Título : |
Análisis de las variables que determinan la pobreza en la Región Puno - 2007 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Alembert Lupa Diaz, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Económica. Escuela Profesional de Ingeniería Económica |
Fecha de publicación: |
2011 |
Número de páginas: |
78 páginas |
Il.: |
figuras, mapas, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD - ROM |
Nota general: |
Para Optar el Titulo Profesional de Ingeniero Economista |
Resumen: |
En el presente trabajo de investigación, se analizan variables que tienen efecto en la pobreza en los distritos de la Región Puno. Los resultados, al considerar el factor demográfico, muestran que, si los distritos aumentan su población económica mente activa y reduce su población rural, estos distritos tienen menor probabilidad de ser pobre. Dentro del factor educación, si aumenta la población con nivel de estudios superior en los distritos, esto hace que tengan menor probabilidad de ser pobre. El factor más importante es el económico, que tiene mayor significancia que los demás factores, si aumenta la población que se dedica a la actividad de: manufactura, comercio, intermediación financiera, enseñanza y servicios de salud, los distritos tienen menor probabilidad de ser pobre. Al tomar en cuenta el factor geográfico, la población que reside en distritos alejado de la capital regional y es zona de difícil acceso, tiene probabilidad de ser pobres. En el modelo consideramos pobre a los distritos si tienen incidencia de pobreza por encima de 80%. Para el modelo estimado, se utilizó el modelo binario que estima la probabilidad de ser pobre en los distritos. La información utilizada es de los censos nacionales de población y vivienda del año 2007 del Instituto Nacional de Estadística e Informática y del mapa de pobreza, también elaborado por el INEI. Para el factor geográfico, se consultó el mapa de red vial elaborado por Ministerio de Transportes y Comunicaciones (MTC). Palabras claves: Pobreza Distrital, Modelo binario de la pobreza, Probabilidad de ser pobre. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=63517 |
Análisis de las variables que determinan la pobreza en la Región Puno - 2007 [texto impreso] / Alembert Lupa Diaz, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Económica. Escuela Profesional de Ingeniería Económica, 2011 . - 78 páginas : figuras, mapas, tablas ; 30 cm + 1 CD - ROM. Para Optar el Titulo Profesional de Ingeniero Economista
Resumen: |
En el presente trabajo de investigación, se analizan variables que tienen efecto en la pobreza en los distritos de la Región Puno. Los resultados, al considerar el factor demográfico, muestran que, si los distritos aumentan su población económica mente activa y reduce su población rural, estos distritos tienen menor probabilidad de ser pobre. Dentro del factor educación, si aumenta la población con nivel de estudios superior en los distritos, esto hace que tengan menor probabilidad de ser pobre. El factor más importante es el económico, que tiene mayor significancia que los demás factores, si aumenta la población que se dedica a la actividad de: manufactura, comercio, intermediación financiera, enseñanza y servicios de salud, los distritos tienen menor probabilidad de ser pobre. Al tomar en cuenta el factor geográfico, la población que reside en distritos alejado de la capital regional y es zona de difícil acceso, tiene probabilidad de ser pobres. En el modelo consideramos pobre a los distritos si tienen incidencia de pobreza por encima de 80%. Para el modelo estimado, se utilizó el modelo binario que estima la probabilidad de ser pobre en los distritos. La información utilizada es de los censos nacionales de población y vivienda del año 2007 del Instituto Nacional de Estadística e Informática y del mapa de pobreza, también elaborado por el INEI. Para el factor geográfico, se consultó el mapa de red vial elaborado por Ministerio de Transportes y Comunicaciones (MTC). Palabras claves: Pobreza Distrital, Modelo binario de la pobreza, Probabilidad de ser pobre. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=63517 |
Análisis de las variables que determinan la pobreza en la Región Puno - 2007
En el presente trabajo de investigación, se analizan variables que tienen efecto en la pobreza en los distritos de la Región Puno. Los resultados, al considerar el factor demográfico, muestran que, si los distritos aumentan su población económica mente activa y reduce su población rural, estos distritos tienen menor probabilidad de ser pobre. Dentro del factor educación, si aumenta la población con nivel de estudios superior en los distritos, esto hace que tengan menor probabilidad de ser pobre. El factor más importante es el económico, que tiene mayor significancia que los demás factores, si aumenta la población que se dedica a la actividad de: manufactura, comercio, intermediación financiera, enseñanza y servicios de salud, los distritos tienen menor probabilidad de ser pobre. Al tomar en cuenta el factor geográfico, la población que reside en distritos alejado de la capital regional y es zona de difícil acceso, tiene probabilidad de ser pobres. En el modelo consideramos pobre a los distritos si tienen incidencia de pobreza por encima de 80%. Para el modelo estimado, se utilizó el modelo binario que estima la probabilidad de ser pobre en los distritos. La información utilizada es de los censos nacionales de población y vivienda del año 2007 del Instituto Nacional de Estadística e Informática y del mapa de pobreza, también elaborado por el INEI. Para el factor geográfico, se consultó el mapa de red vial elaborado por Ministerio de Transportes y Comunicaciones (MTC). Palabras claves: Pobreza Distrital, Modelo binario de la pobreza, Probabilidad de ser pobre.
Lupa Diaz, Alembert -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Económica. Escuela Profesional de Ingeniería Económica - 2011
Para Optar el Titulo Profesional de Ingeniero Economista
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