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https://hdl.handle.net/10495/30088
Título : | Análisis de las características de los jefes de hogar que sufrieron afectación en sus ingresos por la pandemia en Medellín |
Autor : | Londoño Sánchez, John Esteban |
metadata.dc.contributor.advisor: | Loaiza Quintero, Osmar Leandro |
metadata.dc.subject.*: | Jefes de hogar Heads of households Pandemia COVID-19 Pandemias - Aspectos socioeconómicos |
Fecha de publicación : | 2022 |
Resumen : | RESUMEN: Este artículo tiene como objetivo identificar las características conjuntas de los jefes de hogar que reportaron
pérdidas de ingresos en sus hogares durante la pandemia de la COVID-19 en la ciudad de Medellín durante
el año 2020. Para ello, se estiman un modelo logit y un modelo de bosques aleatorios con datos de la
Encuesta Calidad de vida realizada en el 2020. Con el modelo logit al ser un modelo paramétrico se puede
obtener en términos de probabilidades cuales son las características económicas y sociales que podrían
aumentar el riesgo de sufrir afectación en los ingresos durante la pandemia. Con el bosque aleatorio se busca
corroborar la pertinencia de los resultados del modelo logit. Los principales resultados muestran que los
jefes de hogar que hacen parte de sectores económicos como el del comercio y la construcción presentan
una mayor probabilidad de sufrir afectación. De igual forma los jefes de hogar jóvenes, con bajos niveles
de educación y que desempeñan su trabajo en condiciones de informalidad presentaron mayor
vulnerabilidad durante el tiempo de confinamiento. ABSTRACT: This article aims to identify the joint characteristics of householders who reported a decrease in household income during the COVID-19 pandemic in the city of Medellín during the year 2020. For this purpose, a methodology composed of the estimation of a logit model and a random forest model is used with data from the Quality of Life Survey conducted in 2020. With the logit model, being a parametric model, it is possible to obtain in terms of probabilities which economic and social characteristics could increase the risk of income loss during the pandemic. The random forest sheds light on the robustness of the logit model. The main results show that housholders who are part of economic sectors such as commerce and construction are more likely to be affected; likewise, young householders with low levels of education and who work in informal conditions are more vulnerable during the time of confinement. |
Aparece en las colecciones: | Economía |
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