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Nowcasting del bienestar en Costa Rica: metodología para estimar y pronosticar pobreza y desigualdad con mayor periodicidad

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  • Huang-Zheng, Esteban

    (Universidad de Costa Rica, Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas)

  • Oviedo, Luis Ángel

    (Universidad de Costa Rica, Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas)

  • Paredes-Valverde, Saúl

    (Universidad de Costa Rica, Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas)

  • Robalino, Juan

    (Universidad de Costa Rica, Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas)

Abstract

En Costa Rica, la publicación de indicadores de pobreza y desigualdad se realiza de forma anual, lo que hace que no sean tan actualizados ni periódicos como lo necesitan tomadores de decisiones e investigadores. Esta investigación plantea una metodología para estimar la tasas de pobrezas y coeficientes de Gini de los ingresos por hogar en forma mensual para Costa Rica entre junio 2020 y noviembre 2023. El modelo propuesto muestra diferencias no significativas entre las estimaciones y los datos oficiales para la mayoría de las estimaciones. Esta investigación hace tres contribuciones importantes. Primero, revela variabilidad mensual considerable en los indicadores de pobreza y desigualdad, lo que subraya las limitaciones de los indicadores anuales para capturar las fluctuaciones a corto plazo. Segundo, la metodología propuesta disminuye significativamente el rezago en la información, lo que mejora la capacidad de toma de decisiones. Tercero, los resultados del modelo demuestran la importancia de la dinamicidad del mercado laboral para generar cambios en la pobreza.

Suggested Citation

  • Huang-Zheng, Esteban & Oviedo, Luis Ángel & Paredes-Valverde, Saúl & Robalino, Juan, 2025. "Nowcasting del bienestar en Costa Rica: metodología para estimar y pronosticar pobreza y desigualdad con mayor periodicidad," Revista de Ciencias Económicas, Instituto de Investigaciones en Ciencias Económicas, Universidad de Costa Rica, vol. 43(2).
    • Handle: RePEc:rce:rvceco:ym53gdtb
    DOI: 10.15517/ym53gdtb
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    JEL classification:

    • C23 - Mathematical and Quantitative Methods - - Single Equation Models; Single Variables - - - Models with Panel Data; Spatio-temporal Models
    • C53 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Forecasting and Prediction Models; Simulation Methods
    • I3 - Health, Education, and Welfare - - Welfare, Well-Being, and Poverty

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