Estimación de medidas de pobreza en áreas pequeñas

Resumen

La erradicacion de la pobreza extrema y el hambre en el mundo es el primero de los Objetivos del Milenio establecidos por las Naciones Unidas. La disponibilidad de informaci on able sobre las condiciones de vida es un requerimiento basico para la consecucion de tales objetivos. En muchos casos la informacion recolectada por las encuestas nacionales es limitada, permitiendo la estimacion able de caractersticas para regiones o grupos de poblacion demasiado grandes. Esto hace necesario el desarrollo de tecnicas de estimacion en areas peque~nas. Este trabajo trata sobre la estimacion de medidas de pobreza en areas peque~nas. Para ello se obtienen los mejores predictores empricos por simulacion Monte Carlo. Se obtiene el error cuadratico medio de estos predictores mediante bootstrap. Se realizan experimentos de simulacion para el estudio de las propiedades de los mejores predictores empricos, tanto bajo la distribucion del modelo como bajo la distribucion del dise~no muestral.