Econometria Trabajo Final

7/22/2019 Econometria Trabajo Final

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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.



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:



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.



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.



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.



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.



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.



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.



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.



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



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



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



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.



.



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



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



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



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.



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.



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.



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













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