Velocidad de convergencia de las tasas netas migratorias en municipios de México con la metodología de Cadenas de Markov

Abstract

Las Cadenas de Markov (CM) son una metodología para la proyección numérica. Diversos autores han usado las CM como forma para la estimación de convergencias por su facilidad de adaptación a los shocks en las series de datos. En este artículo se propone el uso de CM para estimar la velocidad de convergencia en las tasas netas migratorias de los estados de México, encontrando que Baja California, Baja California Sur y Quintana Roo tienen un proceso acelerado de convergencia hacia la atracción de población, por el contrario, la Ciudad de México y otras cuatro entidades federativas destacan convergencia hacia la expulsión de habitantes, esto atribuido a factores como el mercado inmobiliario o la inseguridad. Además, estados como Querétaro o Michoacán tardarían hasta 300 años en llegar al estado estacionario en sus tasas netas migratorias.