UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA DE ECONOMÍA

ECONOMÍA DEL DESARROLLO

TEMA:

Ejercicio sobre Indicadores de pobreza de la Familia FGT.

DOCENTE:

MSF. Carlos Ademir Pérez Alas.

Alumna:                           Carnet   

Diana Carolina Villatoro Romero. VR18003.    

GRUPO:

Gt 03

CIUDAD UNIVERSITARIA, DOMINGO 26 DE MAYO DEL 2024 . 

# Ejecutando la carga de la base de datos
library(dplyr)
load("C:/Users/manuel/Documents/info_FGT.RData")


glimpse(info_FGT)
## Rows: 45
## Columns: 3
## $ zona      <chr> "Rural", "Rural", "Rural", "Rural", "Urbano", "Urbano", "Urb…
## $ ingreso   <dbl> 58, 79, 376, 403, 121, 284, 299, 385, 537, 545, 569, 577, 58…
## $ municipio <chr> "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", …

Enunciado

Se conoce la información de ingresos por municipio y zona rural & urbana para “Lovercraft Country”, se le solicita que: Usando las funciones vistas en clase, de las librerías tratadas en R, que permitan el cálculo de los indicadores de la familia FGT, utilícelas para calcular los todos los indicadores para “Lovercraft Country” , si el umbral de pobreza z es:

A. 300 u.m., y presente los resultados totales por municipio.

B. 350 u.m., y presente los resultados totales por municipio y por zona.

importante: la información se encuentra disponible en el archivo “info_FGT.RData”, que incluye un dataframe del mismo nombre. zona, indica si la persona es de zona rural o urbana, ingreso es la renta en unidades monetarias para cada individuo (un individuo por fila del dataframe), y municipio indica si la persona es del municipio “A”, “B” ó “C”, Muestra del contenido de del archivo “info_FGT.RData”:

Literal A

Cálculo de indicadores con umbral de pobreza de 300 u.m.

library(dplyr)
library(kableExtra)
library(purrr)
z <- 300

info_FGT %>%
  group_by(municipio) %>%
  summarise(
    H = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 1),
    I = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 2) / ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 1) ,
    PG = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 2),
    FGT2 = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 3)
  ) %>% kable(caption = "Indicadores de pobreza de familia FGT, total de resultados por municipio", digits = 4) %>%
  kable_classic()
Indicadores de pobreza de familia FGT, total de resultados por municipio
municipio H I PG FGT2
A 0.2941 0.4393 0.1292 0.0913
B 0.5000 0.3371 0.1686 0.0722
C 0.4286 0.2711 0.1162 0.0470

Literal B

Cálculo de indicadores con umbral de pobreza de 350 u.m.

library(dplyr)
library(kableExtra)
library(purrr)
z <- 350

info_FGT %>%
  group_by(municipio,zona) %>%
  summarise(
    H = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 1),
    I = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 2) / ineq::Foster(x = ingreso,k = z, parameter = 1) ,
    PG = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 2),
    FGT2 = ineq::Foster(x = ingreso,k = z,parameter = 3)
  ) %>% kable(caption = "Indicadores de pobreza de familia FGT, resultados por municipio y zona", digits = 4) %>%
  kable_classic()
Indicadores de pobreza de familia FGT, resultados por municipio y zona
municipio zona H I PG FGT2
A Rural 0.5000 0.8043 0.4021 0.3239
A Urbano 0.2308 0.3295 0.0760 0.0373
B Rural 0.2857 0.6000 0.1714 0.1034
B Urbano 0.7143 0.3646 0.2604 0.1057
C Rural 0.3000 0.3848 0.1154 0.0541
C Urbano 1.0000 0.2843 0.2843 0.1162