Evaluación de la pérdida de información en la construcción de indicadores compuestos de bienestar social de paises latinoamericanos
Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
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2022
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| author | Racagni, Josefina Funes, Mariana Guevel, Hernán Pablo Minolli, Santiago |
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| description | Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. |
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| id | rdu-unc.28183 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2022 |
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| spelling | rdu-unc.281832024-07-08T15:37:11Z Evaluación de la pérdida de información en la construcción de indicadores compuestos de bienestar social de paises latinoamericanos Racagni, Josefina Funes, Mariana Guevel, Hernán Pablo Minolli, Santiago Bienestar social TOPSIS CRITIC Medida de pérdida de información Bootstrap Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Funes, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Guevel, Hernán Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. La necesidad de contar con medidas sintéticas del desempeño de diferentes unidades de análisis de características homogéneas ha motivado un aumento en la construcción y publicación de Indicadores Compuestos con diferentes fines y empleando diversas metodologías. En el presente trabajo construimos Indicadores Compuestos del Bienestar Social de países Latinoamericanos aplicando el método TOPSIS, utilizando distintos procedimientos de normalización y diferentes métricas, calculando las ponderaciones de los diferentes subindicadores agregados con el método CRITIC, y comparamos los Índices resultantes utilizando la medida de pérdida de información propuesta por Zhou y Ang (2009), con algunas modificaciones, con el propósito de analizar si alguno de ellos resulta más apropiado en relación a este concepto. Con el propósito de establecer intervalos de confianza para esta medida, se generaron muestras artificiales mediante la técnica Bootstrap. De los resultados obtenidos surge que la métrica empleada en las diferentes versiones del método de agregación constituiría la principal fuente de pérdida de información, teniendo los procedimientos de normalización un impacto mucho menor con relación a la misma. Fil: Racagni, Josefina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Funes, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Guevel, Hernán Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Minolli, Santiago. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Otras Economía y Negocios 2022-08-12T20:58:40Z 2022-08-12T20:58:40Z 2014-02 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/28183 spa Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Obra Derivada 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Impreso; Electrónico y/o Digital |
| spellingShingle | Bienestar social TOPSIS CRITIC Medida de pérdida de información Bootstrap Racagni, Josefina Funes, Mariana Guevel, Hernán Pablo Minolli, Santiago Evaluación de la pérdida de información en la construcción de indicadores compuestos de bienestar social de paises latinoamericanos |
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