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dc.contributor.advisorTudela Mamani, Juan Walteres_PE
dc.contributor.authorGonzales Galindo, Kelly Vanessaes_PE
dc.date.accessioned2018-05-29T15:46:22Z
dc.date.available2018-05-29T15:46:22Z
dc.date.issued2017-12-20
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/6979
dc.description.abstractLa presente investigación tiene como objetivo general determinar los factores que influyen en la pobreza monetaria de los grupos de departamentos con menores y mayores niveles de pobreza monetaria total en el Perú para el año 2015. El Instituto Nacional de Estadística e Informática, realiza el agrupamiento de departamentos con niveles de pobreza total estadísticamente semejante, mediante técnicas estadísticas, para que no haya diferencias significativas entre los departamentos que pertenecen a cada grupo. Para lograr el objetivo general se realiza la estimación de modelos de probabilidad - probit: un modelo de pobreza a nivel nacional, un modelo para el grupo de departamentos con mayores niveles de pobreza monetaria del país conformado por Amazonas, Cajamarca y Huancavelica; un modelo para el grupo de departamentos al cual pertenece el departamento de Puno, acompañado de Ayacucho y Apurímac; y finalmente un modelo para el grupo de departamentos con niveles de pobreza monetaria más bajos a nivel nacional conformado por Ica, Madre de Dios, Arequipa y Moquegua. La fuente de datos es la Encuesta Nacional de Hogares anual 2015. Se comprueba que las características socioeconómicas de los hogares pobres monetarios son distintas entre los grupos de departamentos, puesto que los departamentos con menor incidencia de pobreza monetaria en el Perú presentan estadísticas más favorables. Entre los factores que influyen en la pobreza monetaria a nivel nacional destacan los años de educación, que disminuyen la probabilidad de pobreza en 1.4%, sin embargo, la disponibilidad de agua y energía eléctrica no son significativos. El contraste de los factores que influyen en la pobreza monetaria por grupo de departamentos indica que algunos de estos factores son iguales -pero con distinto nivel de influencia- y otros son distintos. Finalmente, un análisis de simulación de escenarios de mayor cobertura de educación, agua, electricidad y servicios higiénicos en los grupos de departamentos con mayor incidencia de pobreza monetaria en el Perú indica que ampliar la cobertura de estos servicios provistos por el Estado, disminuye de manera significativa la probabilidad de ser pobre monetaria. En un escenario optimista, si los jefes de hogares pobres monetarios alcanzan los 15 años de educación, la pobreza disminuye entre 15% y 20% respectivamente.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectEconomía regional y locales_PE
dc.subjectDesarrollo económico territorial-desarrollo regional-locales_PE
dc.titleFactores que influyen en la pobreza monetaria según grupos de departamentos en el Perú para el año 2015es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Economistaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Económicaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Económicaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.discipline311176es_PE


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