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La Estimación De La Función De Producción Educativa En Valor Añadido Mediante Redes Neuronales: Una Aplicación Para El Caso Español

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  • Daniel Santín González

    ()
    (Universidad Complutense de Madrid)

Abstract

. La extensa literatura acerca de la función de producción educativa ha mostrado como este proceso productivo es muy distinto al de otros bienes y servicios. Así, una mala especificación funcional del modelo educativo puede suponer la obtención de conclusiones erróneas a la hora de llevar a cabo recomendaciones de políticas educativas. Este hecho ha generado un debate, aún no cerrado, acerca de la verdadera importancia de la escuela. Por otro lado en los últimos años se han aplicado redes neuronales artificiales (RNAs) en distintas áreas de la investigación económica como alternativa a los métodos estadísticos y econométricos. Esta técnica es capaz de trabajar de forma no lineal con el análisis de grandes masas de datos sujetas a imprecisiones, con suficientes ejemplos reales y para las que no existen reglas generales. Así, para superar las limitaciones en las estimaciones de los modelos econométricos tradicionales en el proceso productivo de las escuelas se propone un modelo en dos etapas que calcule distintos outputs escolares en valor añadido. Esta metodología va a permitir estimar la importancia de cada factor productivo escolar sobre diferentes tipos de alumno. Las bondades de este modelo son comprobadas con los datos españoles del Third International Mathematics and Science Study (TIMSS) que muestran que la escuela si importa pero que la política de café para todos no es eficiente en las escuelas.

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Keywords: Función de producción; educación; valor añadido; redes neuronales.;

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