Seminario de Investigación en Estadística Aplicada

Ponente: Natalia Berberián (UPEP-UDELAR)

Acceso a presentación que acompaña la charla

Resumen:

Los parques eólicos contribuyen a la reducción del uso de hidrocarburos líquidos; sin embargo, la
instalación de nuevos aerogeneradores aumenta el riesgo de mortalidad para varias especies,
especialmente los murciélagos insectívoros. Estimar la tasa real de mortalidad de estos mamíferos, ya sea
por colisión o barotrauma, representa un desafío debido a la baja probabilidad de detección.

Evidencia de Ausencia (EoA, por sus siglas en inglés: Evidence of Absence) es un método consolidado que

proporciona estimaciones e intervalos de credibilidad en estos casos, basándose en la inclusión de la
probabilidad de detección en un modelo de mezcla binomial. Más recientemente, el análisis EoAR (del
inglés: EoA Regression) permite también estimar el efecto de covariables dentro del mismo modelo.
Trabajando en un contexto bayesiano, este modelo incluye un nivel adicional de jerarquía, parametrizando
un vínculo log-lineal entre las covariables y las tasas de fatalidades de cada unidad de muestreo.

Este trabajo estudia la pertinencia de agrupar la información de varios sitios de manera parcial (partial
pooling), con el objetivo de obtener estimaciones más precisas del número total de fatalidades en todos
los sitios evaluados.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/85269809953?pwd=sO3Bgdugd1gRPZTqbAneVaQXsndb8K.1

Organizadores: Daniel Ciganda (daniel.ciganda@fcea.edu.uy) y Silvia Rodríguez (silvia.rodriguez@fcea.edu.uy)

Ponente: Marco Scavino (IESTA-FCEA-UDELAR)

Resumen:

En esta charla, presentaré en primer lugar la evolución del concepto de ciencia de datos desde
sus raíces en el análisis de datos y la estadística hasta su concepción actual, mediante diversas
perspectivas y enfoques propuestos por destacados investigadores en el campo. Este insumo
inicial, susceptible de profundizaciones, puede promover futuras instancias de intercambio
sobre las principales características del campo, su impacto transformador en la investigación
académica y la metodología científica, y como generador de oportunidades para la
colaboración interdisciplinaria en la investigación basada en datos. Finalmente, si el tiempo lo
permite, se examinará cómo el rápido desarrollo de la ciencia de datos está influyendo en la
creación y adaptación de planes curriculares en instituciones de educación superior.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/85269809953?pwd=sO3Bgdugd1gRPZTqbAneVaQXsndb8K.1

Organizadores: Daniel Ciganda (daniel.ciganda@fcea.edu.uy) y Silvia Rodríguez (silvia.rodriguez@fcea.edu.uy)

Ponente: Lucía Bertoletti, Fernando Borraz, Graciela Sanroman(FCS-UDELAR)

Resumen:

This paper examines the disparity in default risk between vulnerable and non-vulnerable
populations in consumer lending. We merge an exhaustive registry of loans granted in the
financial system with microdata on vulnerable individuals applying for social programs. We
estimate the sources of this disparity and how loan and individual characteristics influence
the probability of default. We find that vulnerable individuals have a higher risk than non-
vulnerable individuals. However, this difference is reduced when individual debt
characteristics, particularly the interest rate, are considered. Specifically, interest rates explain
at least 30 percent of the risk gap. We also find that the default probabilities faced by lending
firms are higher than those faced by banks, but we show that this effect is partly due to
interest rate divergences. Our study underscores the importance of considering individual
characteristics, loan characteristics, and interest rates when assessing default risk. While
recognizing their limitations, these results suggest the need for policy interventions to
promote financial inclusion, fair interest rate practices, and financial education, especially for
vulnerable populations.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/84930037980?pwd=cTREMGg5dDZHNlZ5L1gxUGI1RGdFUT09

Organizadores: Daniel Ciganda (daniel.ciganda@fcea.edu.uy) y Silvia Rodríguez (silvia.rodriguez@fcea.edu.uy)

Ponente: Marco Scavino (IESTA-FCEA-UDELAR)

Resumen:

