Una réplica integral y didáctica en Python de Lessmann y Seidel (2017): convertir las luces nocturnas satelitales en PIB regional predicho, construir desde cero cinco índices de desigualdad ponderados por población, explorar la dinámica de la desigualdad regional entre países y estimar la curva de Kuznets regional, sus determinantes y una verificación de robustez espacial de Conley (HAC) con PyFixest.
Una replicación en R, accesible para principiantes, de Lessmann (2014) sobre la curva de Kuznets espacial: se construye el coeficiente de variación ponderado a partir de datos regionales simulados y luego se estima la U invertida con MCO de corte transversal, efectos fijos bidireccionales en fixest y los estimadores semiparamétricos de Robinson y Baltagi–Li.
Compruebe si los países más pobres están alcanzando a los más ricos mediante el análisis de convergencia beta y sigma con datos de las Penn World Tables 10.0 en Stata.
Reproduzca los hallazgos clave de Kremer, Willis y You (2021) para entender por qué surgió la convergencia incondicional desde el año 2000 y cómo la convergencia de los correlatos del crecimiento explica este cambio.
Replicación de la curva de Kuznets en forma de N con efectos fijos de datos de panel en Python usando PyFixest, desde el MCO agrupado hasta los efectos fijos bidireccionales, el análisis del punto de inflexión y los determinantes de la desigualdad regional en 180 países.
Una introducción al análisis exploratorio de datos espaciales usando PySAL, que abarca mapas coropléticos, pesos espaciales, la I de Moran, clústeres LISA, dinámica espacio-temporal y un análisis comparativo Venezuela-Bolivia para 153 regiones sudamericanas.
Aplicación de la regresión geográficamente ponderada multiescala (MGWR) para revelar cómo el alcance económico varía entre los 514 distritos de Indonesia, con cada variable operando en su propia escala espacial.
Un cuaderno geocomputacional para monitorear el desarrollo humano subnacional utilizando Python. Además del análisis exploratorio de datos, el cuaderno introduce el mapeo geoespacial, la dependencia espacial y la desigualdad espacial.
El libro ofrece una revisión concisa de la literatura reciente sobre convergencia de clubes, una visión comparativa de países desarrollados y en desarrollo, y un tutorial sobre cómo implementar el marco de convergencia de clubes en Stata y R.