobre los almacenes de carbono en el bosque tropical perennifolio, Chiapas, sureste de México
1.11 Patrones sucesionales y estacionales de producción de hojarasca en un bosque estacional seco de Yucatán
1.12 Cambios de uso de suelo y servicios ambientales en un bosque templado del Estado de México
1.13 Estimación del carbono orgánico del suelo y su relación con prácticas locales de manejo en sistemas agrícolas

1.14 Almacén de carbono en el bosque urbano de la primera sección del Bosque de Chapultepec, Ciudad de México
1.15 Estimación de los cambios de carbono orgánico del suelo en suelos vertisoles cultivados bajo labranza de conservación
1.16 Estimación del contenido y captura de carbono en la biomasa arbórea del Bosque de San Juan de Aragón, Distrito Federal
1.17 Descomposición de ramas de tres especies forestales en selvas y acahuales de la Reserva de la Biosfera “Selva El Ocote”
1.18 Respuesta del flujo hídrico a la variabilidad climática y cambios de cobertura forestal a nivel de subcuenca en Chiapas, México
1.19 Identificación de las fuentes de incertidumbre para la estimación del carbono aéreo en los manglares de México
1.20 Descomposición del mantillo acumulado en selvas y acahuales de la Reserva de la Biosfera “Selva El Ocote”
1.21 Acumulación de biomasa aérea en bosques bajo manejo en la región forestal de Zacualtipán, Hidalgo
1.22 Contenido de Carbono en el bosque urbano de la Ciudad de México: Delegación Miguel Hidalgo
1.23 Estabilidad de agregados y salinización como indicadores de almacenamiento de carbono en vertisoles (Michoacán, México)
1.24 Estimación del carbono almacenado en el material leñoso caído en una selva tropical mediana del estado de Yucatán
1.25 Estimación de carbono almacenado en biomasa aérea y subterránea en dos bosques de referencia del Monte Tláloc en Texcoco, Estado de México
1.26 Evaluación de combustibles y su disponibilidad en incendios forestales: un estudio en Santa María Yavesía, Oaxaca
1.27 Update for AMIGA-Carb-Mexico: Using a Three-Tiered Sampling Strategy of Forest Inventory Plots, Airborne Lidar and Spaceborne Lidar to Estimate the Aboveground Forest Biomass and Carbon Stocks of Mexico
1.28 Efecto del manejo del pastoreo en pastizales áridos y su potencial en el secuestro de carbono

1.29 Producción de Oxígeno en plantaciones jóvenes de Pinus greggii, P. cembroides y P. halepensis en la sierra de Arteaga Coahuila México
1.30 Áreas de oportunidad para la elaboración de modelos alométricos para estimar biomasa en especies vegetales con distribución en México
1.31 Prácticas agrícolas para revertir la degradación del suelo, capturar carbono y mitigar las emisiones de CO2
1.32 Determinación de la producción de biomasa en zonas de pastizal y matorral, utilizando información radiométrica y de cobertura vegetal mediante imágenes digitales
1.33 Nueva plataforma para el Sistema de Procesamiento de Imágenes Satelitales Integrado (SPIAS-I)
1.34 Almacenes de carbono en la fracción activa de la materia orgánica en suelos de bosques templados con aprovechamiento forestal
1.35 Almacenamiento de carbono en la biomasa aérea de huertos de guayaba en Calvillo, Aguascalientes
1.36 Modelos de la dinámica temporal del carbono orgánico de los suelos asociada a cambios de uso del suelo en ecosistemas forestales
1.37 Modelo general del dimensionamiento de los almacenes de carbono orgánico en los suelos por fracciones físicas y su parametrización simplificada
1.38 Modelos de estados y transiciones (METs) compuestos para la modelación anual de la dinámica de carbono
1.39 Acoplamiento de la dinámica de distribución del carbono y nitrógeno por fracciones físicas en los suelos y su modelación
Capítulo 2: Ecosistemas acuáticos
2.1 Diversity and C storage in a submerged aquatic vegetation community of a coastal lagoon environment
2.2 Los pastos marinos como almacenes de carbono en el Parque Marino Costa Occidental de Isla Mujeres, Punta Cancún y Punta Nizuc
2.3 Influencia de las Descargas de Agua Subterránea en los almacenes de Carbono azul en dos praderas de pastos marinos en Yucatán

