MODELOS DE DATOS PANEL PARA PRONÓSTICO DE LA DESNUTRICIÓN INFANTIL EN CINCO REGIONES DEL NORTE PERUANO, PERIODO 2010 – 2018
REVISTA CURAE
DOI:
https://doi.org/10.26495/curae.v4i1.1895Keywords:
Desnutrición infantil, Datos panel, Efectos aleatorios, Autocorrelación contemporánea, HeterocedasticidadAbstract
El objetivo de esta investigación fue evaluar el modelo de datos panel que pronostica mejor la desnutrición infantil en cinco regiones del Norte Peruano en el periodo 2010-2018, siendo esta de tipo longitudinal y espacial debido a que se obtuvieron datos de la misma población en distintos años y regiones, con la finalidad de examinar sus variaciones en el tiempo; la muestra estuvo compuesta por las observaciones anuales de la desnutrición crónica infantil, incidencia de la pobreza total y analfabetismo de la población femenina de 15 años a más para los años 2010 – 2018 en las regiones de Lambayeque, Cajamarca, Piura, Tumbes y La Libertad. Las bases de datos fueron extraídas de la web de estadísticas sociales del Instituto Nacional de Estadística e Informática – INEI y analizadas en el programa Stata 14; con el fin de reducir los problemas de heterocedasticidad se transformaron las variables a logaritmo natural, logrando evaluar los modelos de datos agrupados, de efectos fijos y de efectos aleatorios, en donde para seleccionar el mejor modelo se hizo uso de la prueba del Multiplicador de Lagrange para Efectos Aleatorios, así como la Hausman; encontrando que el modelo de datos panel que pronostica mejor la desnutrición infantil es el de efectos aleatorios de sección cruzada tanto para región como para tiempo, con la corrección de Errores Estándar Corregidos para Panel – PCSE, por problemas de autocorrelación contemporánea.
References
2. Instituto Nacional de Estadística e Informática-INEI. [Internet]. INEI: desnutrición infantil disminuyó 5,2% en los últimos 5 años en el Perú. [Citado en Diciembre del 2020]. Disponible en: https://andina.pe/agencia/noticia-inei-desnutricion-infantil-disminuyo-52-los-ultimos-5-anos-el-peru-711991.aspx
3. Minchón C., Minchón D., Minchón M. y Vizconde T. Modelos lineales generalizados para pronóstico de la anemia infantil mediante factores asociados. UCV-Scientia, 2015; 7 (2), 128 – 134. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6181511
4. Martínez G., Saavedra R. y Morones A. Capital Social como factor de emprendimiento en los países de la OCDE: implementación de un modelo con datos de panel. Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, 2019; (30), 312 – 326. Disponible en: https://doi.org /10.46661/revmetodoscuanteconemp resa.3512
5. Carbajal Y., Carrillo B. y De Jesús L. Dinámica productiva del sector automotriz y la manufactura en la frontera norte de México: Un análisis con datos de panel, 1980-2014. Frontera Norte, 2018; 30 (59), 29 - 56. Disponible en: https://doi.org/10.17428/rfn.v30i59.511
6. Santilli E. El riesgo país en Sudamérica y México. Un estudio con datos de panel. Análisis económico, 2021; 36(91), 181-210. Disponible en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci _arttext&pid=S2448-66552021000100181&lang=es
7. Aldana D. Relación entre las TIC´s y el Crecimiento Económico: un análisis con datos panel para América latina y el Caribe 2000 – 2016. [Trabajo de investigación]. Colombia: Universidad católica de Colombia; 2018
8. Romo B. Modelo de datos de panel para el análisis del efecto de variables macroeconómicas en los procedimientos concursales de empresas españolas. [Investigación de Posgrado]. España: Universidad Pontificia Comillas ICAI-ICADE; 2016
9. Rodríguez M., Freire M. y Pais C. El efecto del gasto público sanitario y educativo en la determinación del bienestar de los países de la OCDE: un modelo con datos de panel. Cuadernos de Economía, 2017; 41, 104-118. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.cesjef.2017.05.001
10. Organización mundial de la salud. [Internet]. El hambre en el mundo sigue aumentando, advierte un nuevo informe de la ONU. [Citado en Enero del 2021]. Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/detail/11-09-2018-global-hunger-continues-to-rise---new-un-report-says
11. Resumen Latinoamericano. [Internet]. Colombia: Desnutrición infantil supera los 500 mil casos. [Citado en Febrero del 2021]. Disponible en: http://www.resumenlatinoamericano.org /2019/03/07/colombia-desnutricion-infantil-supera-los-500-mil-casos/
12. Carracedo P. Metodología espacio-temporal con datos de panel. Estudio de la mortalidad Europea, [Investigación de Posgrado]. España: Universidad Politécnica de Valencia; 2017
13. Castillo S. y Calsin G. Factores socioeconómicos que determinan la desnutrición crónica infantil en niños menores de cinco años en el Perú – 2014. Semestre económico, 2017; 6 (1). Disponible en: https://doi.org/10.26867/se.2017.1.61
14. Mat B., Saltuk M., Bahadir M., Cumhur A., Agah M. Fatores que afetam o preço do leite cru na Turquia usando análise de dados em painel. Ciência Rural, 2021; 51(11). Disponible en: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20200937
15. Cardoso L., Bittencourt M., Porsse A. Demanda por combustíveis leves no Brasil: uma abordagem usando modelos espaciais de dados em painel. Nova Economia, 2020; 30(1). Disponible en: https://doi.org/10.1590/0103-6351/4327
