La presente investigación incorpora un concepto relativamente nuevo a la modelación de la toma de una decisión. Las Teorías Implícitas (Van Aalderen y Walma ,2016), interpretadas como la eficiencia percibida para transformar esfuerzo en la habilidad, se introducen en la modelación de la elección de una carrera STEM. Esta variable se operacionaliza como la tasa de crecimiento promedio en los cursos de colegio relevantes para estas carreras. Dado que la variable dependiente es binaria se opta por un modelo de estimación Probit. Posteriormente, se implementa un Heckprobit para intentar corregir por el sesgo de selección y los potenciales confounders presentes. Aunque el efecto encontrado es modesto, los estimadores encontrados para estas variables se mantienen robustos ante la inclusión de las variables de control personales y socioeconómicas. Del mismo modo, los efectos de las v...

La presente investigación incorpora un concepto relativamente nuevo a la modelación de la toma de una decisión. Las Teorías Implícitas (Van Aalderen y Walma ,2016), interpretadas como la eficiencia percibida para transformar esfuerzo en la habilidad, se introducen en la modelación de la elección de una carrera STEM. Esta variable se operacionaliza como la tasa de crecimiento promedio en los cursos de colegio relevantes para estas carreras. Dado que la variable dependiente es binaria se opta por un modelo de estimación Probit. Posteriormente, se implementa un Heckprobit para intentar corregir por el sesgo de selección y los potenciales confounders presentes. Aunque el efecto encontrado es modesto, los estimadores encontrados para estas variables se mantienen robustos ante la inclusión de las variables de control personales y socioeconómicas. Del mismo modo, los efectos de las v...

Presenta como determinar empíricamente si la acumulación de capital humano del tipo STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) genera resultados positivos en las variables de resultado de la economía peruana. La hipótesis es que un aumento en el stock de los graduados de carreras STEM tendrá un efecto positivo en la producción, PBI y demás variables socioeconómicas. Para probar la presente hipótesis se implementa un modelo de equilibrio general computable con una matriz de contabilidad social calibrada a partir de la matriz insumo producto del 2007 y utilizando la Encuesta Nacional de Hogares (2019). Los resultados del modelo sugieren que un aumento del 2% en el stock de graduados STEM aumenta el nivel de producción de los distintos sectores, los salarios de los demás tipos de trabajadores y el bienestar general de la economía peruana.

Presenta un estudio de grupos focales, técnica de levantamiento de información en estudios sociales, sobre los factores de decisión en la elección de una carreras STEM (acrónimo formado por las iniciales en inglés de los ámbitos de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas).

El presente estudio analiza las interrelaciones familiares dentro de los hogares de aquellos estudiantes que se encuentran en el primer año de educación superior. Estas interrelaciones se miden a través del cálculo del número de hermanos que estudian una carrera STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics), del cálculo de si el padre y la madre tienen alguna formación superior STEM y mediante el cálculo de otras variables socioeconómicas dentro del hogar. De los contrastes de hipótesis llevados a cabo, el principal hallazgo es la asociación positiva y significativa que tiene la presencia de hermanos con formación STEM y la elección de una carrera en ciencia por parte de las mujeres en edad estudiantil dentro del hogar.

Analyses the case for Peruvian regions and uses a spatial econometric approach to consider the potential spatial interactions at the subnational level.