2.4 Establecimiento de la línea base para el mapeo y monitoreo de carbono azul en manglares, pastos marinos y otros humedales en México
2.5 Dinámica de hojarasca y variación espacio temporal de carbono en un escenario cárstico como laguna de Celestún, Yucatán
2.6 Variación estacional del estado de saturación de aragonita en un arrecife coralino: Cabo Pulmo
2.7 Flujos verticales de carbono orgánico particulado en dos ambientes costeros contrastantes del Noroeste de México
2.8 Carbono inorgánico disuelto estimado en las bahías de Manzanillo, México
2.9 Dinámica del carbono orgánico disuelto y particulado asociados al florecimiento de Nodularia spumigena en un lago tropical oligotrófico
2.10 Pastos marinos como almacenes de carbono en la Bahía de Campeche
2.11 Variación espacial del estado de saturación de aragonita en el Golfo de Tehuantepec
2.12 Flujos de CO2 en manglares conservados y perturbados del noroeste de México
2.13 Almacenes de Carbono en manglares de tipo Chaparro en un escenario cárstico
2.14 Influencia de las Descargas de Agua Subterránea en los almacenes de Carbono azul en dos praderas de pastos marinos en Yucatán
2.15 Carbono orgánico de las praderas de Thalassia testudinum en Bahía de la Ascensión (Quintana Roo, México). Una primera estimación del contenido de carbono azul en una laguna costera del Caribe Mexicano
2.16 Sistemas de medición continúa de pCO2 en ambientes marinos mediante un analizador de Infrarrojo (LICOR)
2.17 Variabilidad de los flujos de CO2 océano-atmósfera, en las aguas costeras del norte de Baja California
2.18 Estimación de flujo de Carbono dentro del ecosistema pelágico de surgencia en el Sureste de la Plataforma de Yucatán, México
CaPítulo 3: Dimensión social
3.1 Carbono y microcuencas de montaña en el Altiplano Occidental de Guatemala. Elementos para directriz de investigación

3.2 Análisis de la memoria energética (eMergía) para la evaluación de la relación entre las emisiones de carbono y los recursos utilizados en las regiones urbanas
3.3 ¿Es suficiente evaluar “datos de actividad x factores de emisión = emisiones” en mecanismos tipo REDD+ o RETUS?
3.4 Estrategia de fortalecimiento de capacidades de los laboratorios para apoyar las necesidades del Inventario Nacional Forestal y de Suelos
3.5 Percepciones de funcionarios gubernamentales de protección civil ante el cambio climático
3.6 Evaluación de los servicios ambientales hidrológicos de predios apoyados por PROBOSQUE en el Estado de México y su asociación al carbono forestal
3.7 Programa municipal ante el Cambio Climático de Tuxtla Gutiérrez
3.8 Causas de la deforestación en México: acceso y gobernanza
3.9 Cambios de carbono orgánico del suelo en escenarios de cambio de uso de suelo en sitios de México
3.10 Re-diseño participativo de agrosistemas: perspectiva para reducir el impacto ambiental y la vulnerabilidad alimentaria en zonas periurbanas del Valle de México
3.11 Valoración de áreas forestales próximas a zonas urbanas en México: incorporando a los usuarios de los servicios ambientales en REDD+
3.12 Potencial de una zona de Bosque Mesófilo de Montaña en San Bartolo Tutotepec, Hidalgo, para ser propuesta en el programa REDD+
3.13 Análisis de Ciclo de Vida de actividades agrícolas del sur de Sonora para determinar emisiones de gases de efecto invernadero
3.14 Cooperación bilateral México-USA para el fortalecimiento del extensionismo y la agricultura de conservación
Capítulo 4: Atmósfera
4.1 Intercambio de CO2 en la interface vegetación-atmósfera de un bosque de encino en el noroeste de México
4.2 Variación de procesos ecohidrológicos en un gradiente sucesional de bosque tropical seco bajo influencia del monzón norteamericano mediante el uso de sensores remotos

4.3 Estimación de emisiones de óxido nitroso en el cultivo de maíz: Estado de México
4.4 Medición de la producción de metano entérico en toros Bos indicus para cuantificar los gases de efecto invernadero en rumiantes
4.5 Estimación de la respiración de suelo mediante el método del gradiente en un matorral subtropical de Sonora
Capítulo 5: Bioenergía
5.1 Evaluación de la sacarificación de diferentes fuentes de carbono empleando microorganismos productores de celulosomas
5.2 Capacidad fermentadora de levaduras silvestres a partir de diferentes fuentes de carbono
5.3 Función microbiana asociada al carbono en sitios de sucesión ecológica de un bosque tropical seco
5.4 Aceites microbianos a partir de glicerol de biodiésel: reciclando el carbono residual del proceso para la obtención de biocombustibles avanzados
5.5 Biotecnología orientada a la reducción de gases de efecto invernadero


3.
Libro
Contemporary topics in macroeconomics / editor by Julio César Leal Ordóñes and Stephen McKnight
Leal Ordóñes, Julio César (editor) ; McKnight, Stephen (coed.) ;
Distrito Federal, México : El Colegio de México. Centro de Estudios Económicos , 2014
Clasificación: 339.091724 / C6
Bibliotecas: San Cristóbal
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ECO010017942 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Índice

