Redes neuronales para la estimación de la pobreza en el Ecuador

• Autores: Pedro Páez Pérez
• Localización: Cuestiones Económicas, ISSN-e 2697-3367, Vol. 16, Nº. 1, 2000 (Ejemplar dedicado a: Revista Cuestiones Económicas; Autor: Gustavo Arteta), págs. 98-98
• Idioma: español
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• Resumen
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    Este artículo propone el uso de redes neuronales en la construcción de un índice aproximado de la evolución de la incidencia de la pobreza urbana en Ecuador, reproduciendo, con un importante nivel de ajuste, los efectos de las políticas macroeconómicas en el corto plazo que posiblemente capturaron las Encuestas de Empleo Urbano, Subempleo y Desempleo. Sin desconocer la prusencia de factores estructurales, la estimación confirma las predicciones testeables del modelo teórico esbozado en el sentido de que las políticas cambiaria, salarial y monetaria, en ese orden, tienen una influencia decisiva en las fluctuaciones del nivel de pobreza en el corto plazo. Como aporte metodológico, este ejercicio muestra las interesantes posibilidades que hrindan las redes neuronales para estimación y modelización, inclusive en casos como éste, cuando las dimensiones muestrales no son muy prometedoras.

     

  • English

    This paper proposes the use of neural networks tor the building of a proxy of poverty incidence in Ecuadorian urban areas, reproducing, with an important goodness to fit, the cffects ot macroeconomic policies in the short run, according to the data captured by the Surveys of Urban Employment, Underemployment and Unemployment. Although recognizing the importance of structural factors, the estimation confirms the testable predictions derived from the theoretical model. Tha