Modelo espacial para estudiar la distribución del monto del gasto devengado de la inversión pública a nivel provincial en el Perú

Abstract

Esta tesis presenta una exploración detallada y técnica de los modelos espaciales autorregresivos condicionales (CAR) y autorregresivos simultáneos (SAR) para analizar los datos de inversión pública del año 2022, específicamente para estudiar la distribución espacial del monto del gasto devengado de inversión pública en Perú. A través de una combinación de análisis teóricos y simulaciones, la investigación establece metodologías para evaluar cómo variables como la corrupción, los niveles de inversión del gobierno local, cartera priorizada y avance físico de la inversión, influencian el gasto devengado en diferentes provincias. Este estudio contribuye significativamente al entendimiento de la distribución espacial del gasto público y los factores que lo afectan, utilizando técnicas estadísticas avanzadas para mejorar la precisión y eficacia de las estimaciones de los modelos utilizados. Los resultados del análisis ofrecen perspectivas críticas sobre la gestión y asignación de fondos públicos, proporcionando una herramienta valiosa para los planificadores y responsables de la formulación de políticas públicas.This thesis presents a detailed and technical exploration of the Conditional Autoregressive (CAR) and Simultaneous Autoregressive (SAR) spatial models to analyze the data on public investment from the year 2022, specifically to study the spatial distribution of accrued expenditure in public investment in Peru. Through a combination of theoretical analysis and simulations, the research establishes methodologies to evaluate how variables such as corruption, levels of local government investment, prioritized portfolio, and physical progress of the investment influence the accrued expenditure in different provinces. This study significantly contributes to the understanding of the spatial distribution of public spending and the factors that affect it, using advanced statistical techniques to improve the accuracy and effectiveness of the estimates of the models used. The results of the analysis provide critical perspectives on the management and allocation of public funds, offering a valuable tool for planners and policymakers in public policy formulation.