Foreword
Preface
Acknowledgements
List of contributors
I. Reflections on modern macroeconomics
I.1 Introduction
I.2 The financial crisis and the state of macroeconomics
I.2.1 The financial crisis of 2008
I.2.2 A crisis for macroeconomics?
I.3 The macroeconomics of developing countries
I.3.1 Business cycle fluctuations
I.3.2 The informal sector
I.4 A balanced view of macroeconomics
I.4.1 Monetary policy for small open economies
1.4.2 Taxes, transfers, and the labor market
1.5 Organization of the book
II. Business cycles in developed and developing countries
II. 1 Introduction
II.2 Comparing business cycles in developed and developing economies
II.2.1 Defining business cycles
II.2.2 Duration and amplitude
II.2.3 Data moments
II.3 A benchmark method for the study of business cycles
II.3.1 The benchmark prototype economy
II.3.2 Estimation method
II. 3.3 Illustrative results
II.4 What explains the differences at business cycle frequencies?
II.4.1 The Aguiar and Gopinath (2007) model
II.4.2 The Neumeyer and Perri (2005) model
II.5 Conclusions
III. Designing monetary policy rules for small open economies
III.1 Introduction
III.2 A small open economy model
III.2.1 Households
III.2.2 Firms
III.2.3 Central bank
III.2.4 Market clearing and equilibrium
III.2.5 The steady state
III.2.6 Log-linearization
111.3 Determinacy analysis for open economies
III.3.1 How important is trade openness?
III.3.2 PPI inflation vs. CPI inflation
III.3.3 Reacting to the exchange rate
III.4 The importance of money and capital
III.4.1 Money matters
III.4.2 Introducing investment
III.5 Conclusions
IV. The informal sector in contemporary models of the aggregate economy
IV.1 Introduction
IV.2 A brief history of the informal sector concept
IV.3 A class of general equilibrium models
IV.3.1 The distortion-free economy
IV.3.2 A minimum wage economy wi

IV.3.2 A minimum wage economy with full enforcement
IV.3.3 A minimum wage economy with imperfect enforcement
IV.4 Distortions induced by informality
IV.4.1 A numerical example
IV.4.2 Two sources of distortions: formality and informality
IV.4.3 Idiosyncratic distortions across heterogenous plants
IV.5 Variants of models with a discrete occupational choice
IV.5.1 Own-account workers
IV.5.2 Capital accumulation
IV.5.3 Credit constraints
IV.5.4 Heterogenous labor services
IV.6 Conclusions
Investigating the zero lower bound on the nominal interest rate under financial instability
V.1 Introduction
V.2 The model
V.2.1 Households
V.2.2 Entrepreneurs
V.2.3 Capital producers
V.2.4 Firms
Final goods producers
Intermediate firms
V.2.5 Resource constraint
V.2.6 Monetary policy
V.2.7 Equilibrium
V.3 Calibration and solution strategy
V.3.1 Calibration
V.3.2 Solution strategy
V.4 Financial shocks in a liquidity trap
V.4.1 What financial shock causes a liquidity trap?
V.4.2 The dynamics of the model
Credit-spread shock
Net-worth shock
Risk shock
V.5 The credit-spread shock and forward guidance
V.6 Conclusions
V.7 Appendix
Taxes, transfers and the macroeconomy
VI.1 Introduction: The macroeconomic importance of taxes and transfers
VI.1.1 Stylized facts on taxes, transfers and labor supply
VI.1.2 Literature summary
VI.2 Taxes, transfers and equilibrium hours of work
VI.2.1 A static model of general equilibrium
VI.2.2 Prescott (2004)
VI.3 Taxes and transfers under uncertainty and incomplete markets
VI.3.1 Precautionary savings or working longer hours
VI.3.2 Taxes and transfers in an incomplete markets model
VI.3.3 The life-cycle model
VI.3.4 Effects of tax and transfer programs over the life-cycle and in the aggregate
VI.4 Conclusions


4.
Libro
Aplicaciones en economía y ciencias sociales con Stata / Alfonso Mendoza Velázquez, editor
Mendoza Velázquez, Alfonso (ed.) ;
College Station, Texas : Stata Press , 2013
Clasificación: 330.015195 / A6
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ECO010017573 (Disponible) , ECO010006394 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 2
Índice | Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

Aplicaciones en Economía y Ciencias Sociales con Stata es la primera publicación en español de Stata Press. El contenido ha sido el resultado de un trabajo que reúne a diversos autores en diferentes áreas de conocimiento y que muestran el uso de una variedad de herramientas de análisis disponibles en Stata. Cada uno de los capítulos presenta el desarrollo de una investigación particular donde se analiza un tópico específico y se emplean técnicas estadísticas y econométricas para sustentar las conclusiones con resultados empíricos que pueden ser en su mayoría reproducidos con datos y do-files disponibles en la página web del libro. Se intenta de esta manera que el lector tenga acceso directo a la metodología empleada por cada uno de los autores. Se distinguen tres áreas fundamentales en el libro. La primera corresponde a desigualdad, pobreza y valoración contingente, la segunda se refiere a modelación macroeconómica, y la tercera se concentra en análisis electorales. Adicionalmente, se incluye un primer anexo que presenta una introducción al manejo de bases de datos en Stata, y un segundo anexo que contiene una breve descripción de la implementación de métodos estadísticos básicos en Stata. El primer capítulo presenta una aplicación donde se analiza la efectividad de un programa implementado en México para reducir la transmisión intergeneracional de la pobreza. Los autores construyen índices de desigualdad por medio del comando iop para comparar niveles de desigualdad entre grupos de habitantes que tuvieron acceso al programa de ayuda con respecto a un grupo de control que no participó en el programa. El segundo capítulo ilustra el uso de un modelo de Poisson de Valla doble para diferenciar los determinantes de los niveles de fecundidad alto y bajo con datos para el caso Mexicano.

