Estudiante: Nicolás Silva Andujar
Código: 20200832
Carrera: Ciencia Política y Gobierno
En esta tarea, aplicamos métodos de Optimización, Análisis de Jerarquía Analítica (AHP) y Benchmarking para la toma de decisiones estratégicas en situaciones complejas. La tarea se distribuye así en tres partes.
Enlace a la tarea: https://nicosil02.github.io/Optimization_Intro/Intro_To_Optimization.html
En este apartado resolvemos dos ejercicios de maximización y minimiación para casos hipotéticos.
En este apartado resolvemos un problema para seleccionar el país más viable para realizar estudios de maestria
Los países a analizar son:
- Brasil
- Canadá
- EE.UU.
- Reino Unido
Criterios para la elección
| Criterio | Descripción |
|---|---|
| Costo de Vida | Evalúa el costo aproximado para mantener un nivel de vida cómodo en el país de estudio, incluyendo gastos de vivienda, alimentación, transporte y otros. Un costo de vida alto puede requerir recursos adicionales o becas para cubrir los gastos. La información proviene de Expatistan |
| Dificultad del Idioma | Mide la facilidad o dificultad de aprendizaje y uso del idioma del país, en el contexto de estudios y vida cotidiana. Este criterio incluye la capacidad para entender el material académico y comunicarse de manera eficaz en el entorno local. |
| Posibilidad de Estudios Post-Maestría | Examina la disponibilidad y accesibilidad de programas de doctorado o estudios avanzados en el país de estudio, así como la existencia de oportunidades de investigación o financiamiento. Un país con buenas posibilidades permite una continuidad académica sin necesidad de emigrar nuevamente. La información proviene de Synergie |
En este apartado, se han seleccionado municipalidades con características comunes en términos de Población, ingresos totales, sectores en los que los serenazgos realizan seguimiento, Gastos totales, porcentaje de victimización e infraestructura para seguridad ciudadana. En base a estas características se han seleccionado 8 municipalidades.
Variables
| Categoría | Variable | Descripción |
|---|---|---|
| Inputs | Ingresos | Recursos financieros del distrito. |
| Inputs | Sectores_t | Número de sectores o áreas en los que se realiza seguimiento operativo. |
| Outputs | Gastos | Monto total de gasto ejecutado en el distrito. |
| Outputs | Porcentaje de Victimización | Proporción de personas que han sido víctimas de delitos en el distrito. |
| Outputs | Infra | Disponibilidad de infraestructura relevante (ej. puestos de serenazgo o comisarías). |
Con estas características se ha medido la eficiencia entre las municipalidades homogéneas.
Municipalidades y características
| Distrito | Ingresos | Sectores_t | Infra | Gastos | Porcentaje Victimización | Población |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CHORRILLOS | 158,955,561.68 | 4.00 | 31.00 | 136,398,031.24 | 15.62 | 373.55 |
| SULLANA | 160,136,371.26 | 6.00 | 1.00 | 147,215,512.70 | 31.25 | 195.02 |
| TORATA | 150,530,385.41 | 45.00 | 0.00 | 113,920,401.53 | 12.50 | 7.89 |
| HUANCAYO | 149,930,722.83 | 4.00 | 10.00 | 119,763,095.16 | 12.50 | 125.65 |
| CAYMA | 149,830,383.08 | 11.00 | 2.00 | 85,561,574.87 | 15.62 | 110.22 |
| SAN MARTIN DE PORRES | 145,409,912.79 | 18.00 | 7.00 | 156,226,225.89 | 20.83 | 794.84 |
| SAN SEBASTIAN | 140,761,077.44 | 7.00 | 5.00 | 83,604,252.36 | 25.00 | 142.03 |
| IQUITOS | 129,733,420.60 | 4.00 | 12.00 | 130,819,688.05 | 12.50 | 155.68 |