Um estudo econométrico e de Machine Learning sobre indivíduos que se tornaram pobres na pandemia a partir da PNAD-Contínua - Santolin, Roberto; Oliveira, Patrick Gomes de (Multitemas, 2023)
Este trabalho visa investigar a relação entre pobreza e a pandemia da covid-19, a partir de microdados da PNAD-Contínua. Para obter diferentes abordagens sobre o tema, foram utilizadas duas metodologias: 1) Econometria e 2) Aprendizado de Máquina (Machine Learning). O estudo tem como foco entender os principais determinantes da pobreza no período da pandemia, bem como prever a vulnerabilidade de indivíduos à pobreza utilizando Machine Learning. Os resultados obtidos apontam para uma maior chance de passagem para a pobreza em indivíduos não brancos, mulheres, moradores da região metropolitana, indivíduos em famílias maiores e com menor grau de instrução. Além disso, o algoritmo XGBoost obteve o melhor desempenho na previsão da pobreza após o balanceamento dos dados. Estes resultados podem ser utilizados para auxiliar na tomada de decisões no combate à pobreza no Brasil.