Transcript Econometría espacial: una aplicación a los problemas de

Econometría espacial: una
aplicación a los problemas de
sobrepeso y obesidad en las
provincias de Argentina
Dra. Valentina Viego (UNSUR)
Dra. Karina Temporelli (CONICET, UNSUR)
SAER Reunión anual 2010
Técnicas de análisis espacial
 Datos y procesos espaciales
 Necesidad de incorporar procesos de
autocorrelación (dependencia) espacial
 Causas: i) interdependencia y asimetrías
espaciales; ii) desacoples entre división
territorial y procesos espaciales
 Consecuencias de no considerar AC espacial:
pérdida de validez de tests y/o inconsistencia
Diagnóstico y tratamiento
 Uso de matrices de ponderación u
ordenamiento espacial, W. wij registra
interacción entre i y j
 Definición de wij: a) inversa de la distancia
geodésica entre i y j (centroides); b)
valores binarios en función de contigüidad
entre i y j; c) longitud de la frontera
compartida
 W estandarizada por filas
Diagnóstico y tratamiento (cont.)
 Caso analizado basado en relaciones de
vecindad; diferencia entre distancia entre
centros urbanos y centroides
 Criterios de contigüidad: i) torre, requiere
compartir frontera de longitud positiva; ii)
reina, admite fronteras "en esquina"
Análisis exploratorio
 AC espacial generalmente positiva
(efectos derrame entre localizaciones
próximas); interdependencia negativa
poco frecuente
 I de Moran; E(I) bajo H0 (no AC esp) = 0;
máx dispersión/ aleatoriedad espacial
Análisis exploratorio (cont.)
Análisis exploratorio (cont)
 LISA (indicador local de asociación
espacial); descomposición de I de Moran
Criterio de
vecindad
Queen
Rook
Exceso peso
Sobrepeso
Obesidad
Buenos Aires**
Tierra de Fuego***
Misiones**
Córdoba**
Río Negro**
Tierra del Fuego***
Chubut**
Tierra del Fuego***
Tierra de Fuego***
Misiones**
Córdoba**
Tierra del Fuego***
Corrientes**
Chubut**
Tierra del Fuego***
Diagnóstico en análisis de regresión
Dependencia espacial en la dependiente,
y. Modelo tipo lag
y = rWy + Xb + e
donde rWy, término autorregresivo
Si se ignora la dependencia espacial, sesgo
e inconsistencia
Diagnóstico en análisis de regresión
 Dependencia espacial del error,
y = Xb + u
donde
u = IWI + e
u = IWe + e
(a)
(b)
(a) u sigue un proceso autorregrsivo espacial
(b) u sigue un proceso de media móvil espacial
Si se ignora, inferencias pierden validez
Aplicación al análisis de
determinantes de prob. de peso
Pi = f (cond individualesi, factores contextualesi, ei)
Variable
Definición
EXCPESO
Población con índice de masa corporal, IMC  25 kg/m2, %
SOBREPESO
Población con 25 kg/m2 < IMC < 30 kg/m2, %
OBESIDAD
Población con IMC  30 kg/m2, %
ACTIVFIS
Población que realiza actividad física con baja frecuencia, %
PBIPC
Producto Bruto Geográfico per cápita, en miles de pesos, 2005
YBAJO
Ingreso mensual menor a $600
SEC
Población adulta con secundario completo, %
COBERT
Población con cobertura médica, %
Aplicación al análisis de
determinantes de prob. de peso
 El ajuste en los distintos modelos estimados es
bastante bajo. Si bien con la evidencia
disponible se pueden aceptar las hipótesis de
homocedasticidad y normalidad de los residuos,
las variables explicativas no resultan
significativas probablemente debido a la
presencia de multicolinealidad entre los
regresores
 Hay evidencia de dependencia espacial cuando
la dependiente es obesidad
Aplicación al análisis de
determinantes de prob. de peso
 Aplicación de MV y/o uso de var instrumentales
 El modelo más apropiado en este caso es el de error
autorregresivo espacial, basado en resultados de
análisis exploratorio. Explicativas muestran mayores
síntomas que dependiente de AC espacial
 La corrección por AC espacial vuelve significativas a las
explicativas, especialmente en el caso de obesidad
 Subyacen problemas de multicolinealidad que impiden
separar efecto de educación, cobertura y pobreza
Conclusiones
 Las técnicas de análisis espacial permiten identificar




impacto individual de condiciones de vida y conductas
de los sujetos sobre problemas de peso
En particular, la actividad física es menos efectiva en
casos de obesidad que de sobrepeso
Niveles de ingreso bajo y alto estimulan, por vías
separadas, episodios de exceso de peso
La educación mengua la aparición de problemas de
obesidad
Limitaciones: propiedades asintóticas de las técnicas.
Opciones: extender a provincias de otros países, utilizar
datos departamentales al costo de resignar explicativas,
datos de panel (sólo con R)