Violencia en Colombia: un análisis de series de tiempo

Transcripción

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2 Violencia en Colombia: un análisis de series de tiempo Aida Luz Nieves Diana Gisette Sáenz Mayo 2018 Universidad Católica de Colombia Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas

3 Contenido 1. Introducción Motivación 2. Revisión de literatura 3. Objetivo 4. Datos y Metodología 5. Estimaciones y Resultados 1. Modelo de Regresión 2. Modelo VEC 6. Conclusiones

4 Introducción Motivación Colombia ha sido representada mayormente por los homicidios como un problema social en los últimos cuarenta años del periodo ( ). Este flagelo es considerado con el Código Penal como homicidio (culposo, preterintencional, por piedad, entre otros). Los presos que cumplen condenas de al menos un año en instituciones nacionales y locales, presentaron un aumento considerable desde principios de los años noventa y más se duplicó para el 2002.

5 Introducción Motivación Violencia Homicida Interés Importancia Análisis Contribución

6 Revisión de literatura 1 Bonilla Mejía, L. (Octubre de 2009). Banrep CEER. Obtenido de Demografía, juventud y homicidios. 2 Carranza, j., dueñas, x., & González, c. (2011). Análisis empírico de la relación entre la actividad económica y la violencia homicida en Colombia. 3 Dávila Cervantes, C. A., & Pardo Montaño, A. M. (2014). Scielosp. Obtenido de Magnitud y tendencia de la mortalidad.

7 Revisión de literatura 4 SARIDAKIS, G. (2004). Springer link. Obtenido de El crimen violento en los Estados Unidos de América: VILLAMARIN, A. (2011). prevenir y calcular: una estimación de los costos de la violencia homicida en Colombia. Bogotá: cerac. 6 DURAN, I. (2011). Conflicto armado y crecimiento económico municipal en Colombia. Bogotá: universidad nacional de Colombia.

8 Objetivo El objetivo de este documento es analizar la relación y efectos existentes entre los homicidios (crimen violento) y algunas variables socioeconómicas en Colombia durante el período comprendido entre 1976 y Se estiman dos modelos: una regresión lineal y un modelo VEC, para determinar la relación de largo plazo que existe entre la violencia y sus determinantes.

9 Datos y Metodología Este trabajo emplea datos anuales de cada una de las variables estudiadas para Colombia de 1976 a VARIABLES INDICADOR DESCRIPCIÓN DE VARIABLES TIPO FUENTES Periodo Año Periodo hom Homicidios Número de personas t_hom Tasa Homicidios* Porcentaje por cada habitantes pre Presos Número de personas t_des pibp gini Tasa Desempleo PIB per cápita Coeficiente de GINI (Desocupados / PEA) * 100 US$ a precios constantes de 2010 Desigualdad de ingresos Cuantitativa, explicada Cuantitativa, explicativa Cuantitativa, explicativa Cuantitativa, explicativa Cuantitativa, explicativa Cuantitativa, explicativa Instituto de Medicina Legal / Policía Nacional Instituto de Medicina Legal / Policía Nacional INPEC Banco de Republica Banco Mundial DANE

10 Datos y Metodología Se lleva a cabo el modelo a través de mínimos cuadrados (MCO) ordinarios para evaluar la significancia de las variables, el grado de asociación de las mismas y si este modelo se ajusta globalmente, se realizará un modelo de vectores autoregresivos (VAR). La intención principal de esta investigación es encontrar relaciones estadísticas entre la cantidad homicidios y variables de impacto socioeconómico para el caso colombiano. La metodología de Johansen para estimar la relación de largo plazo.

11 Datos y Metodología Se emplean pruebas de raíces unitarias, cointegración multivariada y un modelo VEC entre los homicidios (por 100 mil habitantes), el producto interno bruto (PIB) per cápita, la cantidad de presos, la tasa de desempleo y el coeficiente de Gini.

12 Estimaciones y resultados En primera instancia se realiza un análisis gráfico de las series para revisar la varianza y la tendencia de cada una de las variables. Un análisis de estacionariedad gráfico muestra que las series no son estacionarias, dado que su media y varianza no son constantes en el tiempo.

13 LNHOM THOM Differenced LNHOM Differenced THOM TDES LNPRE Differenced TDES Differenced LNPRE GINI LNPIBP Differenced GINI Differenced LNPIBP Estimaciones y resultados

14 Resultados Modelo MCO Dependent Variable: LNHOM Method: Least Squares Sample: Included observations: 41 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNPIBP LNPRE TDES GINI R-squared Adjusted R-squared F-statistic Prob(F-statistic)

15 Prueba de selección de rezagos óptimo del VAR VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: LNHOM LNPIBP LNPRE TDES GINI Exogenous variables: D1 D2 Sample: Included observations: 36 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA E * E e-08* * * E * 1.53E * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

16 Ecuación de cointegraciòn Vector Error Correction Estimates Sample (adjusted): Included observations: 38 after adjustments t-statistics in [ ] Ecuación de Cointegración LNHOM(-1) 1 LNPIBP(-1) [ ] LNPRE(-1) [ ] TDES(-1) [ ] GINI(-1) [ ] C LNHOM_t= LINPIBP_t LINPRE_t TDES_t GINI_t + ε_t

17 Conclusiones La principal conclusión de este estudio es que la actividad económica tiene un efecto causal sustancial sobre la cantidad de homicidios que se cometen en Colombia. Un aumento del PIB per cápita aumenta en el largo plazo el número de homicidios (por 100 mil habitantes),mientras que un aumento en el número de presos en provoca, en el largo plazo, una reducción de los homicidios (por 100 mil habitantes).

18 Gracias