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El objetivo del presente trabajo es clasificar a los hogares bolivianos como pobres o no pobres, prescindiendo del ingreso monetario como variable explicativa. Este resultado es importante para identificar los hogares que probablemente han sido clasificados incorrectamente. Para este objetivo se recurre a dos modelos de machine learning: random forest y XGBoost, siendo este último el que presenta un mejor rendimiento, especialmente cuando se aplica técnicas de submuestreo.

Es sabido y muy debatido en la actualidad, los efectos negativos que el cambio climático podría representar para ciertos sectores económicos. El sector agrícola, por su naturaleza, es uno de los más expuestos a riesgos climáticos, con consecuencias últimas en la seguridad alimentaria de los países. La presente investigación aproxima los efectos del cambio climático en la producción agrícola de Bolivia, distinguiendo entre efectos de corto y largo plazo.

El documento describe los principales resultados de la Encuesta de Niñas, Niños y Adolescentes (NNA) para los años 2016 y 2019, que utiliza las definiciones actuales sobre trabajo y actividad laboral de este grupo poblacional, que están definidas en el Código Niña, Niño y Adolescente.