dc.contributor.advisor | Chasco Yrigoyen, María del Coro | |
dc.contributor.author | Vallone, Andrés Marcelo | |
dc.contributor.other | UAM. Departamento de Economía Aplicada | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-04-01T14:31:19Z | |
dc.date.available | 2019-04-01T14:31:19Z | |
dc.date.issued | 2019-02-18 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10486/687162 | |
dc.description | Tésis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Departamento de Economía Aplicada. Fecha de lectura 18-02-2019 | es_ES |
dc.description.abstract | Geocomputation is a new scientific paradigm that uses computational techniques to analyze
spatial phenomena. Spatial economics and regional science quickly adopted geocomputation
techniques to study the complex structures of urban and regional systems. This thesis contributes
to the use of geocomputation in spatial economic analysis through construction and
application of a new set of algorithms and functions in the R programming language to deal
with spatial economic data. First, we created the ’DataSpa’ package, which collects data
at low geographical levels to generate socio-economic information for Spanish municipalities
using URL parsing, PDF extraction and web scraping. Second, based on a search and replace
algorithm, we built the ’msp’ package to harmonize data with accuracy problems such
as spelling errors, acronym abbreviations and names listed differently. This methodology
enables study of the patenting activity and research collaboration in Chile between 1989-
2013. We also adapted classical spatial autocorrelation methods to visualize and explore
the existence of productivity spillovers among the network’s members. Finally, we created
’estdaR’ to improve knowledge of Chile’s urban system by evaluating the influence of spatial
proximity among human settlements on the evolution of cities. The package contains new
tools for exploratory spatio-temporal data analysis that are very useful for detecting spatial
differences in time trends. All R codes used in computation and the packages themselves
are considered as research results and are freely available to other researchers in a Github repository | en_US |
dc.description.abstract | La Geocomputatión es un nuevo paradigma científico que utiliza métodos computacionales para
analizar fenómenos espaciales. La economía espacial y la ciencia regional adoptaron rápidamente
las técnicas de la geocomputación para estudiar las estructuras complejas de los sistemas urbanos
y regionales. Esta Tesis constituye una contribución al campo de la geocomputación a través de
la construcción y la aplicación al análisis económico espacial de un nuevo conjunto de algoritmos
y funciones programadas en lenguaje R. En primer lugar, utilizando técnicas de análisis sintáctico
de las URL, de extracción de textos en formato PDF y de “web scraping”, hemos desarrollado el
paquete “DataSpa” que recopila información procedente de Internet necesaria para generar indicadores
socioeconómicos para los municipios españoles. En segundo lugar, utilizando un algoritmo de
búsqueda y remplazo se genera el paquete “msp” que permite arreglar textos con imprecisiones y
errores de escritura en los acrónimos y nombres propios. De esta forma, fue posible estudiar las
relaciones de colaboración empresarial y la actividad de I+D de las empresas chilenas, en el período
1989-2013, a través de las relaciones en materia de patentes. Adicionalmente, hemos adaptado
métodos clásicos de autocorrelación espacial a este ámbito para explorar y visualizar la existencia
de efectos de contagio en la productividad de la red de colaboración en la actividad de I+D entre
las empresas. Finalmente, para mejorar el conocimiento del sistema urbano chileno, hemos evaluado
la influencia que la proximidad espacial entre ciudades tiene en la evolución de su tamaño poblacional,
a través del paquete “estdaR”, que contiene funciones para el análisis exploratorio de datos
espacio-temporales que permiten para analizar diferencias espaciales en las tendencias temporales.
Todos los códigos de R usados y los paquetes son considerados, en sí mismos, un resultado de la investigación y están libremente disponibles en un repositorio en Github | es_ES |
dc.format.extent | 262 pag. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | eng | en |
dc.subject.other | Espacio (Economía) - Investigación - Tesis doctorales | es_ES |
dc.title | Geocomputation methods for spatial economic analysis | en_US |
dc.type | doctoralThesis | en_US |
dc.subject.eciencia | Economía | es_ES |
dc.rights.cc | Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada | es_ES |
dc.rights.accessRights | openAccess | en |
dc.facultadUAM | Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | |