Documentos de Trabajo - Superintendencia de Industria y Comercio

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Como se observa, el índice de Moran expresa las desviaciones de la variable de interés con respecto a la media, en términos de las estructuras de distancia que son recogidas en la matriz de ponderación . De esa forma, los valores del índice cercanos a 1 señalarían una fuerte correlación espacial, permitiendo, como lo señala Chasco (2003), resumir la estructura global de asociación lineal que pueda presentarse en un fenómeno espacial. La hipótesis nula del índice de Moran es que la variable o atributo que se está considerando se distribuye de forma aleatoria entre las entidades del área de estudio. De esta forma, el análisis exploratorio sobre los datos de interés permitirá identificar posibles señales de asociación espacial, que servirían de insumo para la definición de la matriz y, posteriormente, para la estimación de la función de reacción de precios. Así, dependiendo de los resultados del índice Moran, podrían visualizarse relaciones potenciales que posteriormente se contrastarían con el modelo econométrico propuesto. Chasco (2003) define los posibles resultados del índice de Moran de la siguiente manera: i. Un fenómeno de asociación que se entendería como auto-correlación espacial positiva sería indicativo de una relación importante que señalaría que un valor alto de una variable estaría rodeado por individuos con valores relativamente altos. Este fenómeno se asocia a los efectos contagio o spillovers. ii. Fenómeno de auto-correlación espacial negativa, que señalaría una relación en la cual un individuo con valores relativamente altos tendría una vecindad que reporta valores relativamente menores, lo que la autora reconoce como “una mayor disimilitud entre unidades geográficas cercanas que entre las
lejanas, la que se produciría en fenómenos de jerarquías espaciales del tipo centro-periferia” (Chasco, 2003, p. 24). iii. Si no se encuentra ningún tipo de relación de auto-correlación espacial, entonces podría considerarse que la variable que tiene alguna característica geográfica se distribuye de forma aleatoria. Estos elementos contribuirían a delimitar, previo a cualquier estimación econométrica, un orden del grado de correlación espacial, que permitirá definir el rango de la matriz inicial que deberá ser contrastada con el modelo de reacción de precios. En esta fase diagnóstica se propone el siguiente procedimiento. i. Construir una matriz inicial que contemple el mayor número de agentes o vecinos posibles, teniendo en cuenta la disponibilidad de datos 4. ii. Estimar el índice Moran para calcular las posibles relaciones de auto- correlación espacial de distinto orden. iii. Observar a partir de qué nivel puede considerarse que las relaciones de auto- correlación son nulas, y con esto definir el rango máximo de locaciones o zonas a ser incluidas, según los datos arrojados por el índice Moran. 4 Que dependiendo de la disponibilidad de la información podría tener al menos una de las formas descritas en la sección 2.1 del presente documento.
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