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Unidad Metodológica Dr. Normand Asuad Sanen
Mtra. Cristina Vazquez Ruiz
INAE V Septiembre 2013
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CONTENIDO
2.1 Tipos de análisis regional: Análisis regional, delimitación de Regiones, composición y desempeño productivo de las regiones.
2.2 Problemas de la información regional, bases de datos y métodos empleados.
2.3 Uso de Índices Simples: Índice de Participación, Índice de Crecimiento, tasa de crecimiento, tasa media de crecimiento.
2.4 Preparación y tratamiento de los datos: deflactación, cambio de base e interpolación y proyección
2.5 Construcción de bases de datos para el análisis de la región.
2.5.1 Consulta y descarga de datos económicos en la página WEB de INEGI.
2 .5 .2 Cons t rucc ión de l as un idades espaciales de análisis: Municipios, Ciudades y Zonas Metropolitanas.
2.5.3 Agregación de la información por Grupos de Análisis Económico. (GAE).
.
+ ¿Cuál es el problema a investigar?
Identificación y delimitación de una región funcional ¿Cuáles son las teorías que explican el problema?
Propuesta de Interpretación à Enfoque dimensión espacial
Pregunta de investigación
¿Existe una región? ¿Qué tipo de unidad económica es?
Hipótesis La región geo económica “X” es una región económica
funcional.
Constatación …….
+Para la constatación…..
QUE? IDENTIFICAR Y DELIMITAR UNA REGIÓN ECONÓMICA
COMO? MEDIANTE LA CONSTRUCCIÓN DE INDICES
CUANDO? Periodo de Análisis 1998-2008
De donde obtengo información? FUENTE INFORMACIÓN: INEGI 2009 CENSOS ECONÓMICOS
Tipos de análisis económico regional: Análisis regional, delimitación de Regiones, composición y desempeño productivo de las regiones.
2.1.1 Concepto de regionalización
n La regionalización es una técnica de clasificación del espacio geográfico de acuerdo a un atributo o a una serie de atributos o características. Por ejemplo: tomando en cuenta el empleo.
Un atributo à Una Variable: empleo
Distinguir semejanzas y diferencias. Espacio geográfico à Empleo bajo, Medio, alto
( Una variable empleo)
Varios atributos à Varias variables: Desarrollo industrial: empleo manufacturero, valor agregado, consumo de energía eléctrica, etc.
Regiones industriales:
1. Desarrollo Alto
2. Desarrollo Medio
3. Desarrollo bajo
. 2.1.2 Tipos de análisis regional
El análisis económico regional consiste en dos etapas:
Análisis Económico
Regional
2. Análisis del comportamiento, composición y funcionamiento de la estructura económica regional y
sus impactos en el desarrollo económico, social y urbano de la región
1. Identificación y delimitación de regiones económicas
n El tipo de regionalización depende de los criterios de regionalización y del propósito del análisis, identificándose los siguientes tipos de análisis y regiones económicas:
C
R
I
T
E
R
I
O
Interdependencia
Similitud
Propósito Análisis Política
Región funcional o Polarizada
Región Homogénea
Región Planeación
Región Programa
2.1.3 Tipos de regionalización económica
n Regionalización económica homogénea
Tiene como finalidad principal el distinguir la composición de los principales elementos que integran la región, por lo que el criterio utilizado es el de la semejanza o similitud estadística entre las variables, de ahí que no se consideren las interdependencias. Por tanto, se orienta a identificar los elementos comunes de la región, diferenciándolos y agrupándolos espacialmente, por ejemplo el caso de las actividades económicas, representadas por el Valor agregado censal Bruto, empleo y Población total y urbana. Densidad media de población, Densidad económica, etc.
Se expresa espacialmente mediante un mapa en el que se distinguen áreas de acuerdo a sus similitudes.
n Regionalización económica funcional
En este tipo de regionalización se pretende observar y analizar la estructura y el funcionamiento económico de la región, por lo que la intencionalidad del análisis es la de observar tanto las interdependencias económicas de la región entre las actividades económicas en las que se sustentan.
Para ello, se puede analizar los flujos reales de origen y destino entre actividades - lugares, y/o de o flujos probabilísticos mediante modelos gravitacionales. El resultado del análisis se traducirá en la identificación de los lugares de convergencia y de origen, lo que nos proporciona la interacción entre actividades.
n Por último, el tercer tipo de región corresponde al de programación y/o planeación de todo tipo de actividades, la cual se caracteriza por unificar las decisiones o acciones que regionalmente se desea llevar a cabo. Este es el caso por ejemplo de la estrategia integral para Regiones Prioritarias, que formuló la Secretaría de Desarrollo Social a partir de 1995.
n Esta estrategia, consiste primero, en la identificación de las regiones con base en los índices de marginación mas altos y en la realización de programas prioritarios en dichas regiones para la construcción y mejora de servicios básicos, infraestructura para la salud, educación, empleo, vivienda y nutrición.
n Para instrumentar la estrategia, se identificaron 91 regiones, en las cuales se pretende alcanzar el desarrollo regional mediante acciones dirigidas a mejorar las condiciones de nutrición y educación, distribución y abastecimiento de productos básicos, empleos temporales e infraestructura social básica.
n Tipo de regiones económicas:
n Región económica homogénea
n Región económica funcional o de interacción
n Región económica plan o de programación
Tipo de regiones : Región económica homogénea
Criterio : Semejanza o similitud estadística, continuidad estadística. ( Regionalización con Números Índices)
Ejemplo:
n Grado de homogeneidad (desempleo)
n 1. > 20% Alto
n 2. =10% Medio
n 3. <10% Bajo
n Representación espacial
1
2
3
Tipo de regiones : Región económica funcional
Criterio : Regionalización Interacción o interdependencia.
