Estudio de la Pobreza en Argentina

 

Francisco Javier Parra Rodríguez

Universidad de Cantabria (UNICAN), España

parra_fj@cantabria.es

Ángel M. Prieto Guijarro

Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC-IRNASA)

C/ Cordel de Merinas 40-52, CP.37008, Salamanca, España.

angel.prieto@irnasa.csic.es

Manuel Martí Antonio

Axioma Análisis Estadísticos (AXIOMA), España

manuelmartiantonio@yahoo.es

 

Estimación de la tasa de pobreza en Argentina en Área pequeña

En R-Pub:

https://rpubs.com/PacoParra/90805

Congreso ALAS:

Estructura analítica para la evaluación de Programas de Transferencias Condicionadas en América Latina: el caso de Argentina.

Estimación de la tasa de pobreza en Cantabria en Área Pequeña

Estimación de la tasa de pobreza en Cantabria en Área Pequeña

Autores: Francisco Parra Rodríguez

Lorena Campo Moreno

ICANE

DOC. Nº 2/2015

ISSN 2444 – 1627

Santander, Cantabria

Estimación de la tasa de pobreza en Cantabria en Área Pequeña

Artículo en “Sort” sobre áreas pequeñas y estimación de indicadores de pobreza

“Small area estimation of poverty indicators under partitioned area-level time models, pp. 19–34 Domingo Morales, Maria Chiara Pagliarella and Renato Salvatore Abstract: This paper deals with small area estimation of poverty indicators. Small area estimators of these quantities are derived from partitioned time-dependent area-level linear mixed models. The introduced models are useful for modelling the […]

https://blocestadistica.wordpress.com/2015/06/25/article-a-sort-sobre-arees-petites-i-estimacio-dindicadors-de-pobresa/

Estimación de la tasa de pobreza en Cantabria en Area pequeña

author: “Francisco Parra Rodríguez” date: “Mayo 1, 2015”

parrafj@unican.es

franciscoparrod@gmail.com

Introduction

La extensa literatura desarrollada recientemente sobre la producción de estadísticas para áreas geográficas pequeñas, sugiere procedimientos para la obtención de estimadores de consumo en función de variables comunes en encuestas de hogares y censos de población (Ghosh y Rao (1994), Rao (1999)). La aplicación de estos métodos al problema específico de los indices de pobreza ha sido desarrollado por:

. Elbers, Lanjouw, Lanjouw, y Leite (2003), auspiciado por el Banco Mundial y aplicado a Africa Sur, Brasil, Panamá, Madagascar y Nicaragua, entre otros.

. Molina y Rao (2009) que estiman la pobreza a través del mejor predictor empírico (EBP).

. Chambers y Tzavidis (2006), que utilizan la aproximación por M-quantiles.

La idea central de la metodología consiste en utilizar la muestra contenida en las encuestas de hogares para estimar un modelo explicativo gasto de consumo o de los ingresos de los hogares si se quiere observar la pobreza por esta otra vía. Si W es un indicador de pobreza o desigualdad basado en la distribución de una variable de interés a nivel de hogar (yh), con la encuesta de hogares se puede estimar la distribución conjunta de yh y un vector de covariables, denotada por xh. Dichas covariables deben de haberse incluido tanto en la encuesta como en el censo o un registro de población, y esta distribución estimada puede usarse para generar la distribución de yh para cualquier subpoblación en el Censo, condicionada a diferentes características observables.

Estás técnicas se van a aplicar para obtener una estimación de tasa de pobreza en una sección censal de la región de Cantabria, utilizando como encuesta la ECV 2011 y como censo el de Población y Vivienda de 2011.

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Estimación de la tasa de pobreza en Cantabria en Area pequeña

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