Estimación de la pobreza monetaria para los municipios de Cundinamarca vía estimación en áreas pequeñas.

El cálculo de la pobreza monetaria de los territorios es quizá una de las medidas más importantes para el análisis de modelos de desigualdad económica y social. Proponemos un procedimiento estadístico que contribuya para analizar los registros de la Encuesta Multipropósito (EM) del año 2017, así com...

Full description

Autores:
Gómez Pinto, Heyder Fabián
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Universidad Santo Tomás
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/51934
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/51934
Palabra clave:
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Proponemos un procedimiento estadístico que contribuya para analizar los registros de la Encuesta Multipropósito (EM) del año 2017, así como también los registros oficiales, la producción de estadística demográfica que los municipios de Cundinamarca generan y el sector privado dando paso a una estimación de la pobreza monetaria por municipio. Para la elaboración del procedimiento se vincula la rama de la ciencia estadística denominada Estimación en Áreas Pequeñas (SAE, por sus siglas en inglés) con datos composicionales, que permite obtener estimaciones de pobreza monetaria a un mínimo nivel de desagregación geográfica (estimaciones para los 116 municipios de Cundinamarca) mediante un modelo multivariado de Fay-Harriot de estimación de áreas pequeñas con su respectivo MSE-bootstrap paramétrico que se alimenta de los datos que provienen de la EM 2017 y de los registros oficiales de los actores anteriormente mencionados.The calculation of monetary poverty of territories is perhaps one of the most important measures for the analysis of economic and social inequality models. We propose a statistical procedure that contributes to analyze the records of Multipurpose Survey of 2017 (La Encuesta Multipropósito), as well as official records, the production of demographic statistics that the municipalities of Cundinamarca generate and the private sector giving way to an estimation of monetary poverty by municipality. For the elaboration of the procedure, the branch of statistics science called Small Area Estimation (SAE) with compositional data is linked, which will allow achieving monetary poverty estimates at a minimum level of geographic disaggregation (estimates for the 116 municipalities of Cundinamarca) through a multivariate model Fay-Harriot of small areas estimation with their respective parametric MSE-bootstrap, that is fed by the data coming from the EM 2017, from the official records (auxiliary information) of the aforementioned actors.Magister en Estadística AplicadaMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad 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_abf2Estimación de la pobreza monetaria para los municipios de Cundinamarca vía estimación en áreas pequeñas.Estimation in small areascompositional datamonetary povertyterritory developmenthouseholdssamplingoficial statisticspublic administrationEstadísticas AplicadasEconomíaPobreza-Necesidades básicasEstimación en áreas pequeñaspobreza monetariadesarrollo del territoriohogaresmuestreoadministración públicaestadísticas oficialesdatos composicionalesTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáAitchison, J. The statistical analysis of compositional data. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) (1982).Bank, W. World development report 2000-2001: attacking poverty. World Bank Group, 2000.Bank, W. World development report 2005: Introduction to poverty analysis. Oxford University Press, Inc, 2005.Bank, W. World development report 2011: Poverty. Oxford University Press, Inc, 2011.Bank, W. Human Capital Project : How Countries Nurture Human Capital - Policies and Programs that Use and Expand the Evidence Base. World Bank Publications, 2019.Benavent, R., and Morales, D. Multivariate fay{herriot models for small area estimation. Computational Statistics & Data Analysis 94 (2016), 372-390.Camacho Murillo, G. A. 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