(Análisis de Flujos)
n Interacc ión o inf luencia entre las áreas geográf icas (interdependencia) relación que existe entre las áreas, lo que nos explica como funciona la actividad económica en el espacio.
n Captación de fondos de tres localidades
Ejemplo
n Grado de interacción (desempleo) 1. Capta fondos de 2 y 3 2. provee de fondos a 1 3. Provee de fondos a 1 Representación espacial
1
2
3
Tipo de regiones : Planeación o programación económica
Criterio : Atributos semejantes para decisiones.
n Unificación de decisiones o criterios ( Números Índices)
Ejemplo
n Impulso industrial 1. Alto 2. Medio 3. Bajo
1
3 2
Técnicas y procedimientos para delimitar regiones. n Asociado a la estadística descriptiva se utilizan los Números
índices y el análisis factorial, coeficientes como valores para identificar la actividad económica y analizarla.
A) Presentación y análisis de la información regional.
B) Números índices y análisis factorial (estadística descriptiva)
Primero es fundamental presentar adecuadamente la
información
Atributo
n Análisis dual
Espacio geográfico
Presentar las actividades económicas y su espacio geográfico en forma matricial
X = Atributo (PIB) Y = Unidades de análisis (entidades federativas)
A =
Análisis Matricial = arreglo numérico de columnas y renglones
(Y1*X1)= a11, a12,………a1j
Número índice. n Parámetro estadístico que muestra las variaciones de los datos
con respecto a un valor de referencia y se expresa en forma porcentual. Sirve para delimitar regiones y describir comportamientos.
Medición
Comportamiento de los datos (variables) a) espacio b) tiempo c) ambas
It = índice de cambio de la variable Yl = Valor de la variable Y subíndice l ( Variable analizada) Yo= Valor de la variable Y subíndice o ( Variable de referencia)
I t=Y l
Y o
..........(1)
Total I II III IVTotal nacional 1,532,159,859.00 440,944,982.00 78,414,191.00 17,010,165.00 50,222,888.00Región 568,467,157.65 163,723,258.96 37,113,275.37 2,284,667.72 27,816,263.86Distrito Federal 148,451,862.19 38,180,196.21 13,358,513.42 484,715.73 9,230,238.11Hidalgo 33,798,619.38 10,896,002.38 3,552,451.63 86,548.61 137,513.11México 221,245,666.97 81,771,018.51 10,762,470.61 645,267.22 9,896,028.42Morelos 25,843,292.41 5,122,363.33 1,494,211.64 29,420.99 277,087.31Puebla 87,282,189.52 16,494,055.95 5,302,249.94 455,489.03 1,519,527.85Querétaro 39,324,010.97 8,116,471.95 835,124.02 517,485.36 5,444,571.18Tlaxcala 12,521,516.22 3,143,150.63 1,808,254.11 65,740.78 1,311,297.88
V VI VII VIII IXTotal nacional 226,861,092.00 95,778,680.00 131,724,123.00 436,766,956.00 54,436,782.00Región 116,858,105.67 32,195,044.46 35,705,043.63 132,311,721.35 20,459,776.63Distrito Federal 52,076,338.37 2,225,215.64 12,101,205.11 13,200,946.61 7,594,492.99Hidalgo 6,806,391.89 9,476,453.93 540,772.50 1,653,375.99 649,109.33México 38,632,576.56 8,111,883.62 14,286,867.43 47,416,226.03 9,723,328.57Morelos 9,623,030.55 2,506,979.82 653,999.55 5,408,984.44 727,214.77Puebla 3,542,843.68 6,003,459.62 5,705,495.55 47,029,489.55 1,229,578.36Querétaro 4,552,867.55 1,690,117.68 1,599,909.27 16,323,325.47 244,138.51Tlaxcala 1,624,057.08 2,180,934.15 816,794.21 1,279,373.27 291,914.10
PIB MANUFACTURERO POR RAMA DE ACTIVIDAD NACIONAL Y REGIÓN MEFGALOPOLITANA 2010. MILES DE PRECIOS CONSTANTES DE 2003.
Fuente: Sistemas de Cuentas Nacionales. Producto Interno Bruto Por entiedad Federativa. INEGI 2011
I. Alimentos, Bebidas y Tabaco
II. Textiles, prendas de vestir e industria del cuero.
III. Industria de la madera
IV. Papel, productos de papel, imprentas y editoriales
V. Sustancias químicas, derivados del petróleo, prod. de caucho y plástico
VI. Prod. de minerales no metálicos (excepto derivados del petróleo)
VII. Industrias metálicas básicas
VIII. Productos metálicos, maquinaria y equipo
IX. Otras Industrias manufactureras (incluye el subsector 337 de fabricación de muebles y productos relacionados)
n Sustituyendo, para analizar la variación espacial de la región megalopolitana con respecto al país.
n En otros términos deseamos conocer la participación en el PIB Manufacturero nacional de la región megalopolitana.
)2.......(100⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
o
lt YYI
Para expresar en números relativos se multiplica por 100
!" = !"#,!"#,!"#.!"!,!"#,!"#,!"# ×!"" = !"%!
!" = !"#,!"#,!"#.!"!,!"#,!"#,!"#.!! = !.!"!!
