MODELOS DE DATOS PANEL PARA PRONÓSTICO DE LA DESNUTRICIÓN INFANTIL EN CINCO REGIONES DEL NORTE PERUANO, PERIODO 2010 – 2018: REVISTA CURAE

• Autor: Arrunátegui Huamán, Betsy Pamela
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: Revistas - Universidad Señor de Sipán
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.revistas.uss.edu.pe:article/1895
• Enlace del recurso: https://revistas.uss.edu.pe/index.php/curae/article/view/1895
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desnutrición infantil; Datos panel; Efectos aleatorios; Autocorrelación contemporánea; Heterocedasticidad; MODELOS DE DATOS PANEL PARA PRONÓSTICO DE LA DESNUTRICIÓN INFANTIL EN CINCO REGIONES DEL NORTE PERUANO, PERIODO 2010 – 2018

El objetivo de esta investigación fue evaluar el modelo de datos panel que pronostica mejor la desnutrición infantil en cinco regiones del Norte Peruano en el periodo 2010-2018, siendo esta de tipo longitudinal y espacial debido a que se obtuvieron datos de la misma población en distintos años y regiones, con la finalidad de examinar sus variaciones en el tiempo; la muestra estuvo compuesta por las observaciones anuales de la desnutrición crónica infantil, incidencia de la pobreza total y analfabetismo de la población femenina de 15 años a más para los años 2010 – 2018 en las regiones de Lambayeque, Cajamarca, Piura, Tumbes y La Libertad. Las bases de datos fueron extraídas de la web de estadísticas sociales del Instituto Nacional de Estadística e Informática – INEI y analizadas en el programa Stata 14; con el fin de reducir los problemas de heterocedasticidad se transformaron las variables a logaritmo natural, logrando evaluar los modelos de datos agrupados, de efectos fijos y de efectos aleatorios, en donde para seleccionar el mejor modelo se hizo uso de la prueba del Multiplicador de Lagrange para Efectos Aleatorios, así como la Hausman; encontrando que el modelo de datos panel que pronostica mejor la desnutrición infantil es el de efectos aleatorios de sección cruzada tanto para región como para tiempo, con la corrección de Errores Estándar Corregidos para Panel – PCSE, por problemas de autocorrelación contemporánea.