Applied Social Sciences
Data Science for Applied Economics
IVETTE RAYMUNDA LUNA HUAMANI

IVETTE RAYMUNDA LUNA HUAMANI

MS5.2 — Professor Associado II

Unit
Institute of Economics
DEPARTAMENTO DE TEORIA ECONOMICA
Citations
LUNA H. , Ivette Luna, Ivette Luna, I. Ivette Luna I. Luna HUAMANI, IVETTE RAYMUNDA LUNA Luna Huamani, Ivette Raymunda Luna, Ivette Raymunda

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Professora do Instituto de Economia da Universidade Estadual de Campinas (IE/Unicamp), vinculada ao Departamento de Teoria Econômica (DTE). Possui mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp (2003/2007). Realizou estágio de pós-doutorado em Economia na Scuola Superiore Sant'Anna (Pisa, Itália, 2016) e MBA em Data Science Analytics pela Esalq/USP (2022). Atualmente, integra o Centro de Estudos em Economia Aplicada, Agrícola e do Meio Ambiente (CEA) e o Brazilian Institute of Data Science (BI0S). É professora visitante do Programa de Doctorado en Economía de los Recursos Naturales y el Desarrollo Sustentable (PDERN) na Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM, Peru). No IE/Unicamp, atua nos programas de pós-graduação em Economia e em Desenvolvimento Econômico, com ênfase nas disciplinas de Economia Matemática, Simulação e Introdução à Ciência de Dados para Ciências Sociais e Humanas. Suas pesquisas focam na análise empírica microeconômica, empregando ferramentas de Ciência de Dados, Simulação e Complexidade Econômica para o estudo do desenvolvimento econômico, com foco nas diversas faces da desigualdade estrutural no paíse e na região.

My research is characterized by empirical analysis in the microeconomic field, using Simulation, Data Science, and Economic Complexity instruments in the analysis of different themes, but with a predominance in the study of industrial dynamics, productive structure, and economic development. My research can be grouped into three (big) blocks:

​1. Modeling and Simulation, where I work with Time Series Models, but lately I'm dealing with Social Network Analysis and Machine Learning techniques within the Complexity Economics field.

2. Industrial Dynamics and Technology, because I enjoy the Evolutionary Theory of economic growth and believe that innovation and knowledge can really move our region towards sustainable development. Therefore, I have fun using microdata bases to produce empirical research in this field of Heterodox Microeconomics.

3. Productive Structure and Economic Development, because I'm always trying to find out how to make Latin America greater, considering our structural heterogeneity and our inequalities.

Food insecurity Data Science Social programs Income inequality Machine Learning Applied economics Economic development
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