Índices socioeconómicos con fines predictivos: Un enfoque supervisado de reducción de dimensiones

DUARTE, SABRINA; FORZANI, LILIANA; GARCIA ARANCIBIA RODRIGO; LLOP, PAMELA; TOMASSI, DIEGO

Buenos Aires

Jornada; V Jornadas de Econometría; 2019

UBA

En estudios de evaluación de impacto e implementación de políticas focalizadas, muchas veces se busca un índice de estatus socioeconómico (índice SES) que no sólo logre captar la situación socio-económica de un individuo y/o del hogar, sino que además sea capaz de predecir el ingreso o clasificar al individuo u hogar como pobre o no, en el sentido de pobreza monetaria. Específicamente,tomando variables fácilmente observables sobre las condiciones habitacionales, la posesión de activos y/u otras características sociales y económicas del hogar, el índice SES es construído como una suma ponderada de dichas variables con el fin de representar el poder adquisitivo del hogar en una dimensión. El método estadístico más utilizado para obtener dichas ponderaciones es el de Componentes Principales (PCA) en su versión tradicional o en sus extensionespara variables de diferente naturaleza (i.e. continuas y categóricas). Sin embargo, si para una muestra se cuenta con información sobre la variable respuesta que se busca predecir, esto es, ingreso o pobreza, estas metodologías no utilizan tal información, perdiendo con ello poderpredictivo. En el presente trabajo se presenta una metodología supervisada para la construcción de índices SES basada en el enfoque de Reducción Suficiente de Dimensiones la cual, además de usar la información de la variable respuesta contenida en una muestra de entrenamiento, puede ser aplicada a variables de naturaleza mixta; esto es, continuas, ordinales y binarias, como esusual en los datos microeconómicos.