Análisis del desempleo urbano a través de un estudio comparativo de métodos de clasificación

• Autores: Margarita Díaz, Fernando Ferrero, Cecilia Díaz, Patricia Caro, María Inés Stimolo
• Localización: Revista de economía y estadística, ISSN 0034-8066, Vol. 43, Nº. 2, 2005, págs. 61-85
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen

  • Este trabajo propende a identificar los factores de riesgo que inciden en la precariedad laboral de la Población Económicamente Activa. Se adoptó como plataforma informativa la base de datos de la Encuesta Permanente de Hogares, octubre 2002, relevada en las ciudades de Córdoba, Rosario y en el gran Buenos Aires. El efecto de las variables predictoras sobre la condición de actividad del encuestado se estimó a través de los Análisis de Regresión Logística y Árboles de Decisión. Adicionalmente, y a los fines de mejorar la performance de la clasificación obtenida, se aplicaron los métodos de Redes Neuronales y Vecino más Cercano.Palabras Claves: Condición de actividad, regresión logística, vecino máscercano, árboles de decisión, encuesta permanente de hogaresClasificación JEL: C14, C25, J64 AbstractThis work attempts to identify several risk factors underlying the so calledprecariousness of the argentinian labour force. To this end it was takeninto account the database of the Periodically Household Survey, October2002, a survey regularly carried out in the cities of Córdoba, Rosario andgreat Buenos Aires. Final effects of predictive variable over the activitycondition of the individual being interviewed were modeled through LogitRegression and Tree Decision Models. Additionally, in order to improvingthe performance of the estimated classification rules two statistical modelswere also worked out, say, Neuronal Networks and Nearest Neighbourmethods.Key words: Semiparametric and Nonparametric Methods, MultivariateStatistical Analysis, Unemployment: Models, Duration, Incidence, and JobSearch, Household Data.JEL classification: C14, C25, J64