Econometria Trabajo Final
-
Upload
afernandezb -
Category
Documents
-
view
230 -
download
0
Transcript of Econometria Trabajo Final
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 1/22
MODELO ECONOMÉTRICO PARA DETERMINAR EL COMPORTAMIENTO DE LA POBREZA
EN EL PERÚ
1 INTRODUCCION
El tema planteado está motivado por la intención de presentar un proyecto sobre
la realidad de la pobreza dada en nuestro país.
Es así como se plantea y presenta a continuación un punto de vista econométrico
de uno de los problemas más grandes existentes en el mundo, por lo cual
considero que seria interesante el estudio de la pobreza a nivel nacional,
concretamente, el grado de relevancia de ciertos factores socioeconómicos en las
tasas de pobreza.
Hoy en día la pobreza es uno de los problemas de mayor relevancia en nuestra
sociedad ya que no solo está presente en países del Tercer Mundo sino que
convive con el mundo entero diariamente. Concretamente, el Perú tiene una tasa
de pobreza de 31.3% (INEI 2010).
El siguiente modelo va intentar explicar cuáles son aquellos factores más
importantes que influyen en la tasa de pobreza (basándose en datos del INEI), es
decir, se quiere saber de qué depende de la pobreza, para a partir de ahí orientar
las políticas económicas y sociales de los gobiernos a solucionar dicho problema.
Al mismo tiempo se espera que el modelo permita conocer cual podría ser la tasade pobreza si se diesen unos datos específicos sobre las variables, herramienta de
gran importancia pues nos permitiría hacer predicciones de cara al futuro.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 2/22
1.1 JUSTIFICACION
Hay que identificar los factores que afectan a las personas y su capacidad
adquisitiva, para con esto poder predecir la futura pobreza de la región. Para esto
tratare de formar un modelo econométrico estableciendo algunos parámetros que
me parecen relevantes de acuerdo a investigaciones anteriores.
Uno de los objetivos de los gobiernos es el de acabar con la pobreza, pero esto a
través de la redistribución de la riqueza hacia algunos sectores en particular. Estos
sectores corresponden a las variables o parámetros con lo que se trabajara.
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo General:
La investigación se realizara con el objetivo de formular un modelo
econométrico que permita predecir la pobreza de los próximos años en la
región Arequipa.
1.2.2 Objetivos específicos:
Establecer la relación que tienen las variables independientes:
educación, sexo, lugar de nacimiento, educación de los padres e
ingresos familiares en la variable dependiente educación.
Pronosticar la pobreza futura de las personas en la región Arequipa.
1.3 HIPOTESIS
Después de analizar toda la información preliminar acerca del tema se llegó a lo siguiente:
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 3/22
Pregunta de Hipótesis
¿Se puede predecir el nivel de Pobreza a partir del nivel de la Educación, Sexo, Lugar
de nacimiento, Educación de los padres, Ingresos familiares y el Dominio?
Hipótesis:
Las variables Educación, Sexo, Lugar de nacimiento, Educación de los padres,
Ingresos familiares y Dominio, explican a la pobreza.
2 MARCO TEORICO
2.1 MARCO ANALITICO
La pobreza es una situación o forma de vida que surge como producto de la imposibilidad
de acceso o carencia de los recursos para satisfacer las necesidades físicas y psíquicas
básicas. Esta situación de pobreza se puede tener muchas explicaciones, donde resaltan la
alimentación, la vivienda, la educación, la asistencia sanitaria o el acceso al agua potable.
Según una investigación realizada por el INEI, cada vez más el Perú deja atrás el fantasma
de la pobreza, pero a un ritmo muy lento. La evolución del gasto per cápita de los
habitantes crece de manera constante, a aproximadamente3,5% anual.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 4/22
Sin embargo este no es un dato que represente de manera cierta la realidad, pues si bien
el gasto per cápita muestra el crecimiento del gasto por personas, es promediado. En el
siguiente grafico se puede ver cómo ha crecido el gasto por deciles de la población.