Total I II III IV V VI VII VIII IXTotal nacional 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Región 37% 37% 47% 13% 55% 52% 34% 27% 30% 38%
Distrito Federal 10% 9% 17% 3% 18% 23% 2% 9% 3% 14%
Hidalgo 2% 2% 5% 1% 0% 3% 10% 0% 0% 1%
México 14% 19% 14% 4% 20% 17% 8% 11% 11% 18%
Morelos 2% 1% 2% 0% 1% 4% 3% 0% 1% 1%
Puebla 6% 4% 7% 3% 3% 2% 6% 4% 11% 2%
Querétaro 3% 2% 1% 3% 11% 2% 2% 1% 4% 0%
Tlaxcala 1% 1% 2% 0% 3% 1% 2% 1% 0% 1%
PIB MANUFACTURERO POR RAMA DE ACTIVIDAD NACIONAL Y REGIÓN MEGALOPOLITANA 2010. PARTICIPACIÓN
Fuente: Sistemas de Cuentas Nacionales. Producto Interno Bruto Por entiedad Federativa. INEGI 2011
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Total I II III IV V VI VII VIII IX
PIB MANUFACTURERO POR RAMA REGIÓN MEGALOPOLITANA 2010. PARTICIPACIÓN
Tlaxcala
Querétaro
Puebla
Morelos
México
Hidalgo
Distrito Federal
PIB MANUFACTURERO Concentración Manufacturera en Región Megalopolitana
Alto
Medio
Bajo
Nivel de Concentración Manufacturera
Analizando la variación en el tiempo……
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&200302010
2003 2010Total&Nacional 1,345,383,265 1,532,120,376Región& 502,769,367 569,236,954Distrito&Federal 147,534,873 153,018,293Hidalgo 31,357,706 40,921,236México 181,021,421 223,497,737Morelos& 25,610,387 23,249,646Puebla 71,137,042 77,087,904Querétaro 32,666,837 39,494,402Tlaxcala 13,441,102 11,967,735
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA®IÓN&MEGALOPOLITANA
n Si deseamos analizar la variación en el tiempo, el índice nos permitirá realizar dicho análisis, para lo cual aplicamos la siguiente fórmula:
)3.......(100⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
o
lt YYI
Yl = Variable año final
Yo = Variable año inicial ( base de la comparación)
De tal forma que aplicando el procedimiento se obtienen los índices para el resto de la siguiente forma :
!" = !,!"#,!"#,!"#!,!"#,!"!,!"# ×!"" = !!".!!%!
!" = !"#,!"#,!"#!"#,!"#,!"# ×!"" = !!".!!%!
Total Nacional à Región Mega à
INDICE DE CRECIMIENTO DEL PIB MANUFACTURERO NACIONAL Y REGIÓN MEGALOPOLITANA 2003-2010
Total&Nacional 113.88Región& 113.22Distrito&Federal 103.72Hidalgo 130.50México 123.46Morelos& 90.78Puebla 108.37Querétaro 120.90Tlaxcala 89.04
0
20
40
60
80
100
120
140
n El número índice describe el cambio en el valor del año final con respecto al inicial de 100 a 146, no obstante no refleja el crecimiento de ese valor.
n Para ello sólo debemos restar al resultado del cociente el año inicial en proporciones lo que se denota con un valor de 1.00 y posteriormente el resultado se multiplica por 100, que se denota matemáticamente como :
)4.......(10000.1 ⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
o
lt Y
YI
I t=1,532,120,3761,345,383, 265!
"#
$
%&−1.00
!
"#
$
%&100 = 1.14−1.00( )100 =13.88%
De tal forma que aplicando el procedimiento se obtienen los índices de crecimiento o tasas de crecimiento de la siguiente forma :
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&200302010
2003 2010 Tasa&Crecimiento&(%)Total&Nacional 1,345,383,265 1,532,120,376 13.88Región& 502,769,367 569,236,954 13.22Distrito&Federal 147,534,873 153,018,293 3.72Hidalgo 31,357,706 40,921,236 30.50México 181,021,421 223,497,737 23.46Morelos& 25,610,387 23,249,646 -9.22Puebla 71,137,042 77,087,904 8.37Querétaro 32,666,837 39,494,402 20.90Tlaxcala 13,441,102 11,967,735 -10.96
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA®IÓN&MEGALOPOLITANA
13.88 13.22
3.72
30.50
23.46
-9.22
8.37
20.90
-10.96
-15
-5
5
15
25
35
45
Tota
l Nac
iona
l
Reg
ión
Dis
trit
o Fe
der
al
Hid
alg
o
Méx
ico
Mor
elos
Pueb
la
Que
réta
ro
Tlax
cala
Tasa Crecimiento 2010-2003 (%)
PIB MANUFACTURERO Crecimiento Manufacturero en la Región Megalopolitana
Muy Alto
Medio
Bajo
Nivel de Crecimiento Manufacturero
Muy Bajo
n Si se desea conocer la tasa media anual en un periodo de tiempo, entonces
simplemente a la tasa de crecimiento general se incluye el periodo de la siguiente forma:
100*1
1
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡−⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
t
o
l
yyg
g = Tasa de crecimiento medio interanual (promedio) Yl = Variable final Yo = Variable inicial t = diferencia entre el año final y el inicial
Se procede de la misma manera para obtener los siguientes resultados:
! = !,!"#,!"#,!"#!,!"#,!"!,!"#
!/!− ! !"" = !!.!"%!
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&200302010
2003 2010 Crecimiento&Promedo&Anual&(%)Total&Nacional 1,345,383,265 1,532,120,376 1.87Región& 502,769,367 569,236,954 1.79Distrito&Federal 147,534,873 153,018,293 0.52Hidalgo 31,357,706 40,921,236 3.88México 181,021,421 223,497,737 3.06Morelos& 25,610,387 23,249,646 -1.37Puebla 71,137,042 77,087,904 1.15Querétaro 32,666,837 39,494,402 2.75Tlaxcala 13,441,102 11,967,735 -1.64
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA®IÓN&MEGALOPOLITANA
1.87
1.79
0.52
3.88
3.06
-1.37
1.15
2.75
-1.64
-3.0
-2.0
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
Total Nacional
Región Distrito Federal
Hidalgo México Morelos Puebla Querétaro Tlaxcala
Crecimiento Promedo Anual (%)
PIB MANUFACTURERO Concentración Manufacturera en Región Megalopolitana
Muy Alto
Medio
Bajo
Nivel de Crecimiento Medio Anual Manufacturero
Muy Bajo
n Problema para obtener el crecimiento real de los datos cuando la unidad de cuenta es monetaria.
