Nowcasting de la pobreza en Argentina para el período 2016-2020
En Argentina, la disponibilidad de microdatos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) permite estimar las tasas de pobreza de la población urbana con un rezago de dos trimestres, lo que dificulta tanto la programación de las distintas políticas públicas de corto plazo como la eval...
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Formato: | Tesis de grado acceptedVersion |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2023
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Materias: | |
Acceso en línea: | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11596 |
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Análisis de datos Pobreza Zonas Urbanas Políticas Públicas Toma de Decisiones Predicciones tecnologicas Encuesta Permanente de Hogares Machine Learning Nowcast Benchmarking Andersch, Felipe Colombo, Juan Cruz Granda, Francisco Sesma Lasierra, Wenceslao Nowcasting de la pobreza en Argentina para el período 2016-2020 |
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Análisis de datos Pobreza Zonas Urbanas Políticas Públicas Toma de Decisiones Predicciones tecnologicas Encuesta Permanente de Hogares Machine Learning Nowcast Benchmarking |
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En Argentina, la disponibilidad de microdatos provenientes de la Encuesta Permanente de
Hogares (EPH) permite estimar las tasas de pobreza de la población urbana con un rezago de dos
trimestres, lo que dificulta tanto la programación de las distintas políticas públicas de corto plazo
como la evaluación de la efectividad de éstas. Es por ello que el objetivo de nuestra tesis es evaluar
el desempeño de distintos modelos de series temporales que contemplen el uso de métodos de
Machine Learning para realizar pronósticos en tiempo real (nowcasts) del ingreso per cápita por
decil y, en forma indirecta, de la tasa de pobreza y pobreza extrema en la Argentina entre 2016 y
2020. En particular, se evaluará el desempeño de los pronósticos obtenidos a través de: Bridge
Equations con selección de predictores a través de: (a) Least Absolute Shrinkage and Selection
Operator (LASSO), (b) modelos de vectores autorregresivos aumentados por factores (FAVAR)
usando el análisis de componentes principales para identificar dichos factores, (c) modelos
dinámicos de factores utilizando el filtro de Kalman y (d) modelos autorregresivos integrados de
medias móviles (ARIMA) que serán utilizados como benchmark. |
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Cornejo, Magdalena |
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Cornejo, Magdalena Andersch, Felipe Colombo, Juan Cruz Granda, Francisco Sesma Lasierra, Wenceslao |
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