El efecto globo : identificación de regiones propensas a la producción de coca

La lucha contra las drogas, especialmente contra la cocaína, ha empleado una gran porción de los recursos económicos, ambientales y humanos de Colombia en las últimas cuatro décadas. No obstante, no parece que haya avances significativos en la reducción del tráfico de cocaína ni en la reducción de c...

Full description

Autores:
Moreno Pabón, Juan Sebastián
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34407
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/34407
Palabra clave:
Cultivos ilícitos - Control - Investigaciones - Colombia
Cultivos ilícitos - Predicciones - Investigaciones - Colombia
Erradicación de cultivos ilícitos - Investigaciones - Colombia
Cocaína - Producción - Investigaciones - Colombia
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Aplicaciones - Investigaciones
Economía
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description La lucha contra las drogas, especialmente contra la cocaína, ha empleado una gran porción de los recursos económicos, ambientales y humanos de Colombia en las últimas cuatro décadas. No obstante, no parece que haya avances significativos en la reducción del tráfico de cocaína ni en la reducción de cultivos de coca. Una de las principales razones por la que las estrategias que atacan la oferta de narcotráfico han fracasado es el llamado Efecto Globo, según el cual represiones en la producción de drogas de una región están asociados a aumentos en otras regiones por efectos de desplazamiento. Con el objetivo de reducir de manera definitiva los cultivos de coca en Colombia durante la implementación de los acuerdos de paz, se busca identificar los municipios susceptibles a las consecuencias del Efecto Globo, es decir, encontrar los municipios que son potencialmente cocaleros. Este ejercicio permitirá alertar al gobierno para que implemente políticas focalizadas que eviten el desarrollo de producción de hoja de coca. La metodología empírica se centra en técnicas de análisis supervisado de aprendizaje de máquinas (machine learning), en particular ensambles de modelos a través de subbagging, los cuales permiten el desarrollo de un modelo de predicción agregado que pueda clasificar los municipios potencialmente cocaleros.
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Una de las principales razones por la que las estrategias que atacan la oferta de narcotráfico han fracasado es el llamado Efecto Globo, según el cual represiones en la producción de drogas de una región están asociados a aumentos en otras regiones por efectos de desplazamiento. Con el objetivo de reducir de manera definitiva los cultivos de coca en Colombia durante la implementación de los acuerdos de paz, se busca identificar los municipios susceptibles a las consecuencias del Efecto Globo, es decir, encontrar los municipios que son potencialmente cocaleros. Este ejercicio permitirá alertar al gobierno para que implemente políticas focalizadas que eviten el desarrollo de producción de hoja de coca. La metodología empírica se centra en técnicas de análisis supervisado de aprendizaje de máquinas (machine learning), en particular ensambles de modelos a través de subbagging, los cuales permiten el desarrollo de un modelo de predicción agregado que pueda clasificar los municipios potencialmente cocaleros."The War on Drugs, especially against cocaine, has received a large portion of Colombia-s economic, environmental and human resources over the past four decades. However, there has not been a significant progress in reducing cocaine trafficking or reducing coca plant crops. One of the main reason that strategies centered on attacking drug trafficking supplies have failed is the so-called Balloon Effect, according to which repressing the production of drugs in one region is associated with the increase of production in other regions due to displacement effects. With the objective of reducing coca cultivation in Colombia permanently with the implementation of the peace agreements, the thesis aims to identify the towns susceptible to the consequences of the Balloon Effect, that is, to find the towns that are potentially coca growers. This exercise will alert the government, allowing the implementation of focalized public policies that prevent the development of illegal coca leaf production. The empirical methodology focuses on supervised machine learning techniques, an ensemble method, subbagging, which allows the development of an aggregate prediction model that can classify towns that can be potential cocaine producers."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Magíster en EconomíaMaestría37 hojasapplication/pdfspaUniandesMaestría en EconomíaFacultad de Economíainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaEl efecto globo : identificación de regiones propensas a la producción de cocaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMCultivos ilícitos - Control - Investigaciones - ColombiaCultivos ilícitos - Predicciones - Investigaciones - ColombiaErradicación de cultivos ilícitos - Investigaciones - ColombiaCocaína - Producción - Investigaciones - ColombiaAprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Aplicaciones - InvestigacionesEconomíaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=CgFQtFIAAAAJvirtual::4578-10000-0002-7322-5206virtual::4578-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000806196virtual::4578-154ba12b2-765c-452e-af5d-f7aa3b92860dvirtual::4578-154ba12b2-765c-452e-af5d-f7aa3b92860dvirtual::4578-1ORIGINALu807584.pdfapplication/pdf1733793https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5a2e9071-eed6-4f25-97d4-42aef5f59d7b/download4773fd09afe718f19f45562018c602a7MD51THUMBNAILu807584.pdf.jpgu807584.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16537https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a73af4f5-60e0-494a-8e9a-7186635a8482/download3b98cd0a1a2a179e7cfcecf2f37065caMD55TEXTu807584.pdf.txtu807584.pdf.txtExtracted texttext/plain54449https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1ddaf920-f2da-47c1-8675-eb22818555b6/download45ed70265b7f44678956484392ecddbfMD541992/34407oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/344072024-03-13 12:43:27.262http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co

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