Redes neuronales para la estimación de la pobreza en el Ecuador

Resumen

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.