Resumen de Small area estimation: an application to the estimation of the labour market variables in galician counties
El desempleo es actualmente uno de los problemas más importantes de nuestra sociedad. Las medidas globales de lucha contra el desempleo no suelen ser satisfactorias para llevar a cabo políticas efectivas a nivel local, de ahí la necesidad de herramientas que permitan disponer con precisión de información del mercado de trabajo a nivel local. En España la estimación de los indicadores del mercado laboral se hace mediante la Encuesta de Población Activa que está diseñada para obtener información a nivel provincial. Los tamaños de muestra por debajo del nivel de desagregación de provincia son bajos y los estimadores directos en las comarcas o en los municipios suelen tener poca precisión. Por tanto, el objetivo de esta tesis es la estimación de indicadores del mercado laboral, tales como ocupados, parados y tasas de paro, en las comarcas gallegas. Utilizamos técnicas de estimación en áreas pequeñas con modelos multinomiales mixtos. El primer modelo que utilizamos para la estimación de los indicadores laborales es un modelo multinomial mixto a nivel de área basado en Molina et al. (2007). Estos autores consideraron un efecto aleatorio común para las dos categorías multinomiales (ocupados y parados). En el problema real esta situación no es apropiada por las distintas características de estos dos grupos poblacionales. Esta es la razón por la cual nosotros introducimos en el modelo dos efectos aleatorios, uno para cada una de las categorías multinomiales. Además, la disponibilidad de encuestas para distintos periodos de tiempo produce un importante incremento en la muestra en las áreas y nos permite introducir en el modelo efectos aleatorios independientes y correlados a lo largo del tiempo. La estimación de la precisión en los estimadores de áreas pequeñas es fundamental porque a menudo estos son sesgados. En este trabajo utilizamos diferentes métodos para la estimación del error cuadrático medio, mediante expresiones analíticas y mediante técnicas bootstrap.
