Aproximación espacial sobre la pobreza monetaria en Bogotá: una aplicación desde la estimación en áreas pequeñas
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2024-12-13
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
La incidencia de la pobreza monetaria es un indicador fundamental en la evaluación de las condiciones socioeconómicas de la población, cuyo seguimiento hace parte de la Agenda de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Ante la creciente necesidad de contar con información detallada para su monitoreo, este trabajo desarrolla una metodología enfocada la estimación en áreas pequeñas (SAE) con el objetivo de lograr desagregaciones y mapas de la pobreza monetaria en los hogares a nivel de unidad de planeamiento zonal (UPZ) en la ciudad de Bogotá. Con base en los microdatos derivados de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) vigencia 2021, y el uso de 25 covariables obtenidas de datos geoespaciales, se llevan a cabo modelos Fay-Herriot, con el fin de obtener los mejores estimadores lineales insesgados (EBLUP) junto a sus extensiones robustas espaciales (RSEBLUP), comparando sus precisiones a través de los errores marginales. Los resultados obtenidos reflejan que las covariables empleadas en los modelos son predictoras adecuadas de la pobreza monetaria, y que la adición de la componente espacial al modelo, aplicando procesos robustos, ofrece mejores precisiones en comparación con las estimaciones directas resultantes de la encuesta.
Abstract
The incidence of monetary poverty is a fundamental indicator in assessing the socioeconomic conditions of the population, and its monitoring is part of the Agenda for the Sustainable Development Goals (SDG). In response to the growing need for detailed information for monitoring purposes, this work develops a methodology focused on small area estimation (SAE) with the aim of achieving disaggregations and maps of monetary poverty in households at the level of the zonal planning unit (UPZ for its acronym in Spanish) in the city of Bogotá. Based on the microdata derived from the Integrated Household Survey (GEIH for its
acronym in Spanish) for the year 2021, and the use of 25 covariates obtained from geospatial data, Fay-Herriot models are carried out in order to obtain the best linear unbiased estimators (EBLUP) along with their robust spatial extensions (RSEBLUP), comparing their precisions through marginal errors. The results obtained show that the covariates used in the models are adequate predictors of monetary poverty, and that the addition of the spatial component to the model, applying robust processes, provides better precision compared to the direct estimates resulting from the survey.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Durán, C. (2024). Aproximación espacial sobre la pobreza monetaria en Bogotá: una aplicación desde la estimación en áreas pequeñas [Tesis de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional de la Universidad Santo Tomás https://repository.usta.edu.co
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