Se puede ver claramente que en el decil más pobre, el gasto no se ha aumentado más que
en un 1,5% lo que los mantiene como pobres.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 5/22
De la misma manera sucede cuando examinamos el ingreso per cápita. Se puede ver que
si bien aumento, en el decil más pobre aumento solo 0,8% lo que no los sacara de la
pobreza.
Si bien el gasto por persona y el ingreso por persona no han variado mucho, se puede ver
que la pobreza ha disminuido. Este decrecimiento constante de la pobreza también se
debe al crecimiento de oportunidades por el crecimiento que se está dando en el país.
Uno de los determinantes de que también es claro que influye en la pobreza es la
distribución geográfica. Es claro que mientras más descentralizado, o lejos de una ciudad
productiva se encuentre una familia o persona, tendrá mayor posibilidad a caer en la
pobreza. Sin embargo, debido al crecimiento que se está dando en el Perú, que se
caracteriza por producción de materias primas, se puede ver que disminuye en menor
cuantía la pobreza en las zonas rurales que en las zonas urbanas.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 6/22
La edad de la persona también influye en su condición de vida. Si una persona estudia o es
muy joven, tendrá menor posibilidad de conseguir un trabajo o ingreso, por lo que tendrá
una mayor propensión a ser pobre. LA pobreza afecta de manera más considerable a los
niños en el Perú, incluso del total de niños menores de 15 años, que viven en zonas
rurales, la pobreza alcanza al 60% de estos.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 7/22
Una variable importante a tener en cuenta a la hora de medir la pobreza es la etnia a la
que la persona pertenece. En un país donde existe mucho racismo, la etnia o la lengua
materna de la persona le resta posibilidades de accesos a trabajos y oportunidades a las
personas. Si bien las condiciones son mejores que en años pasados, pues en el 2011 se
bajó a 45% las personas pobres que hablan otra lengua que no es castellano; este 45%
sigue siendo mucho mayor que el 24% de personas pobres que hablan castellano.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 8/22
Otra variable importante de la pobreza es su zona geográfica; pero no si es rural o urbana,
sino la distribución geográfica de acuerdo si las personas son de la costa la sierra o la
costa. Se puede ver que la mayor parte de la población en pobreza extrema vive en la
sierra.
Otro aspecto a considerar es el número de integrantes dentro del hogar, pues mientras
que el promedio de miembros de un hogar pobre es de 4,8 personas, el de un hogar no
pobre es de 3,7 miembros.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 9/22
El factor que se considera de mayor relevancia en la pobreza es el número de años de
estudio. Con un mayor número de años de estudio la persona podrá conseguir un mejor
trabajo, por lo que hay una relación directa entre estas variables. Como demuestra el
grafico, es muy baja la cantidad de personas que llegaron a una educación universitaria y
se encuentran en una condición de pobreza.
Un factor que faltaría analizar seria el cómo llega el agua a su casa, ya que como es obvio,
mientras a mayores ingresos tenga la persona, tendrá la posibilidad de tener una mejor
fuente de obtención de agua.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 10/22
Modelo econométrico
El modelo econométrico utilizado por la investigación La pobreza en el Perú en el año
2001 Una Visión Departamental, nos provee de una buena fuente de observación para el
análisis de la pobreza.
Este modelo tuvo un porcentaje de acierto en la predicción de la pobreza de un 83% por lo
que considero que es un modelo importante en la estimación de la pobreza. Esta
investigación utiliza para su regresión un modelo logit, para determinar el porcentaje de
probabilidad que una persona sea pobre.
Las variables que utilizó son el sexo del jefe del hogar, su edad, etnia del jefe del hogar, el
tamaño del hogar, perceptores de ingreso en el hogar, educación, riqueza acumulada y las
características del distrito donde viven. Aquí detallare cada una.
