Crecimiento económico y desnutrición crónica infantil regional en el Perú: Una aplicación del modelo de probabilidad en el período 2000-2016
Descripción del Articulo
El objetivo del presente estudio fue analizar la relación de causalidad entre el crecimiento económico regional y la reducción de la desnutrición crónica infantil (DCI) en Loreto y Moquegua. Para ello, en primer lugar, se empleó el Test de Granger para evaluar el sentido de causalidad entre ambas va...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/1218 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1218 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | esnutrición crónica infantil crecimiento económico causalidad entre variables temporales modelo logit probabilidad de ocurrencia. |
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Crecimiento económico y desnutrición crónica infantil regional en el Perú: Una aplicación del modelo de probabilidad en el período 2000-2016Minaya Gutierrez, Carlos AlbertoSánchez, Aliziesnutrición crónica infantilcrecimiento económicocausalidad entre variables temporalesmodelo logitprobabilidad de ocurrencia.El objetivo del presente estudio fue analizar la relación de causalidad entre el crecimiento económico regional y la reducción de la desnutrición crónica infantil (DCI) en Loreto y Moquegua. Para ello, en primer lugar, se empleó el Test de Granger para evaluar el sentido de causalidad entre ambas variables y se determinó que es el crecimiento económico que genera reducción de las tasas de DCI, en ambas regiones, y no al revés, por lo menos en el período de análisis. Finalmente, aplicando el modelo logit, se obtuvo el valor de los efectos marginales de las principales variables socioeconómicas que determinan la probabilidad de ocurrencia de que una región presente tasas de DCI en su población infantil menor de cinco años. De esta manera queda implícita que la variable dependiente en el modelo es la DCI. En ese sentido, son seis las variables que explican en buena medida el valor de esta probabilidad. Alguna de ellas son: PBI per cápita regional, nivel de pobreza, acceso a agua potable y nivel grado de educación de la madre. En este punto vale la pena resaltar que los resultados presentan diferencias significativas, en ambas regiones. Por ejemplo, cuando el crecimiento económico aumenta en 1%, la probabilidad de que la tasa de DCI se reduzca en Loreto es de 2,68%, mientras que en Moquegua este valor asciende a solo 0,14%.Universidad Nacional Agraria La Molina La Molina2018-12-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/121810.21704/ac.v79i2.1218Anales Científicos; Vol. 79 Núm. 2 (2018): Junio a Diciembre; 249-257Anales Científicos; Vol. 79 No. 2 (2018): Junio a Diciembre; 249-2572519-73980255-0407reponame:Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molinainstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMspahttps://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1218/pdf_99https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/1218/html_27Derechos de autor 2018 Carlos Alberto Minaya Gutierrez, Alizi Sánchezinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.lamolina.edu.pe:article/12182021-11-06T15:09:31Z |
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El objetivo del presente estudio fue analizar la relación de causalidad entre el crecimiento económico regional y la reducción de la desnutrición crónica infantil (DCI) en Loreto y Moquegua. Para ello, en primer lugar, se empleó el Test de Granger para evaluar el sentido de causalidad entre ambas variables y se determinó que es el crecimiento económico que genera reducción de las tasas de DCI, en ambas regiones, y no al revés, por lo menos en el período de análisis. Finalmente, aplicando el modelo logit, se obtuvo el valor de los efectos marginales de las principales variables socioeconómicas que determinan la probabilidad de ocurrencia de que una región presente tasas de DCI en su población infantil menor de cinco años. De esta manera queda implícita que la variable dependiente en el modelo es la DCI. En ese sentido, son seis las variables que explican en buena medida el valor de esta probabilidad. Alguna de ellas son: PBI per cápita regional, nivel de pobreza, acceso a agua potable y nivel grado de educación de la madre. En este punto vale la pena resaltar que los resultados presentan diferencias significativas, en ambas regiones. Por ejemplo, cuando el crecimiento económico aumenta en 1%, la probabilidad de que la tasa de DCI se reduzca en Loreto es de 2,68%, mientras que en Moquegua este valor asciende a solo 0,14%. |
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