Modelo espacial para estudiar la distribución del monto del gasto devengado de la inversión pública a nivel provincial en el Perú
Descripción del Articulo
This thesis presents a detailed and technical exploration of the Conditional Autoregressive (CAR) and Simultaneous Autoregressive (SAR) spatial models to analyze the data on public investment from the year 2022, specifically to study the spatial distribution of accrued expenditure in public investme...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/30095 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/30095 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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This thesis presents a detailed and technical exploration of the Conditional Autoregressive (CAR) and Simultaneous Autoregressive (SAR) spatial models to analyze the data on public investment from the year 2022, specifically to study the spatial distribution of accrued expenditure in public investment in Peru. Through a combination of theoretical analysis and simulations, the research establishes methodologies to evaluate how variables such as corruption, levels of local government investment, prioritized portfolio, and physical progress of the investment influence the accrued expenditure in different provinces. This study significantly contributes to the understanding of the spatial distribution of public spending and the factors that affect it, using advanced statistical techniques to improve the accuracy and effectiveness of the estimates of the models used. The results of the analysis provide critical perspectives on the management and allocation of public funds, offering a valuable tool for planners and policymakers in public policy formulation. |
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Quiroz Cornejo, Zaida JesúsOcola Aguero, Kendy Brigitte2025-03-03T21:13:43Z20242025-03-03http://hdl.handle.net/20.500.12404/30095This thesis presents a detailed and technical exploration of the Conditional Autoregressive (CAR) and Simultaneous Autoregressive (SAR) spatial models to analyze the data on public investment from the year 2022, specifically to study the spatial distribution of accrued expenditure in public investment in Peru. Through a combination of theoretical analysis and simulations, the research establishes methodologies to evaluate how variables such as corruption, levels of local government investment, prioritized portfolio, and physical progress of the investment influence the accrued expenditure in different provinces. This study significantly contributes to the understanding of the spatial distribution of public spending and the factors that affect it, using advanced statistical techniques to improve the accuracy and effectiveness of the estimates of the models used. The results of the analysis provide critical perspectives on the management and allocation of public funds, offering a valuable tool for planners and policymakers in public policy formulation.Esta tesis presenta una exploración detallada y técnica de los modelos espaciales autorregresivos condicionales (CAR) y autorregresivos simultáneos (SAR) para analizar los datos de inversión pública del año 2022, específicamente para estudiar la distribución espacial del monto del gasto devengado de inversión pública en Perú. A través de una combinación de análisis teóricos y simulaciones, la investigación establece metodologías para evaluar cómo variables como la corrupción, los niveles de inversión del gobierno local, cartera priorizada y avance físico de la inversión, influencian el gasto devengado en diferentes provincias. Este estudio contribuye significativamente al entendimiento de la distribución espacial del gasto público y los factores que lo afectan, utilizando técnicas estadísticas avanzadas para mejorar la precisión y eficacia de las estimaciones de los modelos utilizados. Los resultados del análisis ofrecen perspectivas críticas sobre la gestión y asignación de fondos públicos, proporcionando una herramienta valiosa para los planificadores y responsables de la formulación de políticas públicas.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/EstadísticaInversiones públicas--PerúEstadística--Análisis de datoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelo espacial para estudiar la distribución del monto del gasto devengado de la inversión pública a nivel provincial en el Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.Estadística43704124https://orcid.org/0000-0003-3821-081540554801542037Valdivieso Serrano, Luis HilmarQuiroz Cornejo, Zaida JesusDe La Cruz Huayanay, Alexhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE.pdfOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE.pdfTexto completoapplication/pdf1599601https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/db7b0d47-19e3-4cf7-852d-97cded76508c/download779d2d2195a97a199f915c5b3d6861eaMD51trueAnonymousREADOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE_T.pdfOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE_T.pdfReporte de originalidadapplication/pdf10533890https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/885caf83-7b7b-4467-b658-cc211785e7c2/download3ae3f4971bac014bca41860a92ad4d0cMD52falseAdministratorREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/edeedb15-2607-4e0e-a501-b19351f08cad/downloadbb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4MD53falseAnonymousREADTEXTOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE.pdf.txtOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE.pdf.txtExtracted texttext/plain104999https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/eedf2115-9bd9-480b-a748-b4b2190f6534/download1049231bf1348b9629227fe7fc101484MD54falseAnonymousREADOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE_T.pdf.txtOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE_T.pdf.txtExtracted texttext/plain10497https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/ab1dccf9-d69d-43cb-82bc-ff322b375db0/download7652dbaf66d114abce04580b54113d6eMD56falseAdministratorREADTHUMBNAILOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE.pdf.jpgOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9111https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/77c69aff-6f4c-4837-a9bd-d6b717e2e4e3/download4c147128917810263bc6a7514c413aa0MD55falseAnonymousREADOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE_T.pdf.jpgOCALA_AGUERO_KENDY_BRIGITTE_T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12222https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/1a77bb0f-d682-4a6d-afdc-6ce0a600ac70/downloada6d6a272e2ac045b8ed5034ca1d635ecMD57falseAdministratorREAD20.500.12404/30095oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/300952025-04-21 14:55:19.81http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://tesis.pucp.edu.peRepositorio de Tesis PUCPraul.sifuentes@pucp.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 |
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