Redes Sociales en el Consumo de los Hogares

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Abstract

El objetivo del artículo es comprobar si la teoría del consumo Keynesiana, puede ser considerada desde una perspectiva micro, alejada de las tradicional supuesto de la elección entre bienes en base a las funciones de utilidad, para ello adoptaremos un supuesto más sociológico basado en la elección siguiendo un patrón determinado, aquí supondremos que cada individuo elige imitando el comportamiento de los individuos de la inmediata clase social de mayor renta, sujeto a una restricción de gasto que es la que determina la función de consumo Keynesiana, construida en base a grupos de clases sociales (percentiles). Para realizar dicho análisis utilizaremos técnicas de regresión band spectrum, jerarquías en arboles mínimos de expansión, y técnicas de análisis de redes sociales, aplicadas a la Encuesta de Presupuestos Familiares de España.

seguir….

Redes Sociales Consumo Hogares

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Brasil, la “democracia” de los sinvergüenzas

Leonardo Boff – Alainet Cámara_dos_deputados.jpg Foto: Mídia Ninja Es difícil quedarse callado después de haber presenciado la funesta y desvergonzada sesión de la Cámara de los Diputados que votó contra la admisión de un proceso del STF contra el presidente Temer por crimen de corrupción pasiva. Lo que la sesión mostró fue la real…

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Cálculo del Índice de Gini

Peter Ellis ha publicat en el seu bloc: http://ellisp.github.io/ els dies 5 i 19 d’agost dos entrades sobre el càlcul de l’índex de Gini a Nova Zelanda. “I play around with the sampling distribution of Gini coefficients calculated with weighted data; and verify that the Gini calculation method in a recent Stats NZ working paper […]

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¿De que huyen los emigrantes y refugiados?

Carlos Berzosa – Consejo Científico de ATTAC España Los emigrantes y refugiados tienen un denominador común: todos huyen. Los primeros de la pobreza, miseria y falta de oportunidades. Los segundos de persecuciones políticas y religiosas, de zonas de guerra y de la violencia de género. Las causas de la huida son distintas, pero en definitiva…

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¿Acabarán los robots con el empleo? — ATTAC España

Juan Torres López – Consejo Científico de ATTAC España Una idea que se difunde como la pólvora en los últimos tiempos es que los robots acabarán dentro de muy pocos años con una gran parte del empleo existente y que millones de personas se quedarán entonces sin ingreso alguno procedente del trabajo. Como prueba de…

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La pobreza infantil se acentúa y se cronifica en España. Estudio Social N.40

Con la crisis económica, no solo es mayor el número de niños que caen en la pobreza -en comparación con el total de la población- sino que, además, la probabilidad de permanecer en esta situación es cinco puntos porcentuales más elevada entre la población infantil que entre el conjunto de la población.

Entre los menores, la persistencia en la pobreza es peor: uno de cada cinco niños españoles se encuentra en la pobreza tres años de cuatro estudiados y uno de cada diez vive por debajo del umbral de pobreza todos los años de cuatro posibles.

En 2012 uno de cada diez niños en España vivía por debajo de la línea de pobreza severa del 30%, es decir, que contaban con ingresos equivalentes inferiores al 30% de la mediana, o lo que es lo mismo, vivían con menos de 632 euros al mes en un hogar formado por una pareja con dos hijos.

El porcentaje de niños que en algún momento están afectados por la pobreza es del 44%, si tomamos un período de análisis de cuatro años.

El riesgo de pobreza infantil aumenta de forma lineal con la edad de los niños. Quienes sufren el mayor riesgo de pobreza son los de 14 a 17 años: entre 2004 y 2012, tres de cada diez adolescentes en España vivían por debajo del umbral de pobreza.

También aumenta el riesgo de pobreza cuando los niños viven con un único progenitor (33% si es hijo único y 54% si son tres hermanos), forman parte de una familia numerosa (42% si son tres hermanos y 60% si son cuatro o más) o si son hijos de padre o madre de origen no europeo (50%). Por otra parte, si uno o ambos progenitores están en el paro, esta circunstancia tiene graves consecuencias en el bienestar de los hijos: uno de cada cuatro niños pobres en España tiene ambos progenitores desempleados. Asimismo, si viven en hogares donde solo uno de los progenitores trabaja, presentan un riesgo de pobreza del 34%.