n La producción se valúa a precios corrientes del año por lo que al compararlos con el periodo de referencia muestran resultados nominales, puesto que comparan precios corrientes de diferentes años.
n Es decir datos que muestran diferencias por el crecimiento de los precios de cada año, que es lo que se conoce como inflación. Por lo que no es posible conocer el crecimiento real.
n Se necesitan datos reales o constantes de un año base, por lo cual es necesario quitarle la inflación. Es necesario transformar datos nominales a reales.
n Se requiere quitar el efecto de la inflación a los datos nominales que se comparan para obtener datos valorados a un año constante.
n Se realiza mediante un cociente que tiene como numerador los datos a valor nominal (Vn) y como denominador el índice de precios (Ip) que se toma como base o referencia para la transformación de los datos.
n Obviamente el (Ip) , corresponde a un número índice con un año base que refleja las variaciones de los datos.
n Existen diversos índices de precios al productor, consumidor, mayoreo, menudeo, etc.
n Para quitar la inflación o deflactar, es decir convertir una cantidad medida en términos nominales a términos reales, generalmente se utiliza el Índice implícito de precios o deflactor implícito, que es una media ponderada de todos los precios de la producción nacional.
n El índice se denomina de valor constante (Vc) o real de los datos, lo cual se denota como:
Vc = valor constante o real
Vn = valor nominal Ip = Índice de precios (año base)
)5..(..........p
nc IVV =
2003 2010Total nacional 1,345,383,265.00 2,244,096,714.00
Región 502,769,367.03 833,761,366.60
Distrito Federal 147,534,873.14 224,125,893.57Hidalgo 31,357,706.00 59,937,335.87México 181,021,420.94 327,357,135.39Morelos 25,610,386.67 34,053,756.36Puebla 71,137,042.09 112,910,653.25Querétaro 32,666,836.62 57,847,450.21Tlaxcala 13,441,101.57 17,529,141.97
PIB DE LA INDUSTRIA MANUFACTURERA REGIÓN MEGALOPOLITANA (MILES DE PESOS CORRIENTES) 2003-‐2010
Fuente: Sistemas de Cuentas Nacionales. Producto Interno Bruto Por entiedad Federativa. INEGI 2011
Total Nacional Manufactura1993 100.00 100.001994 108.30 107.041995 148.34 160.931996 192.99 205.071997 226.11 232.161998 263.59 263.241999 303.81 298.122000 337.65 319.652001 357.16 338.112002 385.71 352.672003 414.31 375.462004 454.16 410.742005 474.96 422.532006 509.37 456.272007 537.97 482.282008 579.65 511.852009 594.62 546.412010 619.01 549.92
ÍNDICE DE PRECIOS IMPLÍCITOS DEL PIB TOTAL BASE 1993
Fuente: INEGI. Sistema de Cuentas Nacionales de México.
Total Nacional Manufactura1993 24.14 26.631994 26.14 28.511995 35.80 42.861996 46.58 54.621997 54.58 61.831998 63.62 70.111999 73.33 79.402000 81.50 85.142001 86.21 90.052002 93.10 93.932003 100.00 100.002004 109.62 109.402005 114.64 112.542006 122.94 121.522007 129.85 128.452008 139.91 136.332009 143.52 145.532010 149.41 146.47Fuente: INEGI. Sistema de Cuentas
Nacionales de México.
ÍNDICE DE PRECIOS IMPLÍCITOS DEL PIB TOTAL BASE 2003
C b i = cambio de base de índice Ia = índice anterior In = índice del nuevo periodo
!!"#" =!,!"",!"#,!"#
!"#.!" ×!"" = 1,532,120,356!
MILES&DE&PESOS&A&PRECIOS&DE&2003&200302010
2003 2010Total&Nacional 1,345,383,265 1,532,120,376Región& 502,769,367 569,236,954Distrito&Federal 147,534,873 153,018,293Hidalgo 31,357,706 40,921,236México 181,021,421 223,497,737Morelos& 25,610,387 23,249,646Puebla 71,137,042 77,087,904Querétaro 32,666,837 39,494,402Tlaxcala 13,441,102 11,967,735
PIB&DE&LA&INDUSTRIA&MANUFACTURERA®IÓN&MEGALOPOLITANA
+
• Elección de región a trabajar durante el curso
à 11 regiones geo-económicas • Norte • Noreste • Noroeste • Centro-Norte • Centro-Oriente • Centro-Occidente • Centro • Suroeste • Sureste • Península de Yucatán • Península de Baja California
Construcción de las Bases de Datos para la Región
Equipos formados: 10
Corroborar inclusión de todos los alumnos
Equipos de Trabajo
Región de anállisis
Equipo 1 : Región Centro
Lara Durán Brisa Bernal Ruiz Juan CarlosRodriguez Aquino Fco. Javier
Equipo 2 : Región Centro Norte
Correa Herrejón AlejandraTenorio Romero Andrea
Equipo 3 : Región Centro Occidente
Guevara Cinto AndreaNaranjo Carbajal Anadeli
Equipo 4 : Región Centro Oriente
Burgos Dzib L. AlejandroDe la Vega Cruzado Victor Hugo
Equipo 5 : Región Norte
Álvarez Chombo N. AngélicaZafra García Krista
Equipo 6 : Región Centro Noreste
Juárez Hernández MarlenyFlores Aza Diana VanessaDorantes Hernandez Margarita
Equipo 7 : Región Centro Noroeste
Lorenzo Ruiz JorgeÁlvarez Quiroz Orlando
Equipo 8 : Región Centro Suroeste
Godinez Sánchez David Jiménez Morales Yazmín Chacón Velazquez Iván
Equipo 9 : Región Centro Sureste
Beltrán Méndez Juan Carlos Ávila Castillo César Alejandro
Equipo 10 : Región Península de Yucatán
Castro Rendón Ehtelgina Reyes Sánchez Orscar Israel Paredes Hernández Jesús
INAE V 2014-I
+ Identificación de la importancia de la región de estudio n Con respecto a las demás regiones
n Necesario: Base de datos de TODAS las regiones
n Variables a considerar: VACB, PO, POB
n Por lo tanto en esta 1ª fase, la base de datos será entregada por los profesores y trabajada por los alumnos
n La base entregada contendrá:
n Totales por región en pesos corrientes y a nivel de desagregación sectorial (2 dígitos) para el periodo de estudio acordado, para las variables VACB, PO y POB** 1995,2000,2005 y 2010
n Periodo de estudio: 1998 - 2008
3. Tratamiento de bases de datos
Variables económicas monetarias
miles de pesos personas
à Necesario deflactar para eliminar el efecto de la inflación
Cómo?
