Plausibilidad Financiera de los Hogares en el Sistema de Atención a la Dependencia en España: Evidencia Regional

Uno de los temas más analizados en las últimas décadas ha sido el catastrofismo financiero debido a los Pagos de Bolsillo (PDB) que realizan los hogares por el acceso y utilización de los sistemas de salud. En este trabajo se persiguen fundamentalmente dos objetivos. El primero, se centra en predecir la tasa de catastrofismo financiero y obtener la importancia de las variables para predecir la tasa de catastrofismo para un nivel de renta alto, medio o bajo de las diferentes Comunidades Autónomas. Para ello, se establecerá una comparativa entre dos algoritmos machine learning, uno basado en regresiones elastic-net para estimar modelos lineales generalizados; y, otro basado en algoritmos random forest, que permite captar las posibles no linealidades e interacciones que se pueden producir en los datos. Los resultados muestran que es más adecuado el random forest. A partir de estos resultados, el segundo objetivo, se centra en establecer un ordenamiento entre las diferentes Comunidades Autónomas según su nivel de renta para las diferentes categorías de las tasas de catastrofismo mediante la utilización de un modelo de decisión multicriterio discreto (método PROMETHEE).