Estimación de la pobreza monetaria para los municipios de Cundinamarca vía estimación en áreas pequeñas.
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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 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.
Abstract
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.
Idioma
spa
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Gómez Pinto, H. F. (2023). Estimación de la pobreza monetaria para los municipios de Cundinamarca vía estimación en áreas pequeñas. [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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