Modelización estocástica de flujos migratoriosaplicación al caso de España
- FAURA MATEU, URSULA
- Juan Gómez García Directeur
- Joaquín Aranda Gallego Co-directeur
Université de défendre: Universidad de Murcia
Année de défendre: 2000
- José Miguel Casas Sánchez President
- Matilde Lafuente Lechuga Secrétaire
- Manuel Ato García Rapporteur
- Rafael Herrerías Pleguezuelo Rapporteur
- José García Clavel Rapporteur
Type: Thèses
Résumé
En este trabajo, modelizamos los flujos migratorios desde un punto de vista dinámico, mediante la ecuación master migratoria. Realizamos un estudio exhaustivo de la bibliografía existente sobre modelos migratorios y nos centramos en la ecuación master, distinguiéndose entre crecimiento natural, migración interior y migración exterior, obteniendo para cada una de estas componentes la expresión de la ecuación master correspondiente. Estudiamos las propiedades de la ecuación master y desarrollamos las ecuaciones del estado medio y de la covarianza, demostrando la relación que existe entre el estado medio y la distribución estacionaria. Así mismo, aumentamos el número de hipótesis válidas sobre las tasas de transición del sistema que definen a la ecuación master, pasando del model clásico utilizado siempre en esta situación a un conjunto de ocho modelos. Para cada uno de ellos, obtenemos las ecuaciones del estado medio, su solución estacionaria, la distribución estacionaria y la solución dependiente tiempo de la ecuación master, para aquellos modelos que verifican la ecuación de balance detallado. La estimación de los parámetros de la ecuación master (independientemente de qué modelo sea) la realizamos mediante tres procedimientos diferentes: regresión log-normal, regresión mínimo cuadrática ordinaria y regresión de Poisson, comparando la bondad de ajuste mediante varios estadísticos. Por último, estudiamos los flujos migratorios en España, por Comunidades Autónomas, para el período 1986-1995, comparando el modelo clásico, con uno de los propuestos, concluyendo que con el nuevo modelo se obtienen mejores estimaciones.