Working paper
Recuento y medición multidimensional de la pobreza
- Abstract:
-
Este trabajo propone una nueva metodología para la medición multidimensional de la pobreza que consiste en (i) un método de identificación ρk que extiende los enfoques tradicionales de intersección y unión, y (ii) una clase de mediciones de pobreza Mα que satisface una variedad de propiedades deseables, incluyendo la descomponibilidad. El paso de identificación que utilizamos hace uso de dos tipos de línea de corte: en primer lugar, una línea de corte dentro de cada dimensión para determinar si una persona sufre privaciones en esa dimensión; en segundo lugar, una línea de corte entre las dimensiones que identifica a los pobres contando la cantidad de dimensiones en las cuales una persona sufre privaciones. El paso de agregación emplea las mediciones de FGT, ajustadas adecuadamente para dar cuenta de la multidimensionalidad. El método de identificación es particularmente adecuado para ser utilizado con datos ordinales, al igual que lo es la primera de nuestras mediciones: tasa ajustada de recuento. Ofrecemos ejemplos ilustrativos utilizando datos de Indonesia y EEUU para mostrar cómo se podría utilizar nuestra metodología en la práctica.
- Publication status:
- Published
- Peer review status:
- Reviewed (other)
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Authors
- Publisher:
- Oxford Poverty & Human Development Initiative (OPHI)
- Series:
- OPHI working paper
- Publication date:
- 2007-01-01
- Edition:
- Publisher's version
- Paper number:
- 07
- Language:
-
Spanish; Castilian
- UUID:
-
uuid:02c0ea9b-840c-4bbe-a61a-1ffc3265c795
- Local pid:
-
ora:9407
- Deposit date:
-
2014-11-27
Terms of use
- Copyright holder:
- Oxford Poverty & Human Development Initiative
- Copyright date:
- 2007
- Notes:
- Copyright © Oxford Poverty & Human Development Initiative 2007. Not for citation or quatation without permission. Please send any comments to the authors. This is a translation of the working paper originally published in English which is available here: http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:872ac1c6-ef22-4c73-b933-43340dd01eb7
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