à Deflactando
VACB PO
)5..(..........p
nc IVV =
Variables poblacionales à Necesario Interpolar para obtener la población total estimada para
1998 y 2008
Cómo?
a) Calcular tasa de crecimiento promedio anual (TCMA) con base en Censos y Conteos 1995-2000 y 2005-2010
b) Estimar la población intermedia con base en la tasa de crecimiento anterior
3. Tratamiento de bases de datos
!"#$%!!"#$%!"#$%!!"!#!$%
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MUN 1995 1996 1997 1998 1999 Comprobación 2000Total 91,158,290 92,389,599 93,637,539 94,902,336 96,184,216 97,483,412 97,483,412
01 Aguascalientes 862,720 878,449 894,465 910,772 927,377 944,285 944,28501001 Aguascalientes 582,827 594,471 606,347 618,461 630,816 643,419 643,41901002 Asientos 35,762 36,154 36,549 36,950 37,354 37,763 37,76301003 Calvillo 51,658 51,584 51,511 51,437 51,364 51,291 51,29101004 Cosío 12,136 12,231 12,327 12,424 12,521 12,619 12,61901005 Jesús>María 54,476 56,277 58,138 60,060 62,046 64,097 64,09701006 Pabellón>de>Arteaga 31,650 32,162 32,683 33,212 33,750 34,296 34,29601007 Rincón>de>Romos 38,752 39,316 39,888 40,469 41,058 41,655 41,65501008 San>José>de>Gracia 7,170 7,185 7,200 7,214 7,229 7,244 7,24401009 Tepezalá 16,175 16,241 16,307 16,374 16,441 16,508 16,50801010 El>Llano 14,278 14,482 14,689 14,898 15,111 15,327 15,32701011 San>Francisco>de>los>Romo 17,836 18,261 18,697 19,142 19,599 20,066 20,066
Conteo de población y vivienda 1995
XII Censo General de población y vivienda 2000
TCMA0.013507370.018231770.019978090.01094828/0.00142490.007836020.033062270.016187740.014552680.002055690.004083970.014280220.02384136
Ejemplo interpolación PT 1996: Pob 1995*TCMA + Pob 1995 = 92,389,599
Ejemplo:
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+ 2. Construcción de unidades de análisis
Localidad Urbana: asentamiento humano que contiene un mínimo de 15 mil habitantes (definición internacional). INEGI à mínimo de 2500 habitantes.
Área Metropolitana: Conjunto de localidades censales unidas con alto grado de concentración poblacional, de las cuales al menos una alberga una población superior a 50 mil habitantes.
Su extensión no corresponde con el municipio que las contiene, sino que pueden presentar diferentes tamaños (en términos de territorio y habitantes). De esta forma, el área metropolitana de una ciudad se define como la superficie urbana continua, compuesta por varias localidades que se extienden a través del territorio de dos o más municipios.
Zona Metropolitana: La zona metropolitana engloba al área metropolitana, ya que considera a la totalidad del municipio donde se encuentran las localidades de mayor concentración.
“el conjunto de dos o más municipios donde se localiza una ciudad de 50 mil o más habitantes, cuya área urbana, funciones y actividades rebasan el límite del municipio que originalmente la contenía, incorporando como parte de sí misma o de su área de influencia directa a municipios vecinos, predominantemente urbanos, con los que mantiene un alto grado de integración socioeconómica; en esta definición se incluye además a aquellos municipios que por sus características particulares son relevantes para la planeación y política urbanas.”, Sedesol, Conapo e INEGI (2004).
Definiciones
• Base de Datos Económicos y Poblacionales por Municipios
• Base de Datos Económicos y Poblacionales por
Ciudades y Zonas Metropolitanas. • Criterios para construcción de datos por ciudades
y ZM’s
a) Datos por ZM: La suma de municipios de cada ZM
• Los datos se deben construir sumando los municipios integrantes de cada ZM (ver archivo con definición de ZM’s, archivo SUN 2010) o en caso de ciudades, usar el municipio que contiene la ciudad.
2. Construcción de bases de datos
• Periodo de Censos Económicos: 1999-2009. • Datos (variables) a contemplar
1. PO (Empleo) 2. VACB (Valor Agregado) 3. Población Total
• Grupos sectoriales de actividad económica (GAE) a contemplar
1. Industria (IND) 2. Energía y Construcción (EC) 3. Comercio (COM) 4. Comunicaciones y Almacenamiento (CA) 5. Servicios (SER) 6. Actividad Total = (IND + EC + COM + CA + SER)
2. Construcción de bases de datos
Construcción de base de datos (Base de Datos con CE 1999 y 2009 a nivel de GAE y a nivel de Municipios/ZM+Ciudades )
Para construir la información económica a nivel de sectores, considerar lo siguiente:
a) Para Industria usar “31-33 Industrias Manufactureras”.
b) Para Energía y Construcción sumar desde “21 Minería” hasta “23 Construcción”.
c) Para Comercio sumar “43 Comercio al por mayor” y “46 Comercio al por menor”.
d) Para Comunicaciones y Almacenamiento usar “48-49 Transportes, Correos y Almacenamiento”.
e) Finalmente para “Servicios” sumar desde el sector “51 Información en medios masivos” hasta “81 Otros Servicios excepto actividades del Gobierno” (SCIAN 1997, 2002 y 2007).
f) Sumar TODOS para obtener Actividad Total.
