Este trabajo procura analizar las pautas de la desigualdad de renta y los factores determinantes de su evolución en países de América Latina durante el período 2004-2013. Inicialmente, se determina la desigualdad en el reparto del ingreso en algunos países de América Latina mediante el índice de Theil y se observa que en la mayoría de ellos la desigualdad ha disminuido en el período considerado. Asimismo, se propone un modelo econométrico de datos de panel para estudiar los factores determinantes del nivel de desigualdad. El PIB per cápita, el gasto sanitario per cápita, la presión fiscal, la tasa de pobreza, la tasa de alfabetización y los años de estudio son variables estadísticamente significativas para explicar la desigualdad. Se aplican técnicas multivariantes con el objeto de clasificar los países considerados en grupos, según el nivel de desigualdad, estableciéndose una clasificación de acuerdo con su posición para disminuir el nivel de inequidad.
This article analyses patterns of income inequality and its determinants in the countries of Latin America in the period 2004-2013. First, income distribution in several countries is determined using the Theil index and is found to have decreased over the study period. An econometric panel data model is then employed to study the determinants of the level of inequality. Per capita GDP, per capita health spending, tax pressure, the poverty rate, the literacy rate and years of schooling are found to be statistically significant variables in explaining inequality. Multivariate techniques are then used to group the countries by level of inequality, thereby establishing a classification in terms of ability to reduce inequality.
El método de Mínimos Cuadrados con Errores Relativos (MCER) consiste en estimar los parámetros que caracterizan al modelo de regresión de manera que sea mínima la suma de los cuadrados de los errores relativos.En este trabajo se realiza un planteamiento descriptivo del método de Mínimos Cuadrados con Errores Relativos, se obtienen los estimadores de los parámetros para un modelo lineal simple y se propone una medida para analizar la bondad del modelo, que tiene una interpretación similar al coeficiente de determinación. A continuación se extiende esta formulación al modelo lineal básico, derivando el vector de estimadores de mínimos cuadrados con errores relativos. El trabajo concluye con una serie de aplicaciones del método de regresión propuesto, comparando sus resultados con los proporcionados por el método de estimación mínimo cuadrática.
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