Relaciones causales entre el flujo logístico, población y captura policial en Colombia 2010 a 2019
Existen diferentes variables que afectan los procesos que en un primer momento pensamos están dados por sí mismos, la técnica de causalidad de Granger es un procedimiento que determina la existencia de una relación causal bidireccional, unidireccional o la no presencia de causalidad, a partir de aná...
- Autores:
-
Anzola, Cristian
Pancha, Andres
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42309
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/42309
- Palabra clave:
- Causalidad
Granger
Población
Flujo logistico
Justicia
Serie de tiempo
Ingeniería de Producción --Tesis y Disertaciones Académica
Flujo logístico en Colombia
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Captura policial y demografía
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Existen diferentes variables que afectan los procesos que en un primer momento pensamos están dados por sí mismos, la técnica de causalidad de Granger es un procedimiento que determina la existencia de una relación causal bidireccional, unidireccional o la no presencia de causalidad, a partir de análisis estadístico de series de tiempo. Es por ello que para la presente investigación se inició por la recopilación y organización de las bases de datos que contienen la información de las variables a estudiar (nacimientos, muertes, peajes, capturas, tráfico aéreo desde y hacia Colombia), las cuales quedaron estructuradas para el periodo de tiempo 2010 a 2019 y organizadas de manera mensual; luego de esto se procedió a realizar la prueba de Granger para cada una de las variables. Finalmente fue posible por medio de la aplicación del método seleccionado determinar el estado de cada variable frente a las demás, obteniendo las relaciones causales que aportan al lector un fácil entendimiento de como en términos de Granger un proceso puede o no causar a otro en el tiempo sin que a simple vista estos dos tengan un hilo directo. |
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Pinzón, AlexanderAnzola, CristianPancha, AndresMendez Pinzon Alexander [0009-0009-4531-8948]2024-10-28T17:13:38Z2024-10-28T17:13:38Z2022-11-25http://hdl.handle.net/11349/42309Existen diferentes variables que afectan los procesos que en un primer momento pensamos están dados por sí mismos, la técnica de causalidad de Granger es un procedimiento que determina la existencia de una relación causal bidireccional, unidireccional o la no presencia de causalidad, a partir de análisis estadístico de series de tiempo. Es por ello que para la presente investigación se inició por la recopilación y organización de las bases de datos que contienen la información de las variables a estudiar (nacimientos, muertes, peajes, capturas, tráfico aéreo desde y hacia Colombia), las cuales quedaron estructuradas para el periodo de tiempo 2010 a 2019 y organizadas de manera mensual; luego de esto se procedió a realizar la prueba de Granger para cada una de las variables. Finalmente fue posible por medio de la aplicación del método seleccionado determinar el estado de cada variable frente a las demás, obteniendo las relaciones causales que aportan al lector un fácil entendimiento de como en términos de Granger un proceso puede o no causar a otro en el tiempo sin que a simple vista estos dos tengan un hilo directo.There are different variables that affect the processes that at first we think are given by themselves, the Granger causality technique is a procedure that determines the existence of a bidirectional, unidirectional causal relationship or the absence of causality, based on analysis time series statistic. That is why the present investigation began with the compilation and organization of the databases that contain the information of the variables to be studied (births, deaths, tolls, captures, air traffic to and from Colombia), which were structured for the period of time 2010 to 2019 and organized on a monthly basis; After this, the Granger test was performed for each of the variables. Finally, it was possible through the application of the selected method to determine the state of each variable compared to the others, obtaining the causal relationships that provide the reader with an easy understanding of how, in terms of Granger, a process can or cannot cause another over time. without at first glance these two have a direct thread.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2CausalidadGrangerPoblaciónFlujo logisticoJusticiaSerie de tiempoIngeniería de Producción --Tesis y Disertaciones AcadémicaFlujo logístico en ColombiaCausalidad de grangerAnálisis de series temporalesCaptura policial y demografíaGrangerJusticeCausalityTime seriesPopulationLogistic flowRelaciones causales entre el flujo logístico, población y captura policial en Colombia 2010 a 2019Causal liaison between the logistics flow, population and police capture in Colombia 2010 to 2019bachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALAnzolaAlonsoCristianStiven_PanchaVillarealAndresSebastian2022.pdfAnzolaAlonsoCristianStiven_PanchaVillarealAndresSebastian2022.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1193275https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/24f5f02b-7602-44a6-b7b6-12aebb0d8c18/download5a63c4409fddc6a081ac9bf5df6edaddMD54Licencia y autorización de los autores.pdfLicencia y autorización de los autores.pdfLicencia y autorización de los autoresapplication/pdf292333https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/2bdd7da8-7014-4701-8ce1-a7773fa0ba8d/download6f19a15acf31132ef556ebee91bcbb78MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/7f5bdc2c-ec17-49b4-bace-ca715122ccd6/download42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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