Análisis del impacto de las transferencias condicionadas en educación del programa Familias en Acción Fase III, desde enfoques econométricos y de machine learning: Bogotá D.C. Colombia

Barahona Varón, Mónica Tatiana; Molina de Barbosa, Clara Inés y Rincón, Claudia Gimena (2023): Análisis del impacto de las transferencias condicionadas en educación del programa Familias en Acción Fase III, desde enfoques econométricos y de machine learning: Bogotá D.C. Colombia. In: Venegas Herrera, María Amparo del Carmen; Amparo Tello, Dagoberto y Martínez Pellegrini, Sarah Eva [Coords.] Ordenamiento territorial. Teorías y políticas con inclusión, innovación social y sostenibilidad. UNAM-AMECIDER, México, pp. 347-362. ISBN UNAM 978-607-30-8307-2, AMECIDER 978-607-8632-37-4

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Resumen

Esta investigación se orienta a realizar un análisis crítico del impacto de las transferencias condicionadas del programa Familias en Acción Fase III en centros urbanos, como es el caso de Bogotá D.C, frente al componente de educación, específicamente, en asistencia y permanencia en el sistema educativo. Los resultados de la investigación permitirán evidenciar el cumplimiento de las metas y objetivos del programa, de tal forma que esta información sirva de insumo para el diseño de agendas de política pública en el futuro. El marco de referencia que orienta el presente estudio se fundamenta en conceptos tales como Transferencias Monetarias Condicionadas (TMC), asistencia y permanencia en el sistema educativo, y modelos de evaluación de impacto. La metodología aplicada tiene un enfoque cuantitativo de alcance correlacional, de tipo no experimental y con diseño transeccional. Se toma como referencia los datos de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) de los años 2012 y 2020 con muestras representativas para Bogotá D.C. A partir de los datos se aplican técnicas econométricas y de Machine Learning para determinar el impacto del programa. Los resultados de los avances obtenidos hasta el momento consisten en la generación de un modelo de regresión logística, que implicó la aplicación de técnicas de balanceo de datos, selección de variables y validación sobre un conjunto de datos de testeo; para clasificar los registros de las bases de datos y conformar los grupos de tratamiento y control que se emplearán en la evaluación de impacto mediante un modelo de diferencias en diferencias.

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