Modelo de Inferencia de Ingresos Anuales en Hogares Peruanos mediante la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) 2024

• Autores: Jauregui Romero, Eduardo Rafael, Villena, Carlos, Zelaya, Jesús, López, Fernando
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/31263
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/31263
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: estimación de ingresos; ENAHO 2024; predicción; hogares; sector financiero; Income Inference; Predictive Models; Household Income; Financial Sector

Comprender los ingresos de las personas constituye un elemento estratégico para las instituciones financieras. Actualmente es posible aproximar los rangos de ingreso de distintos grupos poblacionales sin recurrir a información privada, incluyendo a quienes permanecen fuera del sistema bancario. En este contexto, la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO 2024) se presenta como una fuente clave al integrar variables sobre vivienda, empleo y características económicas. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo con diseño correlacional-predictivo, utilizando la base ENAHO 2024. La población estuvo conformada por los hogares encuestados, seleccionándose una muestra probabilística estratificada. Se emplearon variables socioeconómicas y demográficas como predictores del ingreso y se aplicó el algoritmo Extreme Gradient Boosting (XGBoost), validado con un conjunto de datos independiente. El modelo alcanzó un coeficiente de determinación (R²) de 0.95 y una precisión del 80.48 %, con un margen de error de ±10 %. Los resultados demostraron la viabilidad de inferir ingresos sin información sensible, mostrando un desempeño superior frente a otros modelos. En conclusión, la propuesta confirma el potencial del XGBoost y de la ENAHO 2024 como base para estimar ingresos y diseñar estrategias de inclusión financiera orientadas a la población no bancarizada.