Propuesta metodológica para la focalización de los ... · Propuesta metodológica Contenido 1...

Propuesta metodológica

Propuesta metodológica para la

focalización de los programas sociales

Juan Pichihua Serna*

José A. Valderrama Torres**

Encuentro de Economistas BCRP - Sesión: Estudios del Sector Social

Lima, 12 de noviembre de 2009

*Universidad Nacional Agraria de la Molina. [email protected]**Universidad de Lima. [email protected]


Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados

ResultadosUmbrales urbanosUmbrales ruralesPobreza oficial versus niveles SISFOH

3 Validación

Validación internaValidación externa

4 Umbrales según dominios

Representación gráfica

5 Tareas pendientes


Metodología

Índice

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Metodología

Índice

Construcción del índice

Análisis de componentes principales para datos cualitativos.

Índice de pobreza no monetaria. Enfoque multidimensional.

El conjunto inicial de variables fue alrededor de 40 variablesseleccionadas por su correlación con los niveles de pobreza(indicador de Sommers)

Con el indice creado se excluyeron las variables pococorrelacionadasValidación tuvo dos componentes:

1 Interna: Contribución a la varianza (se excluye si es menor a1%) e indicador de consistencia interna de Cronbach (gradocomún que tienen todas las variables)

2 Externa: Correlación del índice propuesto con el gastopercápita


Metodología

Umbral

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Metodología

Umbral

Así se determina el umbral:


Metodología

Umbral

Formas hipotéticas de las curvas que se

forman

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Metodología

Umbral

Formalmente

T = I + E

Donde:T es el error totalI es el error de inclusiónE es el error de exclusión

La existencia de un mínimo exige que se cumplan las condiciones deprimer y segundo orden (U es el umbral):

CPO :∂T

∂U=

∂I

∂U+

∂E

∂U= 0

C2O :∂2T

∂U2=

∂2I

∂U2+

∂2E

∂U2> 0


Metodología

Umbral

Cumplimiento de la C20

−.2

0

.2

Prim

era

deriv

ada

SubcoberturaFiltración


Metodología

Umbral

Priorizando o dando más importancia a los no

cubiertos

Minimización de los errores de focalización definido como:T = I + Peso ∗ E

Peso: es la importancia relativa que se le da a los errores deexclusión (>1).

Si Peso=2:

T = I + 2 ∗ E ⇒ CPO :∂I/∂U

∂E/∂U=

−21


Metodología

Umbral

Implicancias de aumentar el peso

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Resultados

Resultados

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Resultados

Resultados

Variables seleccionadas

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Resultados

Umbrales urbanos

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Resultados

Umbrales urbanos

Urbano

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1/ Se obtuvieron dos umbrales por cada dominio. El de menor valor se obtuvo al asumir que la población objetivo son únicamente los pobres extremos, y el de mayor valor cuando la población objetivo es el total de pobres. 2/ PE: Personas que deben ser atendidas para minimizar el error de identificación cuando el público objetivo son los pobres extremos; PNE: Personas que deben ser atendidas para minimizar el error de identificación cuando el público objetivo son los pobres extremos. 3/ Bootstrap con 200 réplicas asumiendo normalidad en la distribución del umbral Fuente: INEI-ENAHO 2007 Elaboración: MEF-SISFOH �


Resultados

Umbrales rurales

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Resultados

Umbrales rurales

Rural

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1/ Se obtuvieron dos umbrales por cada dominio. El de menor valor se obtuvo al asumir que la población objetivo son únicamente los pobres extremos, y el de mayor valor cuando la población objetivo es el total de pobres. 2/ PE: Personas que deben ser atendidas para minimizar el error de identificación cuando el público objetivo son los pobres extremos; PNE: Personas que deben ser atendidas para minimizar el error de identificación cuando el público objetivo son los pobres extremos. 3/ Bootstrap con 200 réplicas asumiendo normalidad en la distribución del umbral Fuente: INEI-ENAHO 2007 Elaboración: MEF-SISFOH �


Resultados

Pobreza oficial versus niveles SISFOH

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Resultados



Costa

Sierra

Selva

Lima Metropolitana

Total

0

5

10

15

Est

imad

o

0 5 10 15Oficial

Pobreza extrema en el Perú urbano

Costa

Sierra

Selva

Total

0

20

40

60

80

Est

imad

o

0 20 40 60 80Oficial

Pobreza extrema en el Perú rural

Costa

SierraSelva

Lima Metropolitana

Total

0

10

20

30

40

50

Est

imad

o

0 10 20 30 40 50Oficial

Pobreza total en el Perú urbano

Costa

SierraSelvaTotal

0

20

40

60

80

100

Est

imad

o

0 20 40 60 80 100Oficial

Pobreza total en el Perú rural


Validación

Validación interna

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Validación

Validación interna

Perú urbano. Varianza explicada, aporte a la

varianza e indicador Cronbach

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Validación

Validación externa

Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes


Validación

Validación externa

Perú urbano, Asociación entre el logaritmo

del gasto percápita y el índice de bienestar

(Correlación estad. significativa de 68%)

4

5

6

7

8

9

Loga

rítm

o de

l gas

to p

er c

ápita

0 20 40 60 80 100Índice − Componentes principales


Umbrales según dominios


Contenido

1 Metodología

ÍndiceUmbral

2 Resultados


3 Validación




5 Tareas pendientes




Costa Urbana

0

.2

.4

.6

.8

1

Err

or e

n P

orc.

0 20 40 60 80 100Índice de Bienestar del Hogar

Pob. Objetivo: PobresPob. Objetivo: Pobres Extremos




Sierra Urbana

.2

.4

.6

.8

1

Err

or e

n P

orc.






Selva Urbana

.2

.4

.6

.8

1

Err

or e

xpre

sado

com

o P

orc.

Pob

.






Lima Metropolitana

0

.2

.4

.6

.8

1

Err

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xpre

sado

com

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orc.

Pob

.






Costa rural

.2

.4

.6

.8

1

Err

or e

xpre

sado

com

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orc.

Pob

.






Sierra rural

0

.5

1

1.5

Err

or e

xpre

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com

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orc.

Pob

.






Selva rural

.4

.6

.8

1

1.2

Pob

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Tareas pendientes

Tareas pendientes

Evaluar otros índices o indicadores de pobreza

Estudiar las propiedades matemáticas de otras funciones depérdida.

En este estudio se usó un criterio objetivo se selección devariables, sin embargo el universo inicial podría no conteneralguna otra variable relevante

Cada ENAHO es una oportunidad para actualizar losponderadores y también las variables identificadores depobreza.


Tareas pendientes

Propuesta metodológica para la

focalización de los programas sociales

Juan Pichihua Serna*

José A. Valderrama Torres**

Encuentro de Economistas BCRP - Sesión: Estudios del Sector Social

Lima, 12 de noviembre de 2009

*Universidad Nacional Agraria de la Molina. [email protected]**Universidad de Lima. [email protected]

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