Ciencias Sociales

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/582985

Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Gobierno y Transformación Pública, Humanidades y Educación, Arquitectura y Diseño, Negocios y EGADE Business School.

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20231

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Advisor: search.filters.advisor.Alcalá Durand, María FernandaSubject: search.filters.subject.Acceso a servicios financieros

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    Tesis de maestría / master thesis
    Impacto de la pandemia en la inclusión financiera de mujeres: un análisis comparativo utilizando modelos de Machine Learning
    (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2023-11-24) Muñoz Martínez, Miguel Alejandro; Alcalá Durand, María Fernanda; emipsanchez; Hernández Franco, Daniel; Revilla Solis, Tatiana; Escuela de Gobierno y Transformación Pública; Sede EGAP Ciudad de México
    El propósito central de esta investigación es examinar las repercusiones de la pandemia en la brecha de género del acceso a servicios financieros formales, tales como tarjetas de crédito, seguros y opciones de ahorro. El acceso a financiamiento se ha vuelto esencial en la actualidad, ya que no solo facilita la adquisición de bienes y servicios en el corto plazo, sino que también proporciona una red de seguridad frente a contingencias inesperadas, como aquellas relacionadas con la salud. No obstante, en México, las oportunidades para acceder a estos servicios financieros no se distribuyen equitativamente entre la población, siendo el ingreso y el género factores determinantes. Este estudio explorará la participación económica de las mujeres y los desafíos que han enfrentado, poniendo especial énfasis en cómo la pandemia ha exacerbado las disparidades existentes. Para el análisis, se recurrió a las bases de datos de la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) y la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), llevadas a cabo por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía, complementándose con otras fuentes oficiales. Mediante la aplicación de modelos de machine learning, se identificaron variables sociales, domésticas y educativas que influyen en el acceso de las mujeres a servicios financieros específicos. El objetivo es discernir entre los impactos negativos y positivos y comprender mejor la vulnerabilidad de las mujeres en términos de financiamiento después la crisis sanitaria con bases en estas variables.
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