Determinantes de la brecha de género en la inclusión financiera del Perú durante el 2016

• Main Author: Ortiz Huerta, Gonzalo
• Other Authors: Vilchez Neira, Diego Franco
• Format: Others
• Language: Spanish
• Published: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) 2019
• Subjects: Inclusión financiera; Brecha de género; Modelos de elección discreta; Probabilidad marginal; Financial inclusion; Gender gap; Discrete choice models; Marginal probability
• Online Access: http://hdl.handle.net/10757/626393

La presente investigación tiene como objetivo central identificar cuáles son los principales determinantes que influyen en la brecha de género en la inclusión financiera del Perú durante 2016. En tal sentido, se utiliza la Encuesta Nacional de Demanda de Servicios Financieros y Nivel de Cultura Financiera (ENIF, 2016), en la cual se encuestó a 6,303 individuos seleccionados al azar, formando una muestra representativa de todo el Perú, y se realiza la estimación de modelos de elección discreta (logit y probit). Además, se calculan los impactos marginales de las variables socioeconómicas sobre la posesión de cuentas de ahorro y tarjetas de crédito tanto para varones como mujeres. Los resultados muestran que el nivel educativo es la variable que genera un mayor aumento en la probabilidad de acceder al sistema financiero aunque no de manera muy diferenciada entre géneros; mientras que la posesión de activos, relación de parentesco, residencia y estado civil generan impactos menores en el género femenino. === The main objective of this research is to identify the main determinants that influence the gender gap in the financial inclusion of Peru during 2016. In this sense, the National Survey of Demand for Financial Services and Level of Financial Culture (ENIF, 2016) is used, in which 6,303 randomly selected individuals were surveyed, forming a representative sample of Peru. The estimation of discrete choice models (logit and probit) is made. In addition, the marginal impacts of socioeconomic variables on the possession of savings accounts and credit cards for both men and women are calculated. The results show that the educational level is the variable that generates a greater increase in the probability of accessing the financial system although not in a very differentiated way between genders; while the possession of assets, kinship relationship, residence and marital status generate minor impacts on the female gender. === Trabajo de investigación