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Título : Determinantes de la temporalidad en el mercado laboral ecuatoriano.
Autor : Chávez Chamorro, Mery Yannira
Palabras clave : Estadística
Economía
Mercado laboral
Ecuador
Fecha de publicación : 3-ago-2015
Editorial : Quito, 2015.
Citación : Chávez Chamorro, M. Y. (2015). Determinantes de la temporalidad en el mercado laboral ecuatoriano. 100 hojas. Quito.
Resumen : The differences of diverse activity branches inside the Ecuadorian labor market show the training levels that workers must have to avoid negative effects. Therefore, this study analyzes the role played by personal, labor, and geographical characteristics in the probability of obtaining a temporary employment contract against an undefined one. The analysis is performed by activity branch in order to determine which are the characteristics that would make possible the existence of temporary employment contracts in each of them. In order to achieve this purpose, two stages are developed. First of all, we use a logistic regression model. Then in a second place, we use learning models as a robust technique to check the results. Particularly the technique called support vector machine. In both cases the information used is based on the Survey of Employment, Unemployment and Underemployment, from the National Institute of Statistics and Censuses (INEC). From the above, the mathematical foundations of logistic regression and support vector machine are presented in this paper. It is given particular attention to the most relevant and necessary aspects for the development and implementation of the techniques, it is mainly focused on a binary classification problem. In the context of the logistic regression technique, there are detected differences that exist within the Ecuadorian labor market. Then, the technique of support vector machine are developed in order to contrast the obtained results. In addition, to present the possible advantages and/or disadvantages of using a learning method for individuals classification, it is a widely used procedure currently. Finally, conclusions of this study are highlighted and future research directions are discussed.
Descripción : Las diferencias que existen dentro del mercado laboral ecuatoriano, en las diferentes ramas de actividad, evidencian los niveles de formación que los trabajadores deben tener para evitar efectos negativos. Por tal motivo, en este estudio se analiza el papel que las características personales, laborales y geográficas desempeñan en la probabilidad de obtener un contrato temporal frente a uno indefinido. El análisis es realizado por rama de actividad, para determinar qué características posibilitarían la existencia del contrato temporal en cada una de ellas. Para lograr este objetivo, se desarrollan modelos de regresión logística y luego, en segundo lugar, a manera de contraste o validación se desarrollan modelos denominados de aprendizaje; en particular, la técnica denominada máquina de vectores soporte. En ambos casos la información utilizada se basó en los datos de la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo, elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). A partir de lo indicado, en este estudio se presentarán los fundamentos matemáticos de la regresión logística y de la máquina de vectores soporte. Para ello, se prestará especial atención a los aspectos más relevantes y necesarios para el desarrollo e implementación de las técnicas, enfocándose, principalmente, en un problema de clasificación binario. Bajo el contexto de la técnica de regresión logística se detectan las diferencias que existen dentro del mercado laboral ecuatoriano. A continuación, se desarrolla la técnica de máquina de vectores soporte con el fin de contrastar los valores obtenidos, para poder mostrar las posibles ventajas y/o desventajas de utilizar un método de aprendizaje para clasificación de individuos, procedimiento muy utilizado en los actuales momentos. Finalmente, se exponen las conclusiones del estudio realizado.
URI : http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/11293
Aparece en las colecciones: Tesis Maestría en Estadística Aplicada (FC)

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