Modelar la concentración de la tierra en Colombia mediante modelos econométricos espaciales

Abstract

Determinar las causas socioeconómicas de la distribución de la tierra es el objeto de esta tesis. Para ello, se plantea primero la variable de distribución de la tierra más adecuada para realizar este estudio, utilizando la curva de Lorenz y el índice de Gini. La concentración de la tierra se muestra para cada departamento del país y se determina la dependencia espacial existente en esta variable utilizando el método exploratorio de datos espaciales. Además se plantea un modelo que permita explicar su comportamiento usando variables socioeconómicas como la violencia generada por los grupos al margen de la ley, la presencia de cultivos ilícitos, y las necesidades básicas insatisfechas, entre otras. Los métodos estadísticos que se aplicaron para ajustar los modelos propuestos son los presentados por Anselin (1988), que presenta los modelos clásicos de econometría espacial y un propuesta bayesiana dada por Cepeda y Gamerman (2001), donde presenta una alternativa de modelar la varianza heterogénea en una regresión normal. / Abstract. To determine the socioeconomic causes of land distribution is the subject of this thesis. This arises first variable distribution of land most suitable for this study, using the Lorenz curve and Gini index. The concentration of land is listed for each department in the country and determining the spatial dependence exists in this variable using the exploratory method of spatial data. Also arises as a model to explain their behavior by socio-economic variables such as the violence generated by groups outside the law, the presence of illicit crops, and the unmet basic needs, among others. The statistical methods were applied to adjust the proposed models are presented by Anselin (1988), which presents the classical models of spatial econometrics and a Bayesian proposal given by Cepeda and Gamerman (2001), which presents an alternative to model the heterogeneous variance in a normal regression.