Predicción Espacial de Datos Económicos Univariados: Una Propuesta de Alternativas No Paramétricas

GARCIA ARANCIBIA RODRIGO; LLOP, PAMELA; LOVATTO, MARIEL GUADALUPE

Conferencia; VI Jornadas Argentinas de Econometría; 2022

Con la mayor disponibilidad de datos espaciales en general, y socioeconómicos en particular, la predicción de una variable de interés en determinado punto geográfico a partir de mediciones de dicha variable en otras locaciones espaciales, ha cobrado gran relevancia tanto en el ámbito de la política pública orientada como para la toma de decisiones del sector privado. En estadística espacial, uno de los métodos más utilizados para tal n es el clásico método de kriging que consiste en un promedio ponderado del valor de la variable de interés en la muestra disponible con los pesos estimados a partir del modelo paramétrico impuesto para representar la variabilidad de los datos. Por las características de los datos socioeconómicos, los supuestos subyacentes de tal modelo difícilmente se satisfagan. Por ello, en este trabajo se presenta una propuesta exible siguiendo el espíritu del kriging, donde en este caso los pesos son estimados de forma no paramétrica. Los resultados se evalúan mediante estudios de simulación y aplicaciones donde el interés está en la predicción de precios de viviendas y de hospedajes diarios.