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A menor desigualdad, ¿menor pobreza?: un análisis no estacionario sobre la relación entre pobreza y desigualdad distributiva en el Perú
A menor desigualdad, ¿menor pobreza?: un análisis no estacionario sobre la relación entre pobreza y desigualdad distributiva en el Perú
Fecha
2014Registro en:
Durán Fernández, R. L. (2014). A menor desigualdad, ¿menor pobreza?: un análisis no estacionario sobre la relación entre pobreza y desigualdad distributiva en el Perú. En Anuario de Investigaciones 2014 (pp. 72-73). Universidad de Lima, Instituto de Investigación Científica.
Autor
Durán Fernández, Rosa Luz
Durán Fernández, Rosa Luz
Institución
Resumen
Utilizando el método de regresiones
ponderadas geográficamente (Geographically
Weighted Regressions, GWR)
y datos de corte transversal de la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho
2012) para todo el país, este trabajo
estima empíricamente los determinantes
de la pobreza de los hogares, y en
particular el efecto de la ubicación geográfica
y de la heterogeneidad regional
en la probabilidad de que un hogar sea
pobre. Las formas específicas de heterogeneidad
consideradas en esta investigación
son las desigualdades interregional
e intrarregional. Las pruebas
econométricas realizadas muestran
evidencia de variación espacial estadísticamente
significativa, lo que confirma
la relevancia de la aplicación de un modelo
no estacionario. Utilizando el método de regresiones
ponderadas geográficamente (Geographically
Weighted Regressions, GWR)
y datos de corte transversal de la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho
2012) para todo el país, este trabajo
estima empíricamente los determinantes
de la pobreza de los hogares, y en
particular el efecto de la ubicación geográfica
y de la heterogeneidad regional
en la probabilidad de que un hogar sea
pobre. Las formas específicas de heterogeneidad
consideradas en esta investigación
son las desigualdades interregional
e intrarregional. Las pruebas
econométricas realizadas muestran
evidencia de variación espacial estadísticamente
significativa, lo que confirma
la relevancia de la aplicación de un modelo
no estacionario.
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