Determinantes del empleo informal en Bolivia: Un análisis conjunto de técnicas econométricas tradicionales y métodos de machine learning

Ibhar C. Beramendi Illanes () and Ivette Illanes Fajardo ()
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Ibhar C. Beramendi Illanes: Universidad Privada Boliviana (UPB)
Ivette Illanes Fajardo: Escuela Militar de Ingeniería

No 1125, Investigación & Desarrollo from Universidad Privada Boliviana

Abstract: Este estudio analiza los determinantes del empleo informal en Bolivia mediante una combinación de técnicas econométricas tradicionales, métodos de machine learning y enfoques híbridos. Utilizando datos de las Encuestas de Ho-gares 2022 y 2023, se identifican los factores individuales y del hogar que influyen en la probabilidad de pertenecer al empleo informal. Los resultados muestran que variables como la edad, el nivel educativo, el ingreso del hogar y el género son deter-minantes clave. El Random Forest destaca el papel central de los ingresos laborales, usualmente excluidos por problemas de endogeneidad. El Adaptive Lasso permite identificar relaciones no lineales e interacciones complejas, como las asociadas al gé-nero, la pertenencia a grupos originarios y la presencia de niños pequeños en el hogar. Se concluye que el fenómeno del empleo informal responde a dinámicas multidimensionales que requieren enfoques analíticos integradores para el diseño de políticas públicas más efectivas y focalizadas.

Keywords: Empleo Informal; Probit; Machine Learning; Adaptive Lasso (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C20 C45 J46 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 15 pages
Date: 2025
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