Sexo del jefe del hogar:
Los hogares jefaturados por mujeres tienen mayores probabilidades de ser pobres
contrariamente a lo constatado en el perfil de pobreza, a características idénticas de
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 11/22
educación, rama de actividad, activos del hogar, etc., los hogares jefaturados por mujeres
tienen una mayor probabilidad de ser pobres que aquellos jefaturados por hombres. A
nivel nacional, el pertenecer a un hogar jefaturado por una mujer incrementa en 28.6% la
probabilidad de ser pobre. El riesgo de pobreza para los hogares jefaturados por mujeres
es mayor en el caso de los hogares rurales y en particular de la Sierra, en donde los
miembros de dichos hogares tienen una probabilidad 40% mayor de ser pobres que
aquellos que tienen un jefe hombre con las mismas características.
Discriminación étnica:
A nivel nacional, la probabilidad de ser pobre respecto a la de no ser pobre se incrementa
en 26% si el jefe del hogar ha tenido una lengua indígena como lengua materna. Es decir,
un jefe del hogar con características idénticas a otro jefe del hogar, con la misma
estructura demográfica del hogar y dotación de activos, etc., tendrá mayores
probabilidades de ser pobre que el segundo si éste es de origen indígena y el otro no.
Sorprendentemente, el riesgo de ser pobre debido al factor étnico es aún más importante
en el área rural que en el área urbana (39.2% y 11.4% respectivamente respecto a hogares
no indígenas) y positivo únicamente en la Sierra mientras que en la Costa y la Selva no
implican un mayor sino menor riesgo de pobreza.
Tamaño del hogar:
Un resultado del perfil de pobreza que se confirma en el análisis de regresión es el
referido al vínculo muy estrecho que existe entre tamaño del hogar y su composición
demográfica y los riesgos de pobreza. Sea a nivel nacional, por regiones naturales o por
dominios geográficos, cada miembro suplementario en el hogar incrementa la
probabilidad de ser pobre respecto a no ser pobre en porcentajes que van desde 35%
(Selva rural) hasta 64% (sierra urbana) mientras que a nivel nacional dicho incremento es
de alrededor de 50%. Es muy probable que este impacto diferenciado según dominios
geográficos y entre áreas urbanas y rurales esté asociado a diferencias en las economías
de escala (no consideradas en la medición de la pobreza) y la participación de los niños en
las actividades productivas y domésticas del hogar. La estructura demográfica del hogar
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 12/22
está fuertemente asociada a los riesgos de pobreza. A mayor proporción de niños
menores de 16 años o de ancianos respecto a los miembros entre 16 y 60 años, los riesgos
de pobreza aumentan por un factor de alrededor de 7 y 1.5 constatándose también una
fuerte dispersión según región natural.
Edad del jefe del hogar:
Si el jefe del hogar tiene 10 años más, la probabilidad relativa de ser pobre disminuye de
7% en el área urbana y en la Sierra. En la Costa urbana y en la Sierra urbana la disminución
del riesgo de pobreza por el mismo incremento de 10 años en la edad del jefe sería de -
10% y -16%, respectivamente.
Número de miembros que perciben ingresos:
A medida que se incrementa la proporción de miembros del hogar que percibe un ingreso
la probabilidad de ser pobre disminuye de manera significativa. El impacto es más elevado
en el caso de Lima Metropolitana y es más débil en el caso de la Sierra urbana. Esto podría
estar ligado con el hecho que los perceptores suplementarios en el área rural se procuran
sus ingresos fuera de la agricultura mientras que en el área urbana, dichas posibilidades ya
se encuentran agotadas.
Educación:
En cuanto a la educación a nivel nacional, el haber alcanzado únicamente el nivel primario
multiplica la probabilidad de ser pobre por un factor de 2.7 respecto a los jefes con
educación superior mientras que lograr el nivel secundario la multiplica por 1.8 respecto a
los jefes con educación superior. La reducción del riego relativo de ser pobre cuando se
pasa del nivel primario al nivel secundario de educación es ligeramente más importante
en áreas urbanas que en áreas rurales. En Lima metropolitana la probabilidad de ser pobre
para los jefes con solo nivel de educación primaria es 3.4 veces más grande que para los
jefes con nivel superior. El acceso a la educación secundaria divide ese riesgo casi de la
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 13/22
mitad (1.8). El nivel de educación de los otros miembros del hogar también tiene un
impacto positivo sobre la reducción de las probabilidades de ser pobre. Cuando re-
estimamos el modelo econométrico con la variable "años de estudios" del jefe del hogar
encontramos que cada año suplementario reduce la probabilidad de ser pobre en 5%.
