Predicciones agregadas de pobreza con información a escala micro y macro: evaluación, diagnóstico y propuestas
En este documento se discuten y revisan diversas alternativas para realizar pronósticos de pobreza para varios países de América Latina. El punto de partida es el modelo base desarrollado por CEPAL y luego se generan variantes que exploran estrategias novedosas asociadas a las técnicas de machine learning (aprendizaje automático). Se parte de la construcción de un panel para 12 países de la región entre 2000 y 2019 y se realiza un análisis comparativo de las proyecciones realizadas de las tasas agregadas de pobreza y pobreza extrema. Se evalúan distintas alternativas de pronóstico de pobreza que buscan explotar la naturaleza micro-macro de los datos, la dinámica temporal de las series, la heterogeneidad del panel y el uso de técnicas de machine learning que permiten lidiar con la complejidad de los modelos. El desempeño predictivo fue evaluado tanto a nivel agregado como a través de grupos de individuos (i.e. mujeres, desocupados y jóvenes).
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Format: | Texto biblioteca |
Language: | Spanish / Castilian |
Published: |
CEPAL
2022-07-25
|
Subjects: | POBREZA, PRONOSTICOS ECONOMICOS, ANALISIS ECONOMICO, METODOLOGIA ESTADISTICA, POVERTY, ECONOMIC FORECASTS, ECONOMIC ANALYSIS, STATISTICAL METHODOLOGY, |
Online Access: | https://hdl.handle.net/11362/48018 |
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dig-cepal-11362-480182023-01-23T13:01:59Z Predicciones agregadas de pobreza con información a escala micro y macro: evaluación, diagnóstico y propuestas Sosa Escudero, Walter Cornejo, Magdalena POBREZA PRONOSTICOS ECONOMICOS ANALISIS ECONOMICO METODOLOGIA ESTADISTICA POVERTY ECONOMIC FORECASTS ECONOMIC ANALYSIS STATISTICAL METHODOLOGY En este documento se discuten y revisan diversas alternativas para realizar pronósticos de pobreza para varios países de América Latina. El punto de partida es el modelo base desarrollado por CEPAL y luego se generan variantes que exploran estrategias novedosas asociadas a las técnicas de machine learning (aprendizaje automático). Se parte de la construcción de un panel para 12 países de la región entre 2000 y 2019 y se realiza un análisis comparativo de las proyecciones realizadas de las tasas agregadas de pobreza y pobreza extrema. Se evalúan distintas alternativas de pronóstico de pobreza que buscan explotar la naturaleza micro-macro de los datos, la dinámica temporal de las series, la heterogeneidad del panel y el uso de técnicas de machine learning que permiten lidiar con la complejidad de los modelos. El desempeño predictivo fue evaluado tanto a nivel agregado como a través de grupos de individuos (i.e. mujeres, desocupados y jóvenes). Resumen .-- Introducción .-- I. Enfoques recientes en predicciones de la pobreza: nowcasting y aprendizaje .-- II. Fuentes de datos para la predicción .-- III. El enfoque micro-macro .-- IV. Resultados y desempeño del modelo base en 2019 .-- V. Extensiones del modelo base y resultados para 2019 .-- VI. Evaluación del desempeño predictivo para el período 2003 a 2019 .-- VII. Recomendaciones para la práctica. 2022-07-25T21:08:18Z 2022-07-25T21:08:18Z 2022-07-25 Texto Documento Completo https://hdl.handle.net/11362/48018 LC/TS.2022/95 es Serie Estudios Estadísticos 103 .pdf application/pdf AMERICA LATINA LATIN AMERICA CEPAL |
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En este documento se discuten y revisan diversas alternativas para realizar pronósticos de pobreza para varios países de América Latina. El punto de partida es el modelo base desarrollado por CEPAL y luego se generan variantes que exploran estrategias novedosas asociadas a las técnicas de machine learning (aprendizaje automático). Se parte de la construcción de un panel para 12 países de la región entre 2000 y 2019 y se realiza un análisis comparativo de las proyecciones realizadas de las tasas agregadas de pobreza y pobreza extrema. Se evalúan distintas alternativas de pronóstico de pobreza que buscan explotar la naturaleza micro-macro de los datos, la dinámica temporal de las series, la heterogeneidad del panel y el uso de técnicas de machine learning que permiten lidiar con la complejidad de los modelos. El desempeño predictivo fue evaluado tanto a nivel agregado como a través de grupos de individuos (i.e. mujeres, desocupados y jóvenes). |
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