ESTIMACIÓN DE LA PROBABILIDAD DE POBREZA POR INGRESOS EN ECUADOR MEDIANTE UN MODELO LOGIT, 2022

La pobreza es un fenómeno social que ha venido afectando a la población ecuatoriana en el transcurso del tiempo. En este sentido, la presente investigación se enfoca en estimar la probabilidad que tienen los individuos de llegar a ser pobres en el Ecuador en el año 2022, usando un modelo probabilístico logístico (logit). Mencionado modelo tiene como variable dependiente la Pobreza por Ingresos y como variables independientes: Jefe de Hogar, Zona Rural, Ingreso Per Cápita y Edad. Para los cálculos matemáticos y estadísticos, se emplea la base de datos del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC), llamada Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) Acumulada del año 2022. Utilizando el modelo logit, se realiza un análisis muestral donde sus parámetros estimados son coherentes con la teoría económica-social; también, se calculan los efectos marginales de las variables predictoras mostrando que son lógicos y estadísticamente significativos, además, se evalúa la razón de probabilidad de un evento o los OddsRatios exponiendo que las variables independientes generan efectos en la probabilidad del suceso, finalmente se demuestra que el modelo logit muestral tiene una gran capacidad predictiva mediante la curva ROC. Asimismo, se realiza un análisis poblacional agregando al modelo muestral el factor de expiación (valor construido por el INEC), generando un modelo logit poblacional, con el propósito de comparar los resultados muestrales con los poblacionales y observar que tan efectivo es el logit muestral, pretendiendo tener estimaciones semejantes en los dos modelos. El nuevo modelo poblacional indica que dos de las cuatro variables explicativas del estudio muestral son estadísticamente significativas, dichas variables son: Ingreso Per Cápita y Edad. Consiguientemente, las dos variables que conforman el modelo logit poblacional enseñan efectos marginales razonables, sus OddsRatios indican efectos sobre la pobreza, y lo más importante, sus resultados son muy semejantes al logit muestral. Es así, que los modelos usados en el estudio, explican la probabilidad que tienen los individuos de ser pobres por ingresos en el Ecuador año 2022; además, se identifican las variables que conducen a la pobreza por rentas y poseen gran capacidad predictiva. ABSTRACT Poverty is a social phenomenon that has affected the Ecuadorian population over time. This research focuses on estimating the probability of individuals becoming poor in Ecuador in 2022, using a logistic probability model (logit). The dependent variable of this model is Income Poverty, and the independent variables are Head of Household, Rural Area, Per Capita Income, and Age. For the mathematical and statistical calculations, the National Institute of Statistics and Censuses (INEC) database, specifically the 2022 National Survey of Employment, Unemployment, and Underemployment (ENEMDU), is used. Using the logit model, a sample analysis is performed, and the estimated parameters are consistent with socio-economic theory. The marginal effects of the predictor variables are also calculated, showing that they are logical and statistically significant. Furthermore, the odds ratios of an event are evaluated, demonstrating that the independent variables influence the probability of the event. Finally, the ROC curve demonstrates the high predictive capacity of the sample logit model. Additionally, a population analysis is performed by adding the atonement factor (a value constructed by the INEC) to the sample model, generating a population logit model. This aims to compare the sample results with the population results and observe the effectiveness of the sample logit model, with the goal of obtaining similar estimates in both models. The new population model indicates that two of the four explanatory variables in the sample study are statistically significant: Per Capita Income and Age. Consequently, the two variables that make up the population logit model show reasonable marginal effects, their odds ratios indicate effects on poverty, and most importantly, their results are very similar to the sample logit model. Thus, the models used in the study explain the probability that individuals have of being income poor in Ecuador in 2022; in addition, the variables that lead to income poverty are identified and have great predictive capacity.