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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&REGIÓN&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&REGIÓN&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&REGIÓN&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&REGIÓN&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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! !!!!"1!

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