El autor implementa la estimación a través de un grupo de comandos que él desarrollo para este tipo de modelos. En el tercer capítulo se presentan un conjunto de programas para construir dos medidas de pobreza a partir de datos provenientes de la encuesta nacional de ingresos y gastos de los hogares, y de la encuesta nacional de ocupación y empleo de México. Las dos medidas de pobreza son luego usadas para ajustar un modelo de efectos fijos para analizar el impacto de la inflación sobre los niveles de pobreza en México. El último capítulo de la primera parte presenta un conjunto de herramientas (incluyendo un comando desarrollado por el autor) para hacer análisis de costo-beneficios acerca de potenciales proyectos de políticas públicas. El autor ilustra la metodología con una aplicación que utiliza datos sobre la disponibilidad a pagar por parte de los usuarios de un parque natural en Portugal para evitar el desarrollo comercial y turístico dentro de sus instalaciones. En la segunda parte del libro se presentan dos aplicaciones de series de tiempo para el análisis y la formulación de proyecciones sobre variables macroeconómicas. En el capítulo cinco se ajusta un modelo VAR estructural para estudiar el efecto de choques transitorios y de largo plazo sobre el PIB mexicano. Los autores usan el método de Blanchard y Quah para un modelo bivariado que analiza los impactos de los choques de oferta y demanda sobre el producto y los precios. El capítulo seis muestra el uso de los modelos VAR cointegrados y de las proyecciones probabilísticas para generar predicciones sobre eventos que combinan niveles de las variables endógenas del modelo. Se presenta una aplicación para el caso de una pequeña economía abierta petrolera (caso venezolano) y para una pequeña economía abierta con ingresos externos fundamentalmente provenientes de la manufactura, la ganadería y el turismo (caso uruguayo).

La tercera parte del libro está dedicada al análisis de las preferencias electorales a lo largo de los períodos previos a las elecciones presidenciales y de diputados. En el capítulo siete se utilizan herramientas de estadística descriptiva y algunos modelos econométricos para detectar los cambios de preferencia experimentados por los mexicanos a lo largo de la campaña electoral presidencial para el año 2006. El autor hace énfasis en la explicación de los eventos y factores que potencialmente generaron volatilidad en las preferencias de los electores durante el período de campaña. El siguiente capítulo se enfoca en la obtención de predicciones sobre los valores esperados para el número de asientos que obtendrían los diferentes partidos políticos en las elecciones de México en 2006. Los resultados incorporan una medición del efecto de arrastre que los candidatos presidenciales generan en las votaciones para la cámara de diputados. El último capítulo implementa un enfoque novedoso para hacer proyecciones en base a encuestas sobre preferencias electorales. Los autores emplean técnicas de análisis de imputación múltiple disponibles en Stata, para completar datos faltantes sobre conducta electoral con los cuales realizan pronósticos electorales en las elecciones de España de 2011. Los dos anexos al final del libro constituyen capítulos especiales debido a que están orientados a presentar algunas de las herramientas disponibles en Stata para el manejo de datos y para la implementación de técnicas estadísticas básicas. Los lectores con poca o ninguna experiencia con el software pueden comenzar su revisión del libro con estos dos capítulos. Los lectores más avanzados pueden usar los anexos como referencia rápida sobre algunos de los elementos básicos en el uso de Stata.

Resumen en inglés

Aplicaciones en Economía y Ciencias Sociales con Stata is the first publication in Spanish produced by Stata Press. The content is the result of a selection of individual works by a diverse group of authors with different areas of knowledge who illustrate the use of a variety of tools available in Stata. Each chapter presents research where the authors implement statistical and econometric tools to support their conclusions with empirical results, most of which can be reproduced with the data and do-files available on the Stata Press webpage for the book. Thus the reader has direct access to the methodology implemented by each author. The book comprises three main areas. The first focuses on inequality, poverty, and contingent valuation; the second, on macroeconomic modeling; and the third, on electoral analysis. In addition, one appendix introduces data management using Stata and one appendix covers basic statistics. The first chapter presents an application where the authors analyze the effectiveness of a social program implemented in Mexico to reduce the intergenerational transmission of poverty. Inequality indexes are constructed with the user-written command iop to compare the inequality levels between a group of inhabitants who had access to the social program and a control group who did not participate in the program. The second chapter illustrates the use of a double-hurdle Poisson model to differentiate the determinants of the high- and low-fertility levels for the Mexican case. The author implements the estimation through a group of user-written commands that he developed for these kinds of models. The third chapter provides a detailed code designed to construct two measures of poverty departing from row data coming from two different national surveys, one related to household income and expenses and the other to labor market indicators.