Cinco años de educación la reducen en 23%, diez año implicarían una disminución de 40%
y 15 años de educación están asociados a una reducción de casi la mitad (54%) de la
probabilidad de ser pobres.
Patrimonio acumulado:
El patrimonio acumulado por el hogar en los años anteriores puede estar vinculado a un
menor riesgo de pobreza cuando el hogar puede desprenderse de una parte de su
patrimonio para hacer frente a una coyuntura difícil. Es muy fácil ver que los hogares no
pobres recurren en mayor medida a este tipo de estrategia mientras que un mayor
porcentaje de los hogares pobres ajusta sus gastos a sus ingresos corrientes.
Un mayor capital social implica mayor información y accesos a un abanico de
oportunidades más amplio que permitirá a los miembros del hogar aprovechar mejor las
ventajas iniciales y las adquiridas a través de la educación. Los resultados encontrados
confirman el papel positivo de los activos de los hogares en la disminución de los riesgos
de pobreza ya documentado en otros estudios empíricos.
Características del distrito donde viven:
Los hogares que residen en distritos en los que los informales dan cuenta de una mayor
proporción del empleo total tienen mayores riesgos de pobreza que aquellos que residen
en distritos con una estructura del empleo más diversificada, con una menor proporción
de ocupados en el sector informal. a. A características individuales y familiares idénticas,
el residir en un distrito con mayor capital humano reduce los riesgos de pobreza. Los
distritos pobres no sólo tienen un mayor porcentaje de la población con bajos niveles
educativos sino que esa misma concentración hace que los riesgos de pobreza sean
incluso más elevados para los individuos que sí lograron alcanzar un buen nivel educativo.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 14/22
.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 15/22
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 16/22
2.2 VARIABLES ESTUDIADAS
Pobreza: La condición de pobreza es la variable dependiente escogida para el
modelo econométrico.
Pobreza
pobre 1
no pobre 0
Educación: Se cree que el nivel educativo de las personas tiene una relación
directa con el nivel de ingresos, por lo tanto una relación inversa con el grado de
pobreza.
Educación
sin nivel 1
inicial 2
Prim. Incompleta 3
Prim. Completa 4
Sec. Incompleta 5
Sec. Completa 6
Sup. N/U Incompleta 7
Sup. N/U Completa 8
Sup U. Incompleta 9
Sup U. Completa 10
Post Grado 11
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 17/22
Sexo: El género de la persona es una variable que se relaciona con la pobreza ya
que ante la realidad de una sociedad aun machista, se considera inicialmente que
las personas de género femenino tienen una mayor posibilidad de ser pobres que
las personas de género masculino.
Sexo
hombre 1
mujer 0
Lugar de nacimiento: En un país tan centralizado como el nuestro se asume que
las personas que nacieron en zonas rurales tienen una mayor probabilidad de ser
pobres que las personas que nacieron en una zona urbana.
Lugar de Nacimiento
rural 0
urbano 1
Lengua Materna: Se asume que las personas que tienen una lengua materna
distinta al castellano (quechua, aymara, lenguas nativas u otras lenguas) tienen
una mayor probabilidad de ser pobres, pues tienen una menor probabilidad a
conseguir un trabajo.
Lengua Materna
castellano 1
Otras Lenguas 0
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 18/22
Ingresos familiares: Los ingresos familiares es por lógica una variable que explica
de gran manera el nivel de pobreza de las personas y familias. A mayores ingresos
familiares menor probabilidad de ser pobre, pues a mayores ingresos se permite
tener una mayor capacitación y educación.
