1. Justificación
2. Marco teórico
3.1 EconomÃa de la Nutrición
3.2 Modelo Ecosocial
3.3 Modelo Socio-Ecológico de la Doble Carga de Malnutrición
4. Revisión de Estudios EmpÃricos Sobre Programas Sociales y Obesidad
4.1 Definición de Sobrepeso y Obesidad
4.2 Investigaciones a Nivel Internacional
4.3 Investigaciones sobre el Perú
4.4 Qali Warma y sus efectos nutricionales
5. MetodologÃa
5.1 Descripción General y Bases de Datos
5.2 Estrategia de Identificación
5.3 MetodologÃa TWANG Para Estimar el Impacto
5.4 Manejo de Base de Datos y Especificaciones Básicas Econométricas Para la Identificación del Efecto del Tratamiento
5.4.1 Bases De datos y Variables. La fuente principal de información será la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) del periodo 2014-2018. Esta nos permite identificar a los receptores de Qali Warma y obtener sus caracterÃsticas individuales...
6. Resultados
6.1 Balanceo con Machine Learning
6.2 Resultados con Machine Learning
6.3 Robustez: Estimaciones con Propensity Score Matching y Entropy Balancing
7. Análisis EspecÃfico en Relación al Género
8. Conclusiones y Recomendaciones
BibliografÃa
Anexos
Author(s): Pedro Francke, Diego Quispe, Gustavo Acosta
Series: Concurso Anual de Investigación CIES (XXI, 2019)
Publisher: Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES); PUCP; MEF
Year: 2022
Language: Spanish
Pages: 154
City: Lima
Tags: Peru
1. Justificación
2. Marco teórico
3.1 EconomÃa de la Nutrición
3.2 Modelo Ecosocial
3.3 Modelo Socio-Ecológico de la Doble Carga de Malnutrición
4. Revisión de Estudios EmpÃricos Sobre Programas Sociales y Obesidad
4.1 Definición de Sobrepeso y Obesidad
4.2 Investigaciones a Nivel Internacional
4.3 Investigaciones sobre el Perú
4.4 Qali Warma y sus efectos nutricionales
5. MetodologÃa
5.1 Descripción General y Bases de Datos
5.2 Estrategia de Identificación
5.3 MetodologÃa TWANG Para Estimar el Impacto
5.4 Manejo de Base de Datos y Especificaciones Básicas Econométricas Para la Identificación del Efecto del Tratamiento
5.4.1 Bases De datos y Variables. La fuente principal de información será la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) del periodo 2014-2018. Esta nos permite identificar a los receptores de Qali Warma y obtener sus caracterÃsticas individuales...
6. Resultados
6.1 Balanceo con Machine Learning
6.2 Resultados con Machine Learning
6.3 Robustez: Estimaciones con Propensity Score Matching y Entropy Balancing
7. Análisis EspecÃfico en Relación al Género
8. Conclusiones y Recomendaciones
BibliografÃa
Anexos