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dc.contributor.advisorRomero Mora, José Carloses-ES
dc.contributor.advisorBarrella, Robertoes-ES
dc.contributor.authorEgaña Marín, Álvaro dees-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2024-09-20T09:16:19Z
dc.date.available2024-09-20T09:16:19Z
dc.date.issued2025es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/94352
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industriales_ES
dc.description.abstractEste trabajo desarrolla una herramienta estadística reproducible para analizar y caracterizar la pobreza energética en Europa a partir de microdatos comparables a nivel de hogar. Utilizando los ficheros armonizados de EU-SILC y HBS y siguiendo las metodologías propuestas por el Observatorio Europeo de Pobreza Energética (EPOV) y la Energy Poverty Advisory Hub (EPAH), se calculan e interpretan cuatro indicadores clave: dos de tipo objetivo (porcentaje del gasto energético respecto a los ingresos y gasto absoluto) y dos subjetivos (incapacidad de mantener el hogar adecuadamente cálido y atrasos en el pago de facturas). Además de esta parte descriptiva, se estima un modelo de regresión logística para identificar qué factores socioeconómicos se asocian con una mayor probabilidad de experimentar pobreza energética percibida. La herramienta, construida íntegramente en lenguaje R, permite automatizar todo el proceso de importación, limpieza y análisis de los datos, lo que la convierte en una base sólida para el monitoreo periódico de este fenómeno en la Unión Europea.es-ES
dc.description.abstractThis study develops a reproducible statistical tool to analyze and characterize energy poverty in Europe based on comparable microdata at the household level. Using harmonized EU-SILC and HBS files and following the methodologies proposed by the European Observatory on Energy Poverty (EPOV) and the Energy Poverty Advisory Hub (EPAH), four key indicators are calculated and interpreted: two objective indicators (percentage of energy expenditure relative to income and absolute expenditure) and two subjective indicators (inability to keep the home adequately warm and arrears in bill payments). In addition to this descriptive part, a logistic regression model is estimated to identify which socioeconomic factors are associated with a higher probability of experiencing perceived energy poverty. The tool, built entirely in R language, automates the entire process of importing, cleaning, and analyzing data, making it a solid basis for periodic monitoring of this phenomenon in the European Union.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherH62-electrotecnica (MII-E)es_ES
dc.titleCharacterisation of energy poverty in Europe through the implementation of a monitoring tooles_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsPobreza energética, indicadores sociales, regresión logística, EU-SILC, monitorización, energía doméstica, Europa.es-ES
dc.keywordsEnergy poverty, social indicators, logistic regression, EU-SILC, monitoring, domestic energy, Europe.en-GB


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