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...
- Autores:
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Lambraño Pérez, Linnethy Julieth
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
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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. |
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Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/10373reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn 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.In Colombia the evasion of the social protection system, mainly in health and pension, is an issue that is being addressed in greater depth, since it has some influence on the country's economy, involving several factors in diferent contexts such as social, cultural, political among others, for the foregoing it is important to look for a way to reduce the percentages of this problem, one of the alternatives is to capture that unobservable heterogeneity of economic agents in the temporal dimension, because the analyzes of time series and cross-sectional analysis fail to control that heterogeneity, obtaining biased results, it is decided to opt for panel data models. In the present work we propose to compare the behavior of the evaders of the main metropolitan areas of Colombia through frequentist and Bayesian estimation, identify the type of model to be used, choose which areas and explanatory variables have a signi cant efect on the response variable.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo de datos panel para la evasión del sistema de protección social en las principales áreas metropolitanas del país: estimación frecuentista y bayesiana.EvadersPanel DataPositive efectBayesianEconometría -- Métodos estadísticosEstadística matemática (Economía)Pensiones -- Métodos estadísticos -- ColombiaEvasoresDatos PanelEfectos positivosBayesianaEvasión del sistema de protección socialTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAus´ın, C. (2012), M´etodos de cadenas de Markov Monte Carlo, Universidad Carlos III de Madrid.Albert, J. (2009), Bayesian computation with R, Springer Science Business Media.Baronio, A. M., Vianco, A. M. Cuadernos de EconometríaChib, S. (2008). Panel data modeling and inference: a Bayesian primer. Advanced studies in theoretical and appliedeconometrics, 46, 479.Croissant, Y., Millo, G. (2008). Panel data econometrics in R: The plm package. Journal of Statistical Software, 27(2), 1-43.García, Repositorio Universidad Santo Tomás. (2017). Modelo espacial con acercamiento bayesiano para el estudio de víctimas en Colombia en 2015.Gujarati Damodar, N., Porter Dawn, C. (1997). Econometría. 3a . Edición. México. Ed. Mc Graw Hill.Hsiao, C. (2014), Analysis of panel data, number 54, Cambridge university press.Huo, R. (2015). Panel Data Models with Interactive Fixed Effects: A Bayesian Approach. Columbia University.Kennedy, P. (2003), A guide to econometrics, MIT press.Kessler, L. M., Munkin, M. K. (2015). Bayesian estimation of panel data fractional response models with endogeneity: an application to standardized test rates. Empirical Economics, 49(1), 81-114.. Kleiber, C., Zeileis, A. (2008). Applied econometrics with R. Springer Science Business Media.Koop, G. (2003), Bayesian Econometrics, WileyMontero. R (2005): Test de Hausman. Documentos de Trabajo en Economía Aplicada. Universidad de Granada. EspañaMorawetz, U. (2006). Bayesian modelling of panel data with individual effects applied to simulated data. Univ. f¨ur Bodenkultur, Department f¨ur Wirtschafts-u. Sozialwiss., Inst. f¨ur Nachhaltige Wirtschaftsentwicklung.Pesaran, M. H. (2015). Time series and panel data econometrics. Oxford University Press.Ruiz, A. L. M. (2016), Estimar la evasión del sistema de protección social y caracterizar los efectos principales en Colombia.Torrecillas, R. L. (2014). Guía CERO para datos de panel. Un enfoque. UAM-Accenture Chair on the Economics and Management of Innovation.Trinh, K. D. Bayesian estimation and specification test for a time-varying stochastic frontier model.Unidad de Gestión Pensional y Parafiscal (n.d.), http://www.ugpp.gov.co/parafiscales/guias-delsistema-de-la-proteccion- social.html.Wooldridge, J. M. (2006), Introducción a la econometría: un enfoque moderno, Editorial ParaninfoZheng, Y., Zhu, J., Li, D. (2008). Analyzing spatial panel data of cigarette demand: A Bayesian hierarchical modeling approach. 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