En esta charla, presentaré en primer lugar la evolución del concepto de ciencia de datos desde
sus raíces en el análisis de datos y la estadística hasta su concepción actual, mediante diversas
perspectivas y enfoques propuestos por destacados investigadores en el campo. Este insumo
inicial, susceptible de profundizaciones, puede promover futuras instancias de intercambio
sobre las principales características del campo, su impacto transformador en la investigación
académica y la metodología científica, y como generador de oportunidades para la
colaboración interdisciplinaria en la investigación basada en datos. Finalmente, si el tiempo lo
permite, se examinará cómo el rápido desarrollo de la ciencia de datos está influyendo en la
creación y adaptación de planes curriculares en instituciones de educación superior.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/84930037980?pwd=cTREMGg5dDZHNlZ5L1gxUGI1RGdFUT09

Organizadores: Daniel Ciganda (daniel.ciganda@fcea.edu.uy) y Silvia Rodríguez (silvia.rodriguez@fcea.edu.uy)

Ponente: Maximiliano Saldaña (FCEA-UDELAR)

Resumen:

En la actualidad, la amplia disponibilidad de datos hace que sea posible contar con series de tiempo de mayor frecuencia que en el pasado, por ejemplo, en la forma de datos semanales. Las series de tiempo semanales aportan información a un grado de desagregación mayor que las series anuales o mensuales, pero presentan un conjunto de dificultades a la hora de ser modeladas. Estas residen principalmente en la modelación de la estacionalidad, debido a que su periodo estacional anual no es entero, a que cuentan con un gran número de observaciones en el periodo, lo que dificulta la estimación de parámetros y además pueden presentar múltiples estacionalidades anidadas. Se presentan y aplican un conjunto de metodologías del marco de los modelos de espacio-estado como una posibilidad para enfrentar las peculiaridades de las series semanales. El contexto de aplicación es la predicción de precios de frutas y hortalizas recabados en la Unidad Agroalimentaria Metropolitana, lo cual resulta de interés para determinar momentos donde puede verse comprometida la seguridad alimentaria de los hogares por la suba de precios.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/84930037980?pwd=cTREMGg5dDZHNlZ5L1gxUGI1RGdFUT09

Organizadores: Daniel Ciganda (daniel.ciganda@fcea.edu.uy) y Silvia Rodríguez (silvia.rodriguez@fcea.edu.uy)

Ponente: Bruno Tancredi (FCEA-UDELAR)

Resumen:

Se presentarán modelos predictivos que vinculan el uso de los estudiantes de la plataforma educativa del programa Ceibal en Inglés, en particular Little Bridge, con el rendimiento en las pruebas adaptativas de Inglés. Los modelos predicen la performance en las pruebas adaptativas de inglés en base a distintas medidas de uso que hacen los estudiantes de la plataforma Little Bridge, así como información sociodemográfica de los estudiantes y del centro al que pertenecen. La implementación de los modelos predictivos se hizo utilizando intensivamente la biblioteca tidymodels que permite un flujo de trabajo estandarizado y coherente para ajustar y comparar varios métodos de aprendizaje estadístico al mismo tiempo, simplificando la reproducibilidad y coherencia en la implementación.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/84930037980?pwd=cTREMGg5dDZHNlZ5L1gxUGI1RGdFUT09

Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Luis Freda (IESTA-FCEA-UDELAR)

Resumen:

El Uruguay es un país productor y exportador de productos primarios por excelencia. Un sistema silvopastoril constituye una modalidad productiva agropecuaria. Esta modalidad productiva se caracteriza por integrar en un mismo espacio físico, al mismo tiempo misma área y árboles-pasturas-animales, estableciéndose relaciones de mayor complejidad entre sus componentes en relación a sistemas forestales y ganaderos puros.  La toma de decisiones financieras a la hora de evaluar estos proyectos de inversión debe contemplar la mayor complejidad de las relaciones entre componentes el sistema, e incluir la incertidumbre en el análisis. Mediante técnicas financieras, utilizando Simulación Montecarlo en variables relevantes, se obtiene un modelo para evaluar inversiones de silvopastoreo con distintos diseños productivos. El estado actual de la investigación en cuanto a la rentabilidad de este tipo de inversiones es escaso, la línea de investigación en curso abre espacio para expandir el modelo y considerar distintas estrategias productivas.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/84930037980?pwd=cTREMGg5dDZHNlZ5L1gxUGI1RGdFUT09

Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Sofía Domingorena. Magister en Economía (IESTA-IECON-FCEA)

Resumen:

Dado que el trabajo es un factor heterogéneo y que la intensidad en su uso difiere entre sectores de actividad, el estudio de su elasticidad respecto del producto requiere de un abordaje sectorial. Para tal fin, se analiza el caso uruguayo, considerando la industria manufacturera y los servicios, sectores con características diferentes en términos de intensidad de los factores y destino de la producción. Partiendo de una tecnología de producción tipo CES, utilizando series trimestrales de ocupados, producto, salarios, tipo de cambio real regional y otros controles, se estiman relaciones de largo plazo entre las variables para los dos sectores (1997-2019), utilizando la metodología de cointegración de Johansen y el modelo Vectorial Autorregresivo con Mecanismo de Corrección del Error. Los resultados muestran que la elasticidad empleo-producto de la manufactura es menor que la de los servicios evidenciando que, mientras que en la industria es posible la sustitución entre factores productivos ante aumentos en el producto, en los servicios solamente se incrementa el empleo. A su vez, la fuerte incidencia del comercio internacional en la manufactura y alta participación sindical presente en ambos sectores, influye de forma diferenciada en las elasticidades encontradas.

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Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Cristian Hernán Sciaccaluga - Actuario (UBA-FCE, USAL-FCE)

Resumen:

El reaseguro o el seguro del seguro juega un rol relevante en la actividad aseguradora, impulsando dicho negocio por varias razones. En primer lugar, con la cesión de riesgo por parte de las aseguradoras a las compañías de reaseguro, ha permitido a las primeras suscribir riesgos de sumas aseguradas mayores a su propia capacidad financiera y patrimonial y homogeneizar su eventual pérdida fruto de la transferencia de riesgo. En segundo término, la llegada de nuevos reaseguradores al mercado, ha ampliado considerablemente la oferta de reaseguro trayendo grandes beneficios para las compañías de seguros, ya sea a través de precios más competitivos como de mejoras en los propios contratos con un aumento de capacidad contractual que ha permitido a las aseguradoras tomar riesgos de sumas aseguradas mayores, limitar las exclusiones con lo que se ha podido tomar actividades que antes no estaban cubiertas o en incrementar los retornos a las cedentes con un crecimiento en la participación por utilidades o alza de comisiones adicionales. Finalmente, las compañías de reaseguro, en su gran mayoría, al ser empresas con operaciones a nivel internacional aportan con su experiencia y manejo del negocio un “know how” que las cedentes (aseguradoras) utilizan en su propio provecho ya sea cuando tienen que desarrollar un nuevo producto, en la revisión de las tasas o en el cumplimento de la normativa vigente.

Para las aseguradoras la elección del Esquema de Reaseguro óptimo es crucial para su desarrollo posterior. Es por ello que, en la presente participación se abordará el tema de la determinación del Precio en Esquemas de Reaseguros No Proporcionales bajo las modalidades de experiencia siniestral y de exposición a riesgo.

Enlace: https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/84930037980?pwd=cTREMGg5dDZHNlZ5L1gxUGI1RGdFUT09

Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Profa. Inés Urrestarazú. Instituto de Estadística y Unidad de Apoyo a la Enseñanza, FCEA, Udelar

Resumen:

En el marco de la línea de investigación “Innovaciones Tecnológicas en la Enseñanza de la Contabilidad” que ha impulsado el Departamento de Contabilidad y Tributaria de la Facultad de Ciencias Económicas y Administración (FCEA), y con la participación del Instituto de Estadística y la Unidad de Apoyo a la Enseñanza de dicho centro de estudios, durante el segundo semestre de 2023 se llevó a cabo un experimento para analizar el impacto que la forma de participación en un curso puede tener sobre el aprendizaje y el nivel de satisfacción de los estudiantes. Además, en un contexto de enseñanza en el que los cursos sincrónicos, tanto presenciales como a distancia, experimentaron una caída en la cantidad de estudiantes que participan en clase, con marcada preferencia por la opción de cursado remota y escasa participación, se entendió pertinente explorar una opción de enseñanza remota, pero inmersiva. Con el objetivo de comparar los niveles de aprendizaje alcanzados por los estudiantes y su nivel de satisfacción con su forma de participación en clase se diseñó un experimento que permitiera la comparación de 4 grupos de estudiantes aleatoriamente asignados a 4 modalidades de participación en las clases de la Unidad Curricular (UC) Contabilidad y Sistemas Integrados de Gestión (CSIG) que se dictó en 2 modalidades híbridas: real y virtual. En efecto, en uno de los horarios que ofreció la UC el curso se dictó en un salón con equipamiento para el dictado de clases híbridas con algunos estudiantes presentes y otros participando de la clase por Zoom. En el otro horario, las clases se dictaron utilizando una sala híbrida virtual contratada a la empresa Quantik Lab, es decir, un salón de clases en el metaverso en el que un grupo de 14 estudiantes y 1 docente ingresaban con cascos de realidad virtual y al que, también, se conectaban estudiantes y 1 docente a través de la plataforma Microsoft Teams. El propósito de la ponencia será presentar el análisis de los datos relevados durante la experiencia a través de pruebas de evaluación de conocimientos y de cuestionarios que se diseñaron y aplicaron para la medición de la satisfacción de los estudiantes con su forma de participación en clase.

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Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Diego Fernández - Magister Ingeniería Matemática. Asesoría Económica
Departamento Sector Externo. Banco Central del Uruguay -

Resumen:

En el ámbito de la estadística aplicada, el análisis detallado de datos económicos a través de técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y modelos de Inteligencia Artificial (IA) representa una frontera emergente que promete transformar la interpretación de informes complejos. Este estudio aborda el uso exhaustivo de estas tecnologías para evaluar los informes trimestrales de Cuentas Nacionales Trimestrales (CNT) y Balanza de Pagos y Posición de Inversión Internacional (BPyPII) de Uruguay en 2023. Implementamos modelos avanzados de IA, específicamente Llama3 para el análisis textual y Llava para el análisis de imágenes, operados on premise para garantizar seguridad y control de datos. Nuestra investigación se centra en descifrar la evolución temática y las variaciones tonales de los informes, utilizando análisis de co-ocurrencia y similitud del coseno para detectar patrones y tendencias significativas. Este enfoque no solo mejora la precisión y la profundidad del análisis estadístico de los textos económicos, sino que también facilita una comprensión más rica de las dinámicas económicas subyacentes, esencial para la formulación de políticas informadas y efectivas en un contexto económico cambiante.

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Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Enrique Arónica. Licenciado en Estadística. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística Universidad Nacional de Rosario

Resumen:

¿Qué es la Estadística? ¿Es una ciencia, o simplemente un conjunto de técnicas?

Es una pregunta que me hice reiteradamente cuando inicié mis estudios, también en los comienzos de la actividad docente y durante cierto tiempo. En muchas ocasiones recurría a la lectura de autores destacados de la Estadística en libros de Estadística. Las respuestas que encontraba, describían de qué se ocupa la Estadística, no “qué es” como tal.

No poder responderme qué es la Estadística, me ponía mal, me generaba un problema de identidad con la profesional que había elegido. Al fin, entendí, que ninguna ciencia puede jamás enunciar nada acerca de sí con sus propios recursos científicos. Es decir, no se puede decir estadísticamente qué es la Estadística. Son preguntas que se deben responder desde un nivel superior, la filosofía, y en particular la filosofía de la ciencia.

Por lo que, las respuestas satisfactorias, al menos para mí, las hallé incursionando, con desconocimiento, pero con entusiasmo, en el ámbito de la filosofía.

A partir de allí pude construir mi definición de Estadística, la que con gusto y humildad compartiré con ustedes.

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Organizadores: Ana Coimbra (ana.coimbra@fcea.edu.uy) y Luis Freda (luis.freda@fcea.edu.uy)

Ponente: Silvia Rodríguez-Collazo (IESTA-DMC-FCEA)

Resumen

Ponente: Darío Padula (Unidad de Estadística - Intendencia de Montevideo)

Resumen