http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/issue/feed Cuadernos del CIMBAGE 2019-05-29T15:22:18+00:00 Javier I. García Fronti ccimbage@fce.uba.ar Open Journal Systems <p>ISSN 1666-5112 | eISSN 1669-1830</p> <p id="journalDescription"><strong>Cuadernos del CIMBAGE</strong>&nbsp;es una revista semestral, que incluye trabajos sobre aplicaciones de la lógica y la matemática a temas de gestión y economía. Su objetivo es aumentar la comprensión y difusión de aplicaciones innovadoras a estos temas y promover la colaboración, y el intercambio entre matemáticos, filósofos, epistemólogos, científicos sociales y especialistas en ciencias económicas (actuarios, administradores, contadores y economistas).</p> http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1340 LA EFICIENCIA DE LAS UNIVERSIDADES PÚBLICAS EN ARGENTINA MEDIANTE EL ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS CON BOOTSTRAP 2019-05-29T14:49:56+00:00 Juan Antonio Dip dip@fce.unam.edu.ar Facundo Costa de Arguibel faacu.costa@gmail.com Carolina Pamela Wittig caro.wittig@hotmail.com <p>La producción en educación pone en juego diferentes factores, cuya combinación contribuye a la realización de uno o varios productos. La universidad, dentro de la teoría de la firma, puede considerarse como una empresa multiproducto. Sus productos derivan de las tres principales funciones: docencia, investigación y extensión. La combinación de varios insumos que dan origen a dichos productos, nos lleva a pensar en el concepto de eficiencia (técnica).<br>El trabajo aborda la estimación de dicha eficiencia a través del análisis envolvente de datos (DEA, por sus siglas en inglés), que permite contemplar la característica multiproducto de las universidades. Las investigaciones para Argentina, han estimado los scores de eficiencia sin corregir un posible sesgo y tampoco han explicado los factores que contribuyen a la ineficiencia (eficiencia) que han calculado. Este trabajo pretende hacer un aporte en esa dirección, además de incorporar dos productos derivados de las actividades de extensión universitaria.<br>En este sentido, se sigue la metodología de Simar y Wilson (2007), quienes exponen un método de bootstrap para aproximar la distribución asintótica y corregir el sesgo de las estimaciones de los scores de eficiencia, en el marco de un análisis envolvente de datos en dos etapas. La segunda etapa implica una regresión truncada de los scores de eficiencia contra un conjunto de variables independientes. Los resultados demuestran la existencia de cierto nivel de ineficiencia en los productos que resultan de las universidades. Los docentes con doctorados y el ratio egresadas/estudiantes mujeres sugieren contribuir positivamente a la eficiencia de las universidades.</p> 2019-05-29T00:00:00+00:00 ##submission.copyrightStatement## http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1341 ESTUDIO DEL GASTO EN TURISTAS DE CRUCEROS EN URUGUAY PARA LA TEMPORADA 2010-2011 MEDIANTE EL ANÁLISIS DE REDES 2019-05-29T15:00:28+00:00 Ramón Álvarez-Vaz ramon@iesta.edu.uy Silvia Altmark salt@iesta.edu.uy <p>El turismo de cruceros en Uruguay ha crecido desde la temporada 2004-2005, determinando un importante aporte de divisas cada temporada (abril a octubre de cada año). Por tanto, se estima relevante caracterizar las variables económicas involucradas en esta actividad, en particular, el gasto. A partir de los datos del Ministerio de Turismo de cruceros de la temporada 2010-2011, este trabajo compara la tipología surgida de aplicar métodos de clusters jerárquicos y no jerárquicos, con la que surge al aplicar el análisis de redes (SNA) a los datos del gasto en cruceristas. Previamente los autores habían construido una tipología de cruceristas, resultante de aplicar el algoritmo de Ward sobre distancias para variables binarias (gasta o no gasta) en cinco rubros de gasto.Los datos de cruceros se obtienen de una muestra de pasajeros a través de una encuesta cara a cara con diseño muestral complejo. Se cuenta con información de personas y gasto desde la temporada 2005-2006 y el presente trabajo se focaliza en la temporada 2010-2011.Para evaluar la performance del análisis de redes se trabaja con cuatro cruceros, (seleccionados al azar por probabilidad proporcional al aforo de cada uno) sobre los que, a partir de los gastos binarios, se construyen grafos, a los cuales se les aplican las diferentes métricas para su descripción. Usando la tipología previa de gastos, se estudia la asociación de las características socio-demográficas de los cruceristas con los grupos creados y con las comunidades identificadas con el SNA, para determinar eventuales patrones de comportamiento al cambiar de tipo de crucero.