Un enfoque de optimización robusta para el alivio de la pobreza multidimensional: CasoAplicado a México

Abstract

Las estrategias tradicionales de alivio de la pobreza suelen depender de las donaciones, lo que limita su escalabilidad y su impacto a largo plazo. Este documento presenta una estrategia de inversión autosostenible que, aunque se centra principalmente en la mitigación de la pobreza, busca al mismo tiempo maximizar el rendimiento de la inversión. Estos beneficios se reinvierten para ampliar el alcance y la eficacia del proyecto. Nuestro planteamiento implica construir un índice de pobreza multidimensional utilizando la teoría de conjuntos difusos, evaluar el impacto de las iniciativas de reducción de la pobreza y formular un modelo robusto de optimización de la asignación de capital. Este modelo tiene en cuenta la incertidumbre y garantiza la adaptabilidad a condiciones variables. La eficacia del modelo se demuestra mediante un estudio de caso con datos de México.

Traditional poverty alleviation strategies often rely on donations, limiting their scalability and long-term impact. This paper, introduces a self sustaining investment strategy that, while primarily focused on poverty alleviation, simultaneously seeks to maximize return on investment. These returns are reinvested to extend the reach and effectiveness of the project. Our approach involves constructing a multidimensional poverty index using fuzzy set theory, evaluating the impact of poverty reduction initiatives, and formulating a robust capital allocation optimization model. This model accounts for uncertainty and ensures adaptability to varying conditions. The effectiveness of the model is demonstrated through a case study using data from Mexico