Región X Periodo 1999
Zona Metropolitana/Ciudad
PO_IND
VACB_IND
POB_IND PO_EC
VACB_EC POB_EC
PO_COM
VACB_COM
POB_COM PO_CA
VACB_CA POB_CA PO_S VACB_S POB_S PO_TOT
VACB_TOT
POB_TOT
POB_TOT
Municipio 1 ZM X
Municipio 2 ZMX
Municipio 3 ZMY
. ZMC
. ZMC
. ZMC
Municipio m ZMm
Región X Periodo 2009
Zona Metropolitana/Ciudad
PO_IND
VACB_IND
POB_IND PO_EC
VACB_EC POB_EC
PO_COM
VACB_COM
POB_COM PO_CA
VACB_CA POB_CA PO_S VACB_S POB_S PO_TOT
VACB_TOT
POB_TOT
POB_TOT
Municipio 1 ZM X
Municipio 2 ZMX
Municipio 3 ZMY
. ZMC
. ZMC
. ZMC
Municipio m ZMm
+ ¿Cuáles son las ZM’s que hay en mi región de estudio? Consultar CONAPO Delimitación de Zonas Metropolitanas 2010 http://www.conapo.gob.mx/es/CONAPO/Delimitacion_de_las_zonas_metropolitanas_de_Mexico_2010_-_Anexo_Estadistico_y_bibliografia Ciudades mayores o iguales a 100 000 habitantes àCriterio poblacional y por exclusión
+ Fuente: INEGI CENSOS ECONÓMICOS DE 1999 Y 2009 SAIC à Sistema Automatizado de Información Censal
4. Trabajo de bases de datos para MAPA DIGITAL
La construcción de bases de datos en EXCEL deberán contener los títulos de cada columna con tipo código. Ejemplo: para Empleo Industrial 2009, abreviar como: PO_IND09 Será necesario tener la clave conjunta del municipio: CVE_ENT + CVE_MUN, la cual deberá estar en formato de texto. CVE CVE_ENT ENT CVE_MUN MUN PO_IND99 VA_IND99 PBT_IND9908001 08 Chihuahua 001 Ahumada08002 08 Chihuahua 002 Aldama08003 08 Chihuahua 003 Allende08004 08 Chihuahua 004 AquilesASerdán08005 08 Chihuahua 005 Ascensión08006 08 Chihuahua 006 Bachíniva08007 08 Chihuahua 007 Balleza08008 08 Chihuahua 008 Batopilas08009 08 Chihuahua 009 Bocoyna08010 08 Chihuahua 010 Buenaventura08011 08 Chihuahua 011 Camargo08012 08 Chihuahua 012 Carichí08013 08 Chihuahua 013 CasasAGrandes
Una vez completa la base de datos en excel para poder usarla en Mapa Digital es necesario convertirla en un archivo .dbf
Para ello hay diversas opciones: vía access, en spss o con otro programa conversor
Salida directa descarga de INEGI
Entidad'federativa Municipios Codigo Personal'ocupado Producci_n'bruta'total'(miles'de'pesos) Valor'agregado'censal'bruto'(miles'de'pesos)
01'Aguascalientes11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 388 39879 31730
01'Aguascalientes 001'Aguascalientes11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 280 37269 30428
01'Aguascalientes 003'Calvillo11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 34 87 61
01'Aguascalientes 005'Jesus'maria11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 8 38 34
01'Aguascalientes 006'Pabellon'de'arteaga11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 17 1557 677
01'Aguascalientes 007'Rincon'de'romos11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 30 624 295
01'Aguascalientes 008'San'jose'de'gracia11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 16 300 233
01'Aguascalientes 011'San'francisco'de'los'romo11'Agricultura,'ganader_a,'aprovechamiento'forestal,'pesca'y'caza'(s_lo'pesca'y'acuicultura'animal) 3 4 2
01'Aguascalientes 21'Miner_a 172 29397 1521001'Aguascalientes 001'Aguascalientes 21'Miner_a 36 9894 692801'Aguascalientes 003'Calvillo 21'Miner_a 23 1455 67401'Aguascalientes 004'Cosio 21'Miner_a 44 7021 257001'Aguascalientes 005'Jesus'maria 21'Miner_a 4 952 22001'Aguascalientes 006'Pabellon'de'arteaga 21'Miner_a 9 1822 27401'Aguascalientes 007'Rincon'de'romos 21'Miner_a 56 8253 4544
Modificarla con tablas dinámicas y/o filtros para poder tener la base de datos de acuerdo con el esquema anterior….
Tabla dinámica
Suma%de%Personal%ocupado Etiquetas)de)columnaEtiquetas)de)fila 11)Agricultura,)ganader_a,)aprovechamiento)forestal,)pesca)y)caza)(s_lo)pesca)y)acuicultura)animal)21)Miner_a 22)Electricidad,)agua)y)suministro)de)gas)por)ductos)al)consumidor)final23)Construcci_n 31)B33)Industrias)manufactureras001)Aguascalientes 280 36 389 7217 44360002)Asientos 33 723003)Calvillo 34 23 76 679004)Cosio 44 9 368005)Jesus)maria 8 4 59 315 14721006)Pabellon)de)arteaga 17 9 31 1503007)Rincon)de)romos 30 56 24 1814008)San)jose)de)gracia 16 22 235009)Tepezala 12 122010)Llano,)el 12 203011)San)francisco)de)los)romo 3 15 4094Total%general 388 172 682 7532 68822
+
Proyección de información INAE V 2014-1 Mtra. Cristina Vazquez Ruiz Dr. Normand Asuad Sanén
+Análisis de series de tiempo
n Estimación de Tendencia:
n Diversos Métodos
n Interpolación n Regresión mediante MCO
à Determinar comportamiento de un conjunto de observaciones
Proyección por Interpolación
n ¿Qué es interpolar?
n Formar una progresión de números cuyos extremos son conocidos
n Permite la extrapolación o proyección de los datos
n Se trata de una técnica preliminar al uso de MCO
Tipos de Progresiones
n Progresión aritmética
n Serie de números que se caracteriza por que cada término se obtiene sumándole al término anterior una cantidad constante llamada razón o diferencia
n Serie
n Sucesión de términos formados de acuerdo a una ley – comportamiento- la cual refleja su trayectoria.
