Reunión de discusión: «Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest»

El Instituto de Investigaciones Económicas de la Facultad de Ciencias Económicas de la UNT, invita a participar mañana, viernes 28 de Octubre a las 10:30 horas, en el Aula 15 de nuestra Casa, a la Reunión de Discusión sobre el tema «Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest» a cargo Noelia Romero (UdeSA). Noelia es egresada de la UNT y actualmente cursa la Maestría en Economía en la Universidad de San Andrés. El mencionado trabajo, tiene como coautores a Bruno Cardinale Lagomarsino y Cristian Chagalj.
Resúmen acerca de «Predicción de la pobreza en Argentina usando Random Forest»
En este trabajo utilizamos el algoritmo de aprendizaje Random Forest aplicado a la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) para encontrar los principales predictores no monetarios de la pobreza en Argentina. El principal resultado es que este algoritmo permite predecir con un 85% de certeza la condición de pobreza de un hogar en la especificación más adecuada. Luego se practican distintos chequeos de robustez y se presentan los resultados preliminares de las estimaciones. Los predictores principales son: la cantidad de miembros
del hogar, la edad del principal sostén del hogar, la cobertura médica y el nivel de educación. Discutimos ventajas y desventajas de la metodología utilizada.