Identifying job skills in commercial advisors in a health insurance company

The aim of this research was to identify the criticalcompetence of success of the commercial adviserin a company providing insurance and health services.For this research a sample of 34 commercialadvisers. The sample was divided into four groups(two per product and two per criterion of success).Systematic fi eld observations, interviews of criticalincidents, application of response tests and salesworkshops were used to evaluate the differentialcompetences that the successful advisers wereshowing in relation to the advisers de fi ned as average.The success criteria were based on the generatedcommission performance over the 10 months. Allin all, signi fi cant differences were found betweenthe “successful” and “average” groups. Furthermore,competences that correlate positively with atop sales performance were observed and competencesthat have major level of discrimination betweenthe “successful” and “average” groups wereestablished. Orientation to achievement, planningand management, information search, commercialaggressiveness and strategic vision are the competencesthat were considered to be key in the topperformance of a sales agent or commercial adviser.Additionally, the results in the response testswere analyzed in the four study groups, withoutobserving signi fi cant differences between them,which supports the theoretical framework of thepresent study.

Equality of educational opportunity employing Pisa data: taking both achievement and access into account

La medición de la desigualdad de oportunidades con las bases de PISA implican varias limitaciones: (i) la muestra sólo representa una fracción limitada de las cohortes de jóvenes de 15 años en los países en desarrollo y (ii) estas fracciones no son uniformes entre países ni entre periodos. Lo anterior genera dudas sobre la confiabilidad de estas mediciones cuando se usan para comparaciones internacionales: mayor equidad puede ser resultado de una muestra más restringida y más homogénea. A diferencia de enfoques previos basados en reconstrucción de las muestras, el enfoque del documento consiste en proveer un índice bidimensional que incluye logro y acceso como dimensiones del índice. Se utilizan varios métodos de agregación y se observan cambios considerables en los rankings de (in) equidad de oportunidades cuando solo se observa el logro y cuando se observan ambas dimensiones en las pruebas de PISA 2006/2009. Finalmente se propone una generalización del enfoque permitiendo otras dimensiones adicionales y otros pesos utilizados en la agregación.

Academic achievement in sciences: the role of preferences and educative assets

This paper provides new evidence on the effect of pupil’s self-motivation and academic assets allocation on the academic achievement in sciences across countries. By using the Programme for International Student Assessment 2006 (PISA 2006) test we find that both explanatory variables have a positive effect on student’s performance. Self-motivation is measured through an instrument that allows us to avoid possible endogeneity problems. Quantile regression is used for analyzing the existence of different estimated coefficients over the distribution. It is found that both variables have different effect on academic performance depending on the pupil’s score. These findings support the importance of designing focalized programs for different populations, especially in terms of access to information and communication technologies such as internet.

Inequality of opportunity in educational achievement in Latin America: evidence from PISA 2006-2009

We assess inequality of opportunity in educational achievement in six Latin American countries, employing two waves of PISA data (2006 and 2009). By means of a non-parametric approach using a decomposable inequality index, GE(0), we rank countries according to their degree of inequality of opportunity. We work with alternative characterizations of types: school type (public or private), gender, parental education, and combinations of those variables. We calculate incremental contributions of each set of circumstances to inequality. We provide rankings of countries based on unconditional inequalities (using conventional indices) and on conditional inequalities (EOp indices), and the two sets of rankings do not always coincide. Inequality of opportunities range from less than 1% to up to 27%, with substantial heterogeneity according to the year, the country, the subject and the specificication of circumstances. Robustness checks based on bootstrap and the use of an alternative index confirm most of the initial results.

El efecto escuela en Colombia, 1999-2000

El artículo busca entender la manera en que el cambio en la conceptualización del examen del ICFES, a partir del 2000, afectó la importancia de la escuela en la predicción del logro del estudiante. El artículo muestra que la importancia bruta de la escuela, que entre 1997 y 1999 se situaba en niveles similares (entre el 27% y el 37%), se reduce considerablemente con el nuevo examen, ubicándose entre el 10% y el 27% para el 2000. Así, el poder discriminatorio a nivel de los colegios del nuevo examen, se reduce significativamente en las pruebas del núcleo común. Ello es igualmente cierto cuando se aborda la importancia neta del colegio, la cual oscilaba entre el 13% y el 20% en 1999 mientras que en el año 2000 el intervalo en que se movía iba del 6% al 11%.

Tests de la forma funcional, el efecto sustitución y el efecto riqueza en la función de demanda de dinero de México.

Las demandas M1, M2 y M3 en México están negativamente influidas por el producto y el precio de las acciones, y están asociadas negativamente con la tasa de ahorro, la tasa de interés estadounidense y la tasa de inflación esperada. Por su parte, la depreciación del peso afecta negativamente la demanda M1 y positivamente a las demandas M2 y M3. La forma log-lineal no puede ser rechazada para la demanda M1 y puede ser rechazada para las demandas M2 y M3, mientras que la forma lineal puede ser rechazada para las demandas M1, M2, y M3. La prueba CUSUMSQ muestra que las demandas M1, M2 y M3 son estables, mientras que la prueba CUSUM indica estabilidad en las demandas M1 y M3 e inestabilidad en la demanda M2.