Estimación de la pobreza multidimensional en los municipios de Colombia mediante la metodología de estimación en áreas pequeñas para 2022
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2024-12
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Resumen
El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) proporciona una medición integral de la pobreza al considerar múltiples dimensiones que afectan la calidad de vida, como la educación, la salud y el acceso a servicios básicos. No obstante, su estimación a nivel municipal enfrenta retos significativos
debido a la falta de datos suficientemente desagregados. Este artículo propone el uso del modelo FayHerriot, basado en la metodología de Estimación en Áreas Pequeñas (SAE), para calcular con mayor precisión el IPM municipal correspondiente al año 2022. El modelo permite mejorar la exactitud de
las estimaciones en municipios con limitaciones de datos. Los resultados evidencian la generación de estimaciones detalladas y confiables, proporcionando una base sólida para la medición de la pobreza a un nivel más desagregado.
Descripción
Abstract
The Multidimensional Poverty Index (MPI) provides a comprehensive measurement of poverty by considering multiple dimensions that affect quality of life, such as education, health, and access to basic services. However, its estimation at the municipal level faces significant challenges due to
the lack of sufficiently disaggregated data. This article proposes the use of the Fay-Herriot model, based on the Small Area Estimation (SAE) methodology, to calculate the municipal MPI for 2022 with greater accuracy. The model improves the precision of estimates in municipalities with data
limitations. The results demonstrate the generation of detailed and reliable estimates, providing a solid foundation for measuring poverty at a more disaggregated level.
Palabras clave
SAE, Estimación en Áreas Pequeñas, municipios, Pobreza Multidimensional, Modelo Fay Herriot, Pobreza, Colombia
Keywords
SAE, Small Area Estimation, municipalities, Multidimensional Poverty Index, FayHerriot model, Poverty, Colombia