Se analizan varias posibles medidas contra la pobreza infantil: por ejemplo, con una ayuda de 1.000 euros al año por niño condicionada a la renta, destinada a los hogares actualmente pobres, se conseguiría sacar a 400.000 niños de la pobreza. Dicha ayuda representaría aproximadamente el 0,9% del gasto social.

El presente informe concluye que el período de crisis económica ha empeorado y a la vez ha dado mayor visibilidad a la situación de pobreza de numerosos niños, a pesar de que en la etapa de crecimiento anterior a la crisis España ya encabezaba el ranking de países con mayor pobreza infantil de la Unión Europea debido a la falta de políticas familiares y laborales efectivas. Actualmente España es el segundo país con la tasa de pobreza infantil más alta de la UE, solo por detrás de Rumanía.

Más información en la nota de prensa en PDF

Descargar:

Colección Estudios Sociales Núm. 40

 Infancia, pobreza y crisis económica

Sara Ayllón Gatnau

Leer:

http://www.publicacionestecnicas.com/lacaixa/40_es/?lng=es

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Opening up the Scottish Index of Multiple Deprivation

openSIMD

May 23, 2017 by No Comments

Maike Waldmann & Roman Popat

You have heard of the Scottish Index of Multiple Deprivation (SIMD) but wonder how it was calculated? You want to use SIMD but without all the health data in it? You want a rich dataset to play with in R? You want to calculate your own composite index but don’t know where to start? openSIMD is the solution to all your problems!

openSIMD makes the calculation steps between the indicator data and the final SIMD measure completely transparent and open to scrutiny – no black box any more.

openSIMD = R code and documentation

Apart from being the solution to all your problems, openSIMD is a bit of R code along with documentation and data, which lets you calculate SIMD16 for yourself while making any changes you want.

The R code consists of one script to calculate the SIMD domains, another script to calculate the overall SIMD, and a third script with some functions. The documentation explains how to run the code, what the functions do, and how well the code replicates the original code that was used to calculate the official SIMD16. The data consists of two datasets downloaded from the SIMD webpages: The SIMD16 indicator dataset, and the SIMD16 domain ranks dataset.

SIMD identifies Scotland’s most deprived areas

SIMD is the Scottish Government’s official tool for finding the most deprived areas in Scotland. SIMD is used by government, councils, charities and communities as evidence to help target their work to those areas that need it most. SIMD is best known for how it ranks each small area in Scotland by how deprived it is. But in addition to the rankings, all indicator datasets that go into SIMD are also published on a small area level. This data provides a wealth of detailed information about the underlying issues in deprived areas.

SIMD is made up of over 30 indicators which are grouped into seven domains of deprivation. Each domain summarises one aspect of deprivation by combining some of the indicators and using the resulting domain scores to rank each area in Scotland. The seven domain rankings are then combined into an overall, multiple-deprivation SIMD ranking.

 

Some technical details

We translated SIMD to openSIMD from SAS to R. You can find our documentation for this project here. If you want to fork and contribute to the project, we would be delighted. Please see the public GitHub repository here. If you click through to read the documentation, run the code or explore the results, you will notice that SIMD and openSIMD scores and ranks are not numerically identical. Our tests showed that this is due to the exact way that some algorithms are implemented between the two platforms.

The functions that we have defined in the project are designed to be very SIMD specific. This was to keep us on the straight tracks of the SIMD procedure and not to create new more general tools. Finally, we realise that the fundamental unit of repeatable analysis in R is the package. For practical reasons we decided against writing a package in the first instance, however we plan to convert the project into a package in due course. If you want to collaborate on this please get in touch.

Find openSIMD

 

Mas detalles:

https://blogs.gov.scot/statistics/2017/05/23/opensimd/

 

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