Análise do perfil longitudinal da pobreza infantil em Portugal

• Autor(es): Martins, Pedro Miguel Guerra
• Data: 2013
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.5/6252
• Origem: Repositório da UTL
• Assunto(s): pobreza; probit; dados em painel; estimação dinâmica; heterogeneidade individual não observada; efeitos marginais médios; poverty; panel data; dynamic estimation; unobserved heterogeneity; average marginal effects
• Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
• Idioma: Português
• Orientador(es): Bastos, Maria Amélia; Passos, José

Descrição

Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão O objetivo desta dissertação consiste na análise das características mais influentes na determinação da situação de pobreza de um indivíduo em Portugal. Tendo como base os dados longitudinais disponibilizados pelo Inquérito às Condições de Vida e de Rendimento entre os anos de 2006 e 2009, foram estimados três modelos probit sobre uma estrutura de dados em painel, um modelo estático e dois modelos dinâmicos, onde neste último foram seguidas as metodologias desenvolvidas por Wooldridge (2005) e Orme (2001). Posteriormente, de maneira a quantificar o efeito de cada variável explicativa, foram calculados os respetivos efeitos marginais médios. Além do tratamento da heterogeneidade individual não observada prova-se que a estimação dinâmica sobre esta estrutura de dados beneficia a análise do problema, nomeadamente no peso significativo da variável dependente desfasada um período na determinação da probabilidade de um indivíduo estar em situação de pobreza. Conclui-se também que a inserção em agregados familiares numerosos ou monoparentais, a viver em áreas pouco povoadas, com dificuldades em fazer face aos encargos usuais, baixos níveis de scolaridade e membros do agregado em situação de desemprego foram outros fatores que influenciaram a ocorrência deste fenómeno. The objective of this thesis consists in analyzing the most influential factors that determine individual poverty situation in Portugal. Based on longitudinal data provided by the Statistics on Income and Living Conditions survey between the period of 2006 and 2009, we have estimated three probit models for a panel data structure, one being static and two dynamic, whereas for the latter, we followed the ethodologies developed by Wooldridge (2005) and Orme (2001). Futhermore, in order to quantify the effect the effect of each single explanatory variable, we have calculated the respective average marginal effects. In addition to the unobserved heterogeneity treatment, evidence is provided that the dynamic estimation of this data structure benefits the problem analysis,namely concerning the significant importance of the one period lagged dependent variable when determining the probability of an individual being in a poverty situation. It is also concluded that large or one-parent families, living in sparsely populated areas, thriving to cope with monthly burdens, with low educational attainment levels and that live in jobless households are among other factors that influence the occurrence of this phenomena.