Determinantes socioeconómicos de la exclusión financiera en 2021

Abstract

El objetivo de este estudio es analizar los determinantes socioeconómicos de la exclusión financiera en 159 países, utilizando datos del Global Findex 2021. Con esta finalidad se utiliza un modelo de regresión lineal múltiple, con errores estándar robustos, complementado con el método Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), el cual emplea una penalización basada en la norma L1 para regularizar los coeficientes, reduciendo la sensibilidad del modelo frente a la redundancia entre predictores altamente correlacionados, lo que ayuda a mitigar los problemas de heterocedasticidad y multicolinealidad, además de mejorar la estabilidad e interpretabilidad del modelo. Se analizó la relación de la exclusión financiera con las siguientes variables: incidencia de la pobreza, alfabetización, PIB per cápita, índice de Gini y acceso a banda ancha fija. Preliminarmente, se halló que la incidencia de la pobreza y la alfabetización mantienen una relación estadísticamente significativa con la exclusión financiera, y que los signos de sus respectivos coeficientes coinciden con la relación teórica que la literatura especializada describe entre estas variables. Es decir, un aumento en la incidencia de la pobreza se asocia con un incremento de la exclusión financiera, mientras que una mayor alfabetización se relaciona con una reducción de la exclusión financiera. Sin embargo, al corregir heterocedasticidad ninguna de las variables presentó un coeficiente estadísticamente significativo, lo que evidencia los problemas de endogeneidad del modelo en cuanto a variables omitidas. Por lo tanto, se recomienda explorar la relación entre la concentración del mercado financiero, medida por el Índice HerfindahlHirschman (HHI), y el Índice de Desarrollo Humano (IDH) con la exclusión financiera, tal como lo sugiere la literatura revisada en el marco teórico y empírico de la presente investigación.