</p> 2019-05-29T00:00:00+00:00 ##submission.copyrightStatement## http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1342 CARACTERIZACIÓN DE LA SATISFACCIÓN ESTUDIANTIL EN LA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y DE ADMINISTRACIÓN EN URUGUAY: UNA APLICACIÓN DE ANÁLISIS DE CLASES LATENTES Y DE ANÁLISIS DE CLUSTERS 2019-05-29T15:10:53+00:00 Ramón Álvarez-Vaz ramon@iesta.edu.uy Elena Vernazza-Mañan evernazza@iesta.edu.uy <p>En este trabajo se presentan los principales resultados obtenidos al realizar un estudio de la caracterización de la Satisfacción Estudiantil, en los cursos de grado de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universidad de la República, Uruguay, a través de la utilización y comparación de dos técnicas de análisis de datos multivariantes: Análisis de Clases Latentes y Análisis de Clusters. Los datos utilizados provienen de una encuesta aplicada sobre una muestra de estudiantes de la Facultad. El cuestionario presenta una estructura de 2 bloques. El primero, presenta las variables que permitirán realizar una caracterización sociodemográfica de los estudiantes, y el segundo contiene 63 ítems subdivididos en 8 escalas asociadas al modelo ECSI que serán las utilizadas para la caracterización de la Satisfacción Estudiantil. Las variables manifiestas consideradas para la construcción y caracterización de la Satisfacción Estudiantil son las siguientes: expectativas de los estudiantes al ingresar al centro de estudios, la imagen que tienen de éste, la calidad de la enseñanza recibida y de los servicios brindados, las necesidades y deseos personales con respecto a la Facultad y el valor percibido. Estas variables surgen de agrupar los ítems del ECSI, por escala. Los resultados presentados surgen, de considerar que efectivamente existe una variable que refiere a la Satisfacción Estudiantil y que ésta queda definida, a partir de la interacción de las 6 variables manifiestas, por cuatro clases latentes. Por otra parte, se propone agrupar a los estudiantes en tres clusters (utilizando el algoritmo de Ward).</p> 2019-05-29T00:00:00+00:00 ##submission.copyrightStatement## http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1343 SOSTENIBILIDAD EMPRESARIAL: ANÁLISIS A TRAVÉS DE LA METODOLOGÍA BIPLOT 2019-05-29T15:22:18+00:00 Alar Urruticoechea aurruticoechea@psico.edu.uy Elena Vernazza evernazza@iesta.edu.uy <p>En esta investigación se presenta un estudio de la sostenibilidad empresarial, referente a las 56 principales empresas (Global 500) del continente americano. Para lo cual se tiene en cuenta las variables de caracterización propias de cada empresa, índices de sostenibilidad empresarial proporcionados por el Global Reporting Initiative (GRI, en su versión G4) y los datos económicos. En primera instancia, se realiza un análisis descriptivo exhaustivo de las variables de identificación y de los indicadores; económicos y de sostenibilidad, haciendo énfasis en una distinción por región (América Latina y Norte América).<br>Luego, a partir de la aplicación de la metodología Biplot (en sus modalidades HJ y Logístico) se realiza una comparación multivariante de los indicadores de sostenibilidad (variables continuas) y de las variables económicas. Primero se analiza el comportamiento conjunto de estas variables y luego se estudian únicamente los indicadores de sostenibilidad (variables binarias). Se intenta, además, encontrar grupos de empresas que puedan ser descriptos a partir de los indicadores de sostenibilidad reportados. Entre los principales resultados obtenidos se destaca: a) la diferencia en el reporte de los indicadores al considerar las distintas regiones, b) la existencia de 3 grupos de empresas con las siguientes características: empresas que presentan ausencias y presencias en igual proporción en los indicadores de sostenibilidad, empresas que presentan ausencias en la mayoría de los indicadores y, por último, empresas que muestran presencia de reporte de la mayoría de indicadores, y finalmente, c) resalta el hecho de que no exista correlación entre las variables de sostenibilidad y las variables económicas.</p> 2019-05-29T00:00:00+00:00 ##submission.copyrightStatement##