Ejemplo
n Sea a,b,c,d,e…….u una progresión
n Razón = r
n b= a + r
n c= b+ r ; sustituyendo b = (a + r) + r = a + 2r
n d= c + r ; sustituyendo c = (a + 2r) + r = a + 3r
n e= d + r ; sustituyendo d =
Cada término es igual al 1er término de la progresión (a) más tantas veces la razón de términos que le preceden
Progresión aritmética
n u = a + (n-1) r
u = último término
a = primer término
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Ejercicio: Si tenemos: 4, 7 10, ….. ¿Cuál es el valor del quinto término de la sucesión? ¿Del décimo?
Progresión geométrica
n Serie en la que cada término se obtiene después del primero, multiplicando el anterior por una cantidad constante (razón) pudiendo ser ésta creciente o decreciente
n Se consideran como progresiones geométricas aquellas que dividen, elevan a una potencia o extraen raíces.
Ejemplo
n Sea…a,b,c,d,e….u una progresión
n Razón = r
n b= ar
n c= br ; sustituyendo b = (ar)*r = ar2
n d= cr ; sustituyendo c = (ar2)*r = ar3
n e= dr; sustituyendo d =
Cada término es igual al término anterior multiplicado por la razón elevada al número de términos que le preceden
Progresión geométrica
n u = ar (n-1)
u = último término
a = primer término
n-1 = número de términos que le preceden
r = razón
Ejercicio: Si tenemos: 1,3,9,27 ….. ¿Cuál es el valor del quinto término de la sucesión? ¿Del décimo?
Proyección por interpolación
n Así, conociendo la razón y si esta es constante, es decir, se comporta como una serie, ya sea aritmética o geométrica se pueden proyectar los datos, considerando como razón el crecimiento medio.
n Supuesto:
n En el futuro la serie continúa con la tendencia anterior
Etapas para la proyección
n 1. Determinar qué tipo de serie o progresión se tiene. Para ello se grafican los datos
Población Total en la Región Centro Norte VACB en la Región Centro Norte Miles de Pesos 2003=100
Fuente: INEGI Fuente: INEGI
7,000,000
7,500,000
8,000,000
8,500,000
9,000,000
9,500,000
10,000,000
1988 1993 1998 2003 2008 90,000,000
110,000,000
130,000,000
150,000,000
170,000,000
190,000,000
210,000,000
230,000,000
250,000,000
1988 1993 1998 2003 2008
Etapas para la proyección
n 2. Identificar las características de los datos existentes para distinguir si se hará uso de
n Interpolación.- cuando los valores extremos son conocidos
n Extrapolación .- cuando se tiene una serie continua y se desea a partir del último dato estimar los valores futuros.
+Utilizando la información de población Si conocemos solo los valores extremos, dada la periodicidad de los censos y conteos poblacionales, se procede a realizar la interpolación para los periodos de interés
Municipio 1995 2000 2005 2010 Aguascalientes 582827 643419 723043 797010 Asientos 35762 37763 40547 45492 Calvillo 51658 51291 50183 54136 Cosío 12136 12619 13687 15042 Jesús María 54476 64097 82623 99590 Pabellón de Arteaga 31650 34296 38912 41862 Rincón de Romos 38752 41655 45471 49156 San José de Gracia 7170 7244 7631 8443 Tepezalá 16175 16508 17372 19668 El Llano 14278 15327 17115 18828 San Francisco de los Romo 17836 20066 28832 35769
500000#
550000#
600000#
650000#
700000#
750000#
800000#
850000#
1995# 2000# 2005# 2010#
Aguascalientes,
Progresión…..
