Modelo de datos panel para la evasión del sistema de protección social en las principales áreas metropolitanas del país: estimación frecuentista y bayesiana.

En Colombia la evasión del sistema de protección social, principalmente en la salud y pensión, es un tema que se está abordando con mayor profundidad, ya que tiene cierta influencia en la economía del país, involucrando varios factores en diferentes contextos como el social, cultural, político entre...

Full description

Autores:
Lambraño Pérez, Linnethy Julieth
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/10373
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/10373
Palabra clave:
Evaders
Panel Data
Positive efect
Bayesian
Econometría -- Métodos estadísticos
Estadística matemática (Economía)
Pensiones -- Métodos estadísticos -- Colombia
Evasores
Datos Panel
Efectos positivos
Bayesiana
Evasión del sistema de protección social
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:En Colombia la evasión del sistema de protección social, principalmente en la salud y pensión, es un tema que se está abordando con mayor profundidad, ya que tiene cierta influencia en la economía del país, involucrando varios factores en diferentes contextos como el social, cultural, político entre otros, por lo anterior es importante buscar una manera de disminuir los porcentajes de este problemas, una delas alternativas es capturar aquella heterogeneidad no observable de agentes económicos en la dimensión temporal, debido a que los análisis de series de tiempo y análisis de corte transversal no logran controlar aquella heterogeneidad, obteniendo resultados sesgados, se decide optar por los modelos de datos panel. En el presente trabajo se propone comparar el comportamiento de los evasores de las principales áreas metropolitanas de Colombia a través de la estimación frecuentista y bayesiana, identicar el tipo de modelo a utilizar, escoger cuales áreas y variables explicativas tienen un efecto signicativo en la variable respuesta.