La ley de Okun varía notablemente entre los distritos de Indonesia, y los choques de crecimiento se desbordan hacia las regiones vecinas, lo que exige políticas laborales adaptadas localmente y coordinadas.
Utilizamos nuevas fuentes de macrodatos, la Encuesta Socioeconómica de Camboya y métodos de aprendizaje automático para predecir y mapear la pobreza multidimensional en Camboya.
El trabajo incorpora algunos desarrollos recientes de la literatura de aprendizaje automático no supervisado para reevaluar la hipótesis de convergencia entre países en un contexto que va más allá del PIB. La aplicación de un algoritmo de agrupamiento basado en la distribución sugiere la formación de tres clubes de convergencia locales.