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http://hdl.handle.net/10908/22978
Título : | ¿Cuán multidimensional es el bienestar? : un análisis de componentes principales esparsos |
Autor/a: | Brau, Wendy |
Mentor/a: | Sosa Escudero, Walter |
Fecha de publicación : | dic-2021 |
Editor: | Universidad de San Andrés. Departamento de Economía |
Resumen : | Este trabajo trata de medir la dimensionalidad del bienestar aplicando técnicas de Análisis de Componentes Principales (PCA) con pesos esparsos, que combinan PCA con técnicas de regularización, y usa PCA no lineal para trabajar con datos mixtos. Asumiendo que el bienestar puede representarse con un subespacio de determinado conjunto de datos, la hipótesis de multidimensionalidad del bienestar refiere a que más de una dimensión interpretable es necesaria para caracterizarlo. Una aplicación empírica a la Encuesta Permanente de Hogares expone las limitaciones de PCA y las ventajas de usar PCA con pesos esparsos a la hora de determinar el subconjunto relevante de variables para medir el bienestar. Partiendo de 126 variables numéricas y categóricas, determino dicho subconjunto, lo que permitiría implementar encuestas más breves. Encuentro que el bienestar es multidimensional, pero que hay espacio para reducir la dimensión: con tres componentes principales esparsos, es posible explicar un 20% de variabilidad usando sólo el 35% de las variables originales, y el 30% de la variabilidad usando la mitad. Con un solo componente principal esparso, es posible capturar el 20% de la variabilidad en el bienestar usando la mitad de las variables. Palabras clave: Bienestar, Análisis de Componentes Principales, PCA esparso, PCA no lineal, Regularización, Encuesta Permanente de Hogares, Argentina. |
Descripción : | Fil: Brau, Wendy. Universidad de San Andrés. Departamento de Economía; Argentina. |
URI : | http://hdl.handle.net/10908/22978 |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Economía |
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