The two measures of poverty are then used to fit a fixed-effects model to analyze the impact of inflation on poverty in Mexico. The last chapter of the first part presents a set of tools (including a user-written command developed by the author) to perform cost-benefit analyses for potential public policy projects. The author illustrates the methodology with an application that uses data about the willingness of the users of a natural park in Portugal to pay to avoid the commercial and touristic developments inside the park. The second part of the book includes two time-series applications for the analysis and forecasting of macroeconomic variables. Chapter 5 studies the effect of short- and long-run shocks on the Mexican GDP. The authors fit a structural VAR model using the Blanchard and Quah decomposition for a bivariate model to analyze the impact of supply and demand shocks on GDP and prices. Chapter 6 shows the use of cointegrating VAR models and probability forecasting to generate predictions about joint events for the endogenous variables of the model. There are two applications, one for an oil-exporting small open economy (the Venezuelan case), and the other for a small open economy with the main external income coming from livestock, manufacturing, and tourism (the Uruguayan case).

The third part of the book is dedicated to the analysis of electoral preference changes throughout the few months that precede an election. In chapter 7, the author uses descriptive statistical tools as well as econometric models to detect the changes in the preferences experienced by the Mexican population during the 2006 presidential campaign. The emphasis is on the explanation of events and factors that potentially generated volatility in the preferences during the campaign. The next chapter focuses on generating predictions about the expected number of congressional seats that the different parties would obtain in the 2006 Mexican elections. The results incorporate a measure of the pulling voting effect associated with the presidential candidates in the 2006 race. The last chapter implements a novel approach to generate forecasts from surveys on electoral preferences. The authors use multiple imputation techniques available in Stata to complete data on electoral behavior. These are then used to make predictions on the 2011 presidential election in Spain. The two appendixes at the end of the book are special “chapters” because they are intended to present some of the tools available in Stata for data management and basic statistics. Readers with little or no experience with Stata may want to begin the book by reviewing the appendixes. More advanced users could use the appendixes as quick references on some of the basic elements of Stata.

Índice

Índice de gráficas
Prefacio
Agradecimientos
Notación y otras convenciones
I. Pobreza, desigualdad y valoración contingente
1. iop — Estimar desigualdad de oportunidades cuando el indicador es binario (Isidro Soloaga y Florian Wendelspiess Chávez Juárez)
1.1. Introducción
1.2. Metodología
1.2.1. Descomposición en fuentes de desigualdad
1.2.2. Descomposición al estilo Oaxaca–Blinder
1.3. Datos
1.4. El comando iop
1.4.1. Sintaxis de iop
1.4.2. Ejemplos
1.5. Resultados
1.5.1. Descomposición en fuentes de desigualdad
1.5.2. Descomposición al estilo Oaxaca–Blinder
1.6. Conclusiones
1.7. Ejercicios
1.8. Apéndice. Estimaciones probit
2. Un modelo de valla doble para datos de conteo y su aplicación en el estudio de la fecundidad en México (Alfonso Miranda)
2.1. Introducción
2.2. Datos y definición de las variables
2.3. Aspectos econométricos
2.3.1. Un modelo de valla doble
2.3.2. Heterogeneidad no observada
2.3.3. Relación con la literatura
2.4. Sintaxis de los comandos empleados
2.5. Resultados
2.5.1. Modelo de valla simple
2.5.2. Resultados de modelos de valla doble
Ventajas del modelo de valla doble
Efecto de las variables explicativas
2.6. Conclusiones
2.7. Ejercicios
3. Inflación y pobreza en México (1993–2009) (Carlo Alcaraz y Carlos Nakashima)
3.1. Introducción
3.2. Revisión de la literatura
3.3. Datos
3.3.1. Medición de la pobreza
3.3.2. Homologación de la ENEU y de la ENOE
3.3.3. Análisis descriptivo
3.4. Modelo econométrico
3.5. Resultados
3.6. Conclusiones
3.7. Ejercicios
3.8. Apéndice. Descripción de do-files
4. Introducción a la valoración contingente utilizando Stata (Alejandro López-Feldman)
4.1. Introducción
4.2. Valoración contingente
4.2.1. Valoración contingente utilizando preguntas dicotómicas
4.2.2. Estimación econométrica del modelo dicotómico
4.2.3. Ej

