Universidade Federal do Ceará
Laboratório de Estudos da Pobreza

O artigo MODELOS DE MACHINE LEARNING NA CLASSIFICAÇÃO DE POBREZA: UMA APLICAÇÃO PARA O ESTADO DO CEARÁ, de autoria dos professores Vitor Hugo Miro Couto Silva (do Programa de Pós-Graduação em Economia Rural da UFC) e João Mário Santos de França (programa de Pós-Graduação em Economia/ CAEN/ UFC e Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará – IPECE), foi apresentado no 49º Encontro Nacional de Economia, organizado pela Associação Nacional dos Centros de Pós-Graduação em Economia (ANPEC).

O evento ocorreu de forma virtual entre os dias 6 e 10 de dezembro de 2021 (veja a programação completa).

A apresentação foi realizada na manhã de 9 de dezembro de 2021 e pode ser conferida aqui.

Nesse artigo os autores apresentam uma aplicação da associação entre métodos de machine learning e testes de elegibilidade como o proxy means test (PMT). Propõe-se uma discussão a respeito da aplicabilidade de modelos de machine learning na classificação de beneficiários de programas direcionados ao combate à pobreza, assumindo a hipótese de que esses métodos podem aprimorar mecanismos de seleção e prover melhorias na focalização de políticas.

O trabalho é resultado de pesquisas realizadas no âmbito do Centro de Análise de Dados e Avaliação de Políticas Públicas do IPECE (CAPP/IPECE) e conta com o apoio financeiro da Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP).

Segue link do artigo publicado nos anais do encontro.

MODELOS DE MACHINE LEARNING NA CLASSIFICAÇÃO DE POBREZA: UMA APLICAÇÃO PARA O ESTADO DO CEARÁ