Interpolando la población para los periodos intermedios
Municipio 1995 1996 1997 1998 1999 2000Aguascalientes 582827 643419Asientos 35762 37763Calvillo 51658 51291Cosío 12136 12619Jesús;María 54476 64097Pabellón;de;Arteaga 31650 34296Rincón;de;Romos 38752 41655San;José;de;Gracia 7170 7244Tepezalá 16175 16508El;Llano 14278 15327San;Francisco;de;los;Romo 17836 20066
La razón utilizada en este caso es la TCMA
100*1
1
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡−⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
t
o
l
yyg
Pu = Po (n-1) r
Pu = valor parcial del año final Po = dato original (base de la proyección) n-1 = número de términos que le preceden r = razón
Cálculo
n Para el caso del municipio de Aguascalientes
Pu = Po (n-1) r
Pu = valor parcial del año final Po = dato original (base de la proyección) n-1 = número de términos que le preceden r = razón
g = 0.01997809
Municipio 1995 1996 1997 1998 1999 ComprobaciónAguascalientes 582827 594471 606347 618461 630816 643419Asientos 35762Calvillo 51658Cosío 12136
Pu = Po (n-1) r Pu=582827 (2-1) 0.01997809
Pu = Po (n-1) r Pu= 594471(2-1) 0.01997809
100*1
1
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡−⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
t
o
l
yyg
+Resultados
Municipio 1995 1996 1997 1998 1999 Comprobación 2000Aguascalientes 582827 594471 606347 618461 630816 643419 643419Asientos 35762 36154 36549 36950 37354 37763 37763Calvillo 51658 51584 51511 51437 51364 51291 51291Cosío 12136 12231 12327 12424 12521 12619 12619Jesús<María 54476 56277 58138 60060 62046 64097 64097Pabellón<de<Arteaga 31650 32162 32683 33212 33750 34296 34296Rincón<de<Romos 38752 39316 39888 40469 41058 41655 41655San<José<de<Gracia 7170 7185 7200 7214 7229 7244 7244Tepezalá 16175 16241 16307 16374 16441 16508 16508El<Llano 14278 14482 14689 14898 15111 15327 15327San<Francisco<de<los<Romo 17836 18261 18697 19142 19599 20066 20066
0.019978090.01094828)0.00142490.007836020.033062270.016187740.014552680.002055690.004083970.014280220.02384136
TCMA
Extrapolando la población
100*1
1
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡−⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛=
t
o
l
yyg
1ª observación
Pu = Po (n-1) r
Pu = valor parcial del año final Po = dato original (base de la proyección) n-1 = número de términos que le preceden r = razón Pu2011 AGS = 797,010 (1) (0.01967067) = 15,678 Pu + Po= 812,688
Transformando notación
Municipio 2005 2010 2011 2012 2013Aguascalientes 723043 797010Asientos 40547 45492Calvillo 50183 54136Cosío 13687 15042Jesús<María 82623 99590Pabellón<de<Arteaga 38912 41862Rincón<de<Romos 45471 49156San<José<de<Gracia 7631 8443Tepezalá 17372 19668El<Llano 17115 18828San<Francisco<de<los<Romo 28832 35769
Municipio TCMAAguascalientes 0.01967067Asientos 0.02328183Calvillo 0.01528018Cosío 0.01905932Jesús2María 0.03806119Pabellón2de2Arteaga 0.01472249Rincón2de2Romos 0.01570691San2José2de2Gracia 0.02042965Tepezalá 0.02513739El2Llano 0.01926112San2Francisco2de2los2Romo 0.04406228
+Extrapolación
Municipio 2005 2010 2011 2012 2013Aguascalientes 723043 797010 812688 828674 844974Asientos 40547 45492 46551 47635 48744Calvillo 50183 54136 54963 55803 56656Cosío 13687 15042 15329 15621 15919Jesús<María 82623 99590 103381 107315 111400Pabellón<de<Arteaga 38912 41862 42478 43104 43738Rincón<de<Romos 45471 49156 49928 50712 51509San<José<de<Gracia 7631 8443 8615 8791 8971Tepezalá 17372 19668 20162 20669 21189El<Llano 17115 18828 19191 19560 19937San<Francisco<de<los<Romo 28832 35769 37345 38991 40709
Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios
n El método anterior se trata de un ajuste preliminar y de carácter visual que no garantiza obtener la mejor curva ajustada.
n El método de MCO permite determinar el t i p o d e r e l a c i ó n f u n c i o n a l matemáticamente óptimo entre las variables, ajustando los datos observados a la ecuación seleccionada.
MCO
n El procedimiento consiste en la estimación de las distancias de los datos observados una vez seleccionada la ecuación a la que se ajustan los datos.
Y = aN + b X∑∑ ........(1)
XY = a X∑∑ + b X 2∑ ........(2)
Y = a+ bx
Obteniendo los valores
t X Y XY X2
2006 2007 2008 2009 2010
Sumatoria
Considerando la población en función del tiempo (X)
Municipio Aguascalientes2005 723,0432006 737,2662007 751,7682008 766,5562009 781,6352010 797,010
Calculando
t X Y XY X^22005 1 723,043 723,043 12006 2 737,266 1,474,531 42007 3 751,768 2,255,305 92008 4 766,556 3,066,224 162009 5 781,635 3,908,174 252010 6 797,010 4,782,060 36
Sumatoria 21 4,557,278 16,209,337 91
+Sustituyendo en las ecuaciones 1 y 2
Y = aN + b X∑∑ ........(1) XY = a X∑∑ + b X 2∑ ........(2)
t X Y XY X^22005 1 723,043 723,043 12006 2 737,266 1,474,531 42007 3 751,768 2,255,305 92008 4 766,556 3,066,224 162009 5 781,635 3,908,174 252010 6 797,010 4,782,060 36
Sumatoria 21 4,557,278 16,209,337 91
4,557, 278 = a6+ b21 16,209,337 = a21+ b91
Resolver las ecuaciones
n Método de eliminación
n Se elimina una incógnita igualando las ecuaciones y despejando b, para posteriormente sustituir su valor y encontrar a
4,557, 278 = a6+ b21
16,209,337 = a21+ b91
Datos estimados
A pesar de que las diferencias entre los datos calculados y los reales, en su total quedan anulados, lo que es indicativo de que la serie estimada es una buena base para la proyección.
t X Y XY X^2 Yc Dif2005 1 723,043 723,043 1 722,566 *4772006 2 737,266 1,474,531 4 737,358 922007 3 751,768 2,255,305 9 752,150 3822008 4 766,556 3,066,224 16 766,942 3862009 5 781,635 3,908,174 25 781,735 1002010 6 797,010 4,782,060 36 796,527 *483
Sumatoria 21 4,557,278 16,209,337 91 4,557,278 0
Extrapolando los datos hasta el año 2010 por MCO
t X Y XY X^2 Yc Dif2005 1 723,043 723,043 1 722,566 *4772006 2 737,266 1,474,531 4 737,358 922007 3 751,768 2,255,305 9 752,150 3822008 4 766,556 3,066,224 16 766,942 3862009 5 781,635 3,908,174 25 781,735 1002010 6 797,010 4,782,060 36 796,527 *4832011 7 49 811,3192012 8 64 826,1122013 9 81 840,904
Comparación
Sobreestimación del 1º método con respecto a MCO
Municipio Aguascalientes2005 723,0432006 737,2662007 751,7682008 766,5562009 781,6352010 797,0102011 812,688 811,3192012 828,674 826,1122013 844,974 840,904
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