4.2.3. Ejemplo del modelo dicotómico utilizando Stata
4.2.4. Valoración contingente utilizando preguntas dicotómicas con seguimiento
4.2.5. Modelo econométrico de datos por intervalos
4.2.6. Ejemplo del modelo dicotómico con seguimiento utilizando Stata
4.3. Ejercicios
II. Modelación macroeconómica
5. Choques transitorios y de largo plazo en el PIB mexicano: un modelo de vectores autorregresivos estructurales con Stata (Alfonso Mendoza Velázquez y Peter N. Smith)
5.1. Introducción
5.2. Vector autorregresivo estándar bivariado (VAR)
5.3. Identificación del modelo VAR: descomposición de Choleski
5.3.1. Funciones de impulso-respuesta
5.4. La descomposición de Blanchard y Quah
5.5. Aplicación en Stata
5.5.1. Estacionariedad de las series y pruebas de raíces unitarias
5.5.2. Vectores autorregresivos (VAR)
Funciones de impulso-respuesta
El comando IRF
El impacto de la crisis: los multiplicadores dinámicos
5.5.3. Vectores autorregresivos estructurales (VARS)
Restricciones de corto plazo: descomposición de Choleski
Método de Blanchard y Quah (identificación de largo plazo)
Descomposición de varianza
5.6. Conclusión
5.7. Ejercicios
6. Prospectos para la economía: Una aplicación con modelos VAR cointegrados y proyecciones probabilísticas (Gustavo Sánchez y Harold Zavarce)
6.1. Introducción
6.2. Economías y modelación
6.2.1. Uruguay y Venezuela
6.2.2. Modelación
6.3. Modelo econométrico
Identificación de las relaciones de largo plazo
Estimación de los parámetros de corto plazo
Proyecciones probabilísticas
Enfoque paramétrico para las simulaciones
Enfoque no paramétrico
6.4. Estimaciones para Uruguay
6.4.1. Selecciín del número de rezagos y tests de cointegración
6.4.2. Modelo VAR cointegrado
6.4.3. Proyecciones probabilísticas
Simulaciones no paramétricas
Escenario inercial
Escenario de impacto moderado

6.5. Estimaciones para Venezuela
Grado de integración de las variables
6.5.1. Selección del número de rezagos y tests de cointegración
6.5.2. Modelo VAR cointegrado
6.5.3. Proyecciones probabilísticas
Escenario inercial
Escenario de impacto extremo
6.6. Conclusiones
6.7. Ejercicios
III. Análisis electorales
7. Análisis de la elección presidencial de 2006 en México utilizando Stata (Ignacio Ibarra López)
7.1. Introducción
7.2. Breve panorama de la elección de 2006
7.3. El problema analizado
7.3.1. Los datos
7.4. Análisis de las preferencias en la elección de 2006
7.4.1. La volatilidad de los electores
7.4.2. De la primera a la segunda ronda
7.4.3. De la segunda a la tercera ronda
7.5. Factores que motivaron el cambio de preferencias
7.5.1. Variables
Preferencias de la segunda ronda (variables dependientes). Aspectos socioeconómicos, ideológicos y de entorno (variables independientes)
7.5.2. Estadística descriptiva
7.5.3. El modelo logit
7.5.4. Análisis inferencial de la elección en 2006 en México
Estimación de β con el modelo de probabilidad lineal
Estimación del vector δ con el modelo logit
Efectos marginales de las variables independientes para un modelo logit
Bondad de ajuste para un modelo logit
Matriz de clasificación
7.6. Conclusiones
7.7. Ejercicios
8. Modelos estadísticos para sistemas electorales multipartidistas en Stata (Javier Márquez y Javier Aparicio)
8.1. Introducción
8.2. Estimación de modelos estadísticos con datos multipartidistas
8.2.1. Mínimos cuadrados ordinarios
8.2.2. Datos composicionales
8.2.3. SURE
8.3. Cantidades de interés
8.4. Medidas de incertidumbre
8.4.1. Simulación postestimación
8.4.2. Medidas de incertidumbre asociadas a los sistemas electorales
8.5. Conclusiones

9. Métodos de imputación múltiple para predecir resultados electorales (Modesto Escobar y Antonio M. Jaime)
9.1. Introducción
9.2. Marco teórico
9.2.1. Teoría de la identificación partidaria
9.2.2. Teoría del votante racional
9.2.3. Teoría socio-estructural del voto
9.3. Datos y metodología
9.3.1. Datos
9.3.2. Variables
9.3.3. Métodos muestrales de estimación
9.3.4. Modelos de imputación
9.3.5. Evaluación
9.4. Resultados
9.4.1. Capacidad predictiva de la imputación
9.4.2. Los determinantes del voto
9.5. Conclusiones
9.6. Ejercicios
9.7. Apéndice A. Diagnósticos de la imputación
9.8. Apéndice B. Imputación múltiple con Stata
IV. Anexos
A. Introducción al manejo de bases de datos con Stata (Ignacio Ibarra López y Jorge F. de la Vega Góngora)
A.1. Introducción
A.1.1. Inicio en Stata
A.1.2. El lenguaje de Stata
A.1.3. Presentación de resultados
A.1.4. Mensajes de error
A.1.5. Ayuda sobre comandos
A.1.6. Estimaciones con calificadores o restricciones en la muestra
A.1.7. Rutinas en Stata
A.2. Lectura, importación y exportación de bases de datos
A.2.1. Bases de datos en Stata
A.2.2. Importación de bases de datos
A.2.3. Guardar una base de datos
A.2.4. Exportación de bases de datos
A.2.5. Revisión y edición de datos
A.3. Manipulación de variables
A.3.1. Escalas de variables
A.3.2. Información detallada de una variable
A.3.3. Cambiar formato de variables numéricas
A.3.4. Cambiar el formato de una variable de fecha
A.3.5. Eliminar y renombrar variables
A.3.6. Etiquetas
Etiquetas de bases de datos
Etiquetas de variables
Etiquetas de valores
A.3.7. Notas
A.3.8. Modificación y creación de variables
A.3.9. Acciones repetidas para manipular variables
A.3.10. Colapsar variables
A.3.11. Generación de variables dicotómicas
A.3.12. Datos faltantes y valores atípicos

