Aplicación de los modelos de espacio de estados para modelar los datos de tasas de desempleo en Lima Metropolitana

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.21754/iecos.v21i1.1077

Palabras clave:

tasa de desempleo, modelo de espacio de estados, modelo de estructura básica, filtro de Kalman, muestreo, estimador Horvitz-Tompson

Resumen

La dinámica de la tasa de desempleo a lo largo del tiempo refleja el desempeño del mercado laboral, uno de los determinantes de bienestar más importantes en cualquier economía. La tasa de desempleo es uno de los principales indicadores utilizados para analizar la prosperidad y la situación económica de un país, y además, permite analizar la economía desde dos perspectivas: la primera desde la oferta y por el lado de la demanda. En esta investigación nosotros vamos a analizar la dinámica de desempleo en Lima Metropolitana.
Para este fin nosotros utilizaremos los datos de la Encuesta Permanente del Empleo - EPE desde el año 2002 hasta el año 2018 para calcular las tasas de desempleo mensuales. Nosotros estamos interesados en estudiar la dinámica de desarrollo de la tasa de desempleo en Lima Metropolitana, y además en comparar las dinámicas de desarrollo de
la dicha tasa en distintos conos, hombres y mujeres, y también las dinámicas en distintos grupos de edades. El objetivo principal de nuestra investigación es estudiar la dinámica de las tasas de desempleo en distintos grupos sociales para identificar posibles problemas de desigualdad de oportunidades en los mismos grupos, y explicar las raíces económicas y sociales que generan esta desigualdad. Para estimar las tasas de desempleo mensuales y sus respectivas varianzas utilizamos el estimador Horvitz-Tompson. Para analizar la dinámica de las series nosotros ajustamos el modelo de estructura básica, que es un caso especial de modelos de espacio de estados.

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Publicado

2021-05-14

Cómo citar

Sikov, A. (2021). Aplicación de los modelos de espacio de estados para modelar los datos de tasas de desempleo en Lima Metropolitana. Revista IECOS, 21(1), 7–32. https://doi.org/10.21754/iecos.v21i1.1077

Número

Sección

Artículos de Investigación