Ingresos Familiares
0-500 1
500-1000 2
1000-1500 3
1500-3000 4
3000-6000 5
6000-10000 6
10000-+ 7
Dominio: Al igual que el lugar de Nacimiento, se sabe que en las zonas urbanas
hay una mayor probabilidad de empleo, por lo tanto se asumió que hay una
mayor probabilidad de ser pobres si es que uno vive en una zona rural a una zona
urbana.
Dominio
rural 0
urbano 1
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 19/22
3 DATOS
3.1 Titulo de la Investigación
Estimación de un modelo econométrico para determinar el comportamiento de la
Pobreza en el Perú a partir diferentes variables.
3.2 Tema
Modelo econométrico que explica como el nivel de pobreza depende de ciertas
variables independientes.
3.3 Universo
Las encuestas se realizaron en el ámbito nacional, en el área urbana y rural, en los
24 departamentos del país y en la Provincia Constitucional del Callao.
3.4 Muestra
2118 Personas encuestadas por el INEI mediante la encuesta ENAHO.
4 METODOLOGIA
Para lograr los objetivos nos basaremos en la en la relación del nivel de pobreza con las
variables explicadas anteriormente, utilizando la metodología clásica de la
econometría.
Los datos para el modelo econométrico se extraerán del INEI específicamente de
encuestas ENAHO.
El análisis de los datos se hará mediante los programas SPSS y STATA, para la
comprobación de la hipótesis explicada.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 20/22
5 RESULTADOS Y CONCLUSIONES
5.1 Resultados
Después de correr nuestro modelo logit obtuvimos el siguiente resultado
De acuerdo a la regresión se puede observar que en cuanto a la variable educación por
cada año de educación, la probabilidad de ser pobre baja, pues el estimador es negativo.
En cuanto a la variable sexo, ser hombre también influye negativamente en la
probabilidad de ser pobre. Si la persona vive o nació en una zona rural tendrá mayo
posibilidad de ser pobre. Si es hablante de otra lengua que no sea español también tendrá
mayor posibilidad de ser pobre. Por cada monto monetario mayor que percibía su familia
también reducía la posibilidad de la persona a ser pobre.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 21/22
Se puede decir que el modelo si se ajusta a la realidad ya que tiene un r2 de 0.95, por lo
cual hay una muy fuerte correlación entre las variables.
Multicolinealidad:
El valor VIF (2.12) es menor a 10, por lo tanto no hay multicolinealidad.
Heterosedasticidad:
Al utilizar las dos pruebas de heterosedasticidad nos podemos dar cuenta que la prueba es
heterosedastica. Al ser Prob > chi2 menor que 0.05 se rechaza la hipótesis nula.
7/22/2019 Econometria Trabajo Final
http://slidepdf.com/reader/full/econometria-trabajo-final 22/22
5.2 Conclusiones
Se puede concluir diciendo que el modelo planteado inicialmente con el
objetivo de predecir el nivel de pobreza en los próximos años a partir del
nivel de educación, el sexo, el lugar de nacimiento, los ingresos familiares,
la lengua materna y el dominio es un modelo muy efectivo y que se
acerca a la realidad nacional.
Se puede pronosticar el futuro y la evolución de la pobreza en nuestro
país a partir del uso del presente modelo econométrico.
Las personas del sexo femenino tienen según el análisis en el modelo de
regresión realizado menor probabilidad de ser pobres o pobres extremos
que las personas de sexo masculino.
El modelo utilizo un método de variables instrumentales, el cual mostro
como resultado que la variable independiente del ingreso familiar esta
explicada de buena forma por el nivel de educación.
Bibliografía:
http://www.inei.gob.pe/DocumentosPublicos/Pobreza_InformeTecnico.pdf
http://www.inei.gob.pe/biblioineipub/bancopub/est/lib0500/libro.pdf
http://www.inei.gob.pe/web/enaho/
http://trabajoseconometria.blogspot.es/img/Pobreza.pdf