A.3.13. Trabajo con datos faltantes
A.3.14. Revisar datos faltantes
A.3.15. Revisar datos atípicos
A.4. Tipos de bases de datos
A.4.1. Utilización de series de tiempo
A.4.2. Rezagos y diferencias
A.4.3. Trabajo con datos panel
Cambio de forma de una base de datos panel
A.4.4. Combinar bases de datos
A.5. Ejercicios
B. Métodos básicos de inferencia estadística y análisis de regresión (Alfonso Mendoza Velázquez y Jorge F. de la Vega Góngora)
B.1. Prueba de hipótesis
B.1.1. El estadístico de prueba vs. el valor crítico
Propiedades de los estimadores
B.1.2. Estadísticos de prueba y valores críticos
B.1.3. Pruebas de hipótesis en Stata
Nivel de significación empírico (p-value)
Valores críticos
Pruebas de hipótesis con varianza desconocida
Proporciones
Diferencia de medias
Diferencia de dos proporciones
Hipótesis sobre varianzas
Coeficiente de correlación
B.2. Intervalos de confianza
B.2.1. Intervalos de confianza y prueba de hipótesis
B.2.2. Tamaño de la muestra
B.3. Análisis de regresión
B.3.1. Supuestos del modelo de regresión lineal clásico
B.3.2. Estimación del modelo de regresión lineal
B.3.3. Ajuste del modelo
B.3.4. Análisis de varianza
B.3.5. Inferencia sobre los parámetros de regresión
B.3.6. Intervalos de confianza
B.3.7. Regresión simple usando Stata
Análisis de varianza y ajuste del modelo
Estimadores de mínimos cuadrados
Significancia estadística de los estimadores MCO
Intervalos de confianza
B.4. Comentarios finales
B.5. Preguntas y ejercicios
Referencias
Índice de autores
Índice temático


5.
Libro
Microeconometrics using stata / A. Colin Cameron and Pravin K. Trivedi
Cameron, Colin A. ; Trivedi, Pravin K. (coaut.) ;
Texas, USA : Stata Press , 2010
Clasificación: 330.1543 / C3
Bibliotecas: Campeche
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SIBE Campeche
ECO040004209 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Microeconometrics Using Stata, Revised Edition, by A. Colin Cameron and Pravin K. Trivedi, is an outstanding introduction to microeconometrics and how to do microeconometric research using Stata. Aimed at students and researchers, this book covers topics left out of microeconometrics textbooks and omitted from basic introductions to Stata. Cameron and Trivedi provide the most complete and up-to-date survey of microeconometric methods available in Stata. The revised edition has been updated to reflect the new features available in Stata 11 that are germane to microeconomists. Instead of using mfx and the user-written margeff commands, the revised edition uses the new margins command, emphasizing both marginal effects at the means and average marginal effects. Factor variables, which allow you to specify indicator variables and interaction effects, replace the xi command. The new gmm command for generalized method of moments and nonlinear instrumental-variables estimation is presented, along with several examples. Finally, the chapter on maximum likelihood estimation incorporates the enhancements made to ml in Stata 11. Early in the book, Cameron and Trivedi introduce simulation methods and then use them to illustrate features of the estimators and tests described in the rest of the book. While simulation methods are important tools for econometricians, they are not covered in standard textbooks. By introducing simulation methods, the authors arm students and researchers with techniques they can use in future work. Cameron and Trivedi address each topic with an in-depth Stata example, and they reference their 2005 textbook, Microeconometrics: Methods and Applications, where appropriate.

The authors also show how to use Stata’s programming features to implement methods for which Stata does not have a specific command. Although the book is not specifically about Stata programming, it does show how to solve many programming problems. These techniques are essential in applied microeconometrics because there will always be new, specialized methods beyond what has already been incorporated into a software package. Cameron and Trivedi’s choice of topics perfectly reflects the current practice of modern microeconometrics. After introducing the reader to Stata, the authors introduce linear regression, simulation, and generalized least-squares methods. The section on cross-sectional techniques is thorough, with up-to-date treatments of instrumental-variables methods for linear models and of quantile-regression methods. The next section of the book covers estimators for the parameters of linear panel-data models. The authors’ choice of topics is unique: after addressing the standard random-effects and fixed-effects methods, the authors also describe mixed linear models—a method used in many areas outside of econometrics. Cameron and Trivedi not only address methods for nonlinear regression models but also show how to code new nonlinear estimators in Stata. In addition to detailing nonlinear methods, which are omitted from most econometrics textbooks, this section shows researchers and students how to easily implement new nonlinear estimators.

