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Globalización y desigualdad: un enfoque multidimensional a través de redes neuronales artificiales

    1. [1] Instituto Politécnico Nacional

      Instituto Politécnico Nacional

      México

  • Localización: Análisis económico, ISSN-e 2448-6655, ISSN 0185-3937, Vol. 33, Nº. 82, 2018, págs. 31-58
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Globalization and inequality: A mltidimensional approach through artificial naural networks
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      La globalización es un fenómeno multidimensional que incluye factores comerciales, financieros, tecnológicos y macroeconómicos, los cuales tienen distintos efectos sobre la desigualdad en el ingreso entre los hogares dentro un país. En este trabajo se aborda la interacción entre dichas variables para identificar los principales factores de cada dimensión y la dirección de su efecto a través del Análisis de Sensibilidad de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Esta herramienta de minería de datos permite captar relaciones no lineales desde un enfoque no paramétrico. Entre los factores que destacan en la reducción de la desigualdad están el crédito y gasto en investigación y desarrollo, el control de la corrupción y el crecimiento demográfico, una posición acreedora en la cuenta financiera y la globalización comercial.

    • English

      Globalization is a multidimensional phenomenon that includes the commercial, financial, technological and macroeconomic factors, which have different effects on household income inequality within countries. This paper studies the interrelation between this variables to identify the main factors of each dimension and the direction of its effect through the Sensitivity Analysis of Artificial Neural Networks. This data mining tool finds out non-linear relationships with a non-parametric approach. The main factors that reduce inequality includes credit and spending on research and development, control of corruption and population growth, a credible position in the financial account and trade globalization.

Los metadatos del artículo han sido obtenidos de SciELO México

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