Evaluando la Inclusión Financiera en Perú: Un Análisis de Clúster Usando Mapas Auto-Organizados
Autores: Talavera, Alvaro; Maehara, Rocío; Benites, Luis; Arriaga, Benjamin; Aybar-Flores, Alejandro
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Evaluando la Inclusión Financiera en Perú: Un Análisis de Clúster Usando Mapas Auto-Organizados
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Inclusión financiera
Mapas autoorganizados
Perú
Agenda global
Grupos vulnerables
Servicios financieros
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio evalúa la inclusión financiera en Perú a través de mapas autoorganizados. La inclusión financiera es un tema multidimensional de gran importancia en la agenda global y sigue preocupando a varios actores a nivel internacional. En este contexto, el objetivo es evaluar la situación de la inclusión financiera en el país y determinar cómo los mapas autoorganizados 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 al encontrar perfiles claramente definidos que permitan la identificación de problemas potenciales dentro de cada categoría. Esto hace posible crear estrategias personalizadas para cada grupo, como abordar las barreras de inclusión financiera que enfrentan los residentes rurales, agravadas por bajos niveles de ingresos y educación.
Descripción
Este estudio evalúa la inclusión financiera en Perú a través de mapas autoorganizados. La inclusión financiera es un tema multidimensional de gran importancia en la agenda global y sigue preocupando a varios actores a nivel internacional. En este contexto, el objetivo es evaluar la situación de la inclusión financiera en el país y determinar cómo los mapas autoorganizados 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 al encontrar perfiles claramente definidos que permitan la identificación de problemas potenciales dentro de cada categoría. Esto hace posible crear estrategias personalizadas para cada grupo, como abordar las barreras de inclusión financiera que enfrentan los residentes rurales, agravadas por bajos niveles de ingresos y educación.