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003			ES-MaIEF
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007			ta
008			190603s2021 sp a||||o||||o001 0 eng d
040			_aES-MaIEF _bspa _cES-MaIEF
100			_91951 _aArellano, Manuel
245	1	0	_aIncome Risk Inequality _helectrónico _bevidence from Spanish Administrative Records _c Manuel Arellano...[et al.]
260			_aMadrid _bBanco de España _c2021
300			_a98 p
490	0		_aBanco de España. Documentos de trabajo ; _v2136
500			_aDisponible en formato PDF en el repositorio de la Biblioteca del IEF con el nombre : OL 1838
520			_aIn this paper we use administrative data from the social security to study income dynamics and income risk inequality in Spain between 2005 and 2018. We construct individual measures of income risk as functions of past employment history, income, and demographics. Focusing on males, we document that income risk is highly unequal in Spain: more than half of the economy has close to perfect predictability of their income, while some face considerable uncertainty. Income risk is inversely related to income and age, and income risk inequality increases markedly in the recession. These findings are robust to a variety of specifications, including using neural networks for prediction and allowing for individual unobserved heterogeneity.
520			_aEn este estudio utilizamos datos administrativos de la Seguridad Social para analizar la dinámica de los ingresos laborales y la incertidumbre respecto a ingresos futuros en España entre 2005 y 2018. Construimos medidas individuales de dicha incertidumbre basadas en características demográficas y en el historial laboral de trabajos y de ingresos pasados. Para el caso de los hombres, documentamos que la incertidumbre de ingresos es muy desigual en España: más de la mitad de los individuos tienen una previsibilidad casi perfecta sobre sus ingresos futuros en el horizonte de un año, frente al resto, que se enfrenta a una incertidumbre considerable. La incertidumbre es mayor para las rentas más bajas y para los más jóvenes, y aumenta sustancialmente durante las recesiones. Estos resultados son robustos utilizando especificaciones alternativas, incluyendo modelos de predicción basados en redes neuronales y considerando heterogeneidad individual no observada.
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856			_uhttps://www.bde.es/f/webbde/SES/Secciones/Publicaciones/PublicacionesSeriadas/DocumentosTrabajo/21/Files/dt2136e.pdf
942			_cRE