The authors next describe inference using analytical and bootstrap approximations to the distribution of test statistics. This section highlights Stata’s power to easily obtain bootstrap approximations, and it also introduces the basic elements of statistical inference. Cameron and Trivedi then include an extensive section about methods for different nonlinear models. They begin by detailing methods for binary dependent variables. This section is followed by sections about multinomial models, tobit and selection models, count-data models, and nonlinear panel-data models. Two appendices about Stata programming complete the book. The unique combination of topics, intuitive introductions to methods, and detailed illustrations of Stata examples make Microeconometrics Using Stata an invaluable, hands-on addition to the library of anyone who uses microeconometric methods.


6.
Libro
Métodos econométricos intermedios / Miguel Ángel Martínez Garza
Martínez Garza, Miguel Ángel (autor) ;
Chapingo, Estado de México, México : Universidad Autónoma Chapingo , 2006
Clasificación: 330.015195 / M3
Bibliotecas: San Cristóbal
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SIBE San Cristóbal
ECO010019942 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1

7.
- Artículo con arbitraje
Modeling tropical deforestation in the southern Yucatán peninsular region: comparing survey and satellite data
Geoghegan, Jacqueline ; Cortina Villar, Héctor Sergio (coaut.) (1960-) ; Klepeis, Peter (coaut.) ; Macario Mendoza, Pedro A. (coaut.) ; Ogneva Himmelberger, Yelena A. (coaut.) ; Roy Chowdhury, Rinku (coaut.) ; Turner II, Billie Lee (coaut.) ; Vance, Colin (coaut.) ;
Clasificación: AR/333.75137 / M6
Contenido en: Agriculture, Ecosystems and Environment Vol. 85, no. 1-3 (June 2001), p. 25-46 ISSN: 0167-8809
Bibliotecas: Campeche , San Cristóbal
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SIBE Campeche
ECO040001672 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
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SIBE San Cristóbal
ECO010005133 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
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Resumen en inglés

This paper presents some initial modeling results from a large, interdisciplinary research project underway in the southern Yucatán peninsular region. The aims of the project are: to understand, through individual household surveywork, the behavioral and structural dynamics that influence land managers’ decisions to deforest and intensify land use; model these dynamics and link their outcomes directly to satellite imagery; model from the imagery itself; and, determine the robustness of modeling to and from the satellite imagery. Two complementary datasets, one from household survey data on agricultural practices including information on socio-economic factors and the second from satellite imagery linked with aggregate government census data, are used in two econometric modeling approaches. Both models test hypotheses concerning deforestation during different time periods in the recent past in the region. The first uses the satellite data, other spatial environmental variables, and aggregate socio-economic data (e.g., census data) in a discrete-choice (logit) model to estimate the probability that any particular pixel in the landscape will be deforested, as a function of explanatory variables. The second model uses the survey data in a cross-sectional regression (OLS) model to ask questions about the amount of deforestation associated with each individual farmer and to explain these choices as a function of individual socio-demographic, market, environmental, and geographic variables. In both cases, however, the choices of explanatory variables are informed by social science theory as to what are hypothesized to affect the deforestation decision (e.g., in a von Thünen model, accessibility is hypothesized to affect choice; in a Ricardian model, land quality; in a Chayanovian model, consumer–labor ratio).

The models ask different questions using different data, but several broad comparisons seem useful. While most variables are statistically significant in the discrete choice model, none of the location variables are statistically significant in the continuous model. Therefore, while location affects the overall probability of deforestation, it does not appear to explain the total amount of deforestation on a given location by an individual.


8.
Libro
Designing institutions for environmental and resource management / edited by Edna Tusak Loehman, D. Marc Kilgour
Loehman, Edna Tusak (ed.) (1943-) ; Kilgour, D. Marc (coed.) ;
Cheltenham, Gloucester, United Kingdom : Edward Elgar Publishing , 1998
Clasificación: 333.7 / D45
Bibliotecas: San Cristóbal
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SIBE San Cristóbal
SAA007638 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1

9.
Libro
Transition to a sustainable society: a backcasting approach to modelling energy and ecology / Henk A. J. Mulder and Wouter Biesiot
Mulder, Henk A. J. (1964-) ; Biesiot, Wouter (coaut.) (1951-) ;
Cheltenham, Gloucester, United Kingdom : Edward Elgar Publishing , 1998
Clasificación: 333.7 / M8
Bibliotecas: San Cristóbal
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SIBE San Cristóbal
SAA007645 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1

10.
Libro
International environmental negotiations: strategic policy issues / edited by Carlo Carraro
Carraro, Carlo (ed.) ;
Cheltenham, Gloucester, United Kingdom : Edward Elgar Publishing , 1997
Clasificación: 363.737 / I5
Bibliotecas: San Cristóbal
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SIBE San Cristóbal
SAA007643 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1