TY - JOUR
T1 - Evaluating financial inclusion in Peru
T2 - A cluster analysis using self-organizing maps
AU - Talavera, Alvaro
AU - Maehara, Rocío
AU - Benites, Luis
AU - Arriaga, Benjamin
AU - Aybar-Flores, Alejandro
N1 - Publisher Copyright:
© 2024 by the authors.
PY - 2024/12
Y1 - 2024/12
N2 - Este estudio evalúa la inclusión financiera en Perú mediante el uso de mapas auto-organizados. La inclusión financiera es un tema multidimensional de gran relevancia en la agenda global y sigue siendo una preocupación para diversos actores a nivel internacional. En este contexto, el objetivo es analizar la situación de la inclusión financiera en el país y determinar cómo los mapas auto-organizados pueden complementar los modelos estándar para este propósito. El objetivo empírico es demostrar cómo esta técnica puede ayudar a identificar áreas prioritarias y grupos vulnerables, facilitando así la toma de decisiones y el diseño de políticas para mejorar el acceso y uso de servicios financieros entre los consumidores peruanos. Esto se logra mediante la identificación de perfiles claramente definidos que permiten detectar problemas potenciales dentro de cada categoría, lo que posibilita la creación de estrategias personalizadas para cada grupo, como abordar las barreras de inclusión financiera que enfrentan los residentes rurales, agravadas por bajos ingresos y niveles educativos.
AB - Este estudio evalúa la inclusión financiera en Perú mediante el uso de mapas auto-organizados. La inclusión financiera es un tema multidimensional de gran relevancia en la agenda global y sigue siendo una preocupación para diversos actores a nivel internacional. En este contexto, el objetivo es analizar la situación de la inclusión financiera en el país y determinar cómo los mapas auto-organizados pueden complementar los modelos estándar para este propósito. El objetivo empírico es demostrar cómo esta técnica puede ayudar a identificar áreas prioritarias y grupos vulnerables, facilitando así la toma de decisiones y el diseño de políticas para mejorar el acceso y uso de servicios financieros entre los consumidores peruanos. Esto se logra mediante la identificación de perfiles claramente definidos que permiten detectar problemas potenciales dentro de cada categoría, lo que posibilita la creación de estrategias personalizadas para cada grupo, como abordar las barreras de inclusión financiera que enfrentan los residentes rurales, agravadas por bajos ingresos y niveles educativos.
KW - clustering
KW - financial inclusion
KW - machine learning
KW - self-organizing maps
KW - Inclusión financiera
KW - Mapas auto-organizados
KW - Agrupamiento
KW - Aprendizaje automático
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85213471354&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.3390/jrfm17120549
DO - 10.3390/jrfm17120549
M3 - Artículo de revista
AN - SCOPUS:85213471354
SN - 1911-8066
VL - 17
JO - Journal of Risk and Financial Management
JF - Journal of Risk and Financial Management
IS - 12
M1 - 549
ER -