Un indicador sintético DEA para la medición de bienestar desde una perspectiva de género



Título del documento: Un indicador sintético DEA para la medición de bienestar desde una perspectiva de género
Revista: Investigación operacional
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000341593
ISSN: 0257-4306
Autores: 1
1
Instituciones: 1Universidad Pablo de Olavide, Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica, Sevilla. España
Año:
Volumen: 31
Número: 3
Paginación: 225-239
País: Cuba
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español Los indicadores sintéticos capaces de resumir una información tan amplia y compleja como la recogida en el ámbito del bienestar, se han convertido en una herramienta con un gran potencial en la evaluación y gestión de políticas públicas. Ante las limitaciones observadas en la construcción de indicadores de bienestar que incorporen la perspectiva de género, proponemos la utilización de una metodología novedosa para su medición. Se trata de definir nuevos modelos de programación lineal que mejoren los modelos DEA tradicionales. Para la aplicación práctica de esta propuesta, se toma como ejemplo el conjunto de países integrantes de la Unión Europea
Resumen en inglés Composite indicators capable of summarizing a large and complex information such as the one in the well-being field, has become a tool with a great potential for the evaluation and management of public policies. Given the limitations in the construction of well-being indicators which include a gender perspective, this paper proposes the use of a new methodology for constructing a measurement. We propose new linear programming models to improve the traditional DEA models. For the practical implementation of this proposal we take the countries of the European Union as an example
Disciplinas: Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Análisis estadístico,
Indicadores sintéticos,
Estudios de género,
Programación lineal
Keyword: Mathematics,
Applied mathematics,
Statistical analysis,
Gender studies,
Linear programming
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