Abstract
The purpose of this research is to determine the factors that affect the insertion and job positioning of women professional graduates of the public accountant and auditor of the Universidad del Bío-Bío, Chile. The data were obtained through a questionnaire applied to the graduates. Given the dichotomous nature of the dependent variable, logistic regression models are used, for which linear probability models will be used. Three different models are tested for the endogenous variables: average time it takes to find your first job; liquid remuneration of the graduate and the current position of the graduate. The results indicate that the variable that most affects the labor insertion is the recommendation of third parties, meanwhile, that for the job positioning is the postgraduate.
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Hanns de la Fuente-Mella is supported by Grant NUCLEO DE INVESTIGACION EN DATA ANALYTICS/PUCV VRIEA/039.432/2020.
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de la Fuente-Mella, H., Muñoz, C.G., Quezada, E.R., Ocares, C.I., Pérez, M.L. (2020). Probabilistic Models of Job Placement and Positioning for Students with a Career in Chile. In: Kantola, J., Nazir, S., Salminen, V. (eds) Advances in Human Factors, Business Management and Leadership. AHFE 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1209. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50791-6_66
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Publisher Name: Springer, Cham
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