Identificación de patrones de inclusión financiera en México con análisis multivariado: creación de dimensiones aplicando PCA para variables mixtas
Este estudio aborda la complejidad del análisis de la inclusión financiera en México por la multidimensionalidad de los datos de la ENIF 2024 y la cantidad de variables cualitativas contenidas, las cuales componen las categorías que limitan la participación de la población en el sistema financiero f...
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2026
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://trendinomics.uanl.mx/index.php/revista/article/view/16 |
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|---|---|
| author | Elizarrarás Barbosa, Elizabeth Ximena García Blanquel, Ericka Ortiz Ramírez, Ambrosio |
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| collection | Artículos de Revistas UANL |
| description | Este estudio aborda la complejidad del análisis de la inclusión financiera en México por la multidimensionalidad de los datos de la ENIF 2024 y la cantidad de variables cualitativas contenidas, las cuales componen las categorías que limitan la participación de la población en el sistema financiero formal. El objetivo principal es la identificación de patrones aplicando análisis multivariado para seleccionar adecuadamente el conjunto de dimensiones que conforman las categorías de estudio y extraer con mayor exactitud sus características. Aplicando el Análisis de Componentes Principales para variables mixtas, se trabajan eficientemente las variables categóricas de la encuesta considerando que la mayoría de las técnicas multivariadas trabaja con variables numéricas. Los hallazgos demuestran que esta metodología es eficiente para la detección de patrones y reducción de dimensionalidad lo que resulta útil para emplearse en investigaciones con mayor profundidad. |
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| physical | Trendinomics; Vol. 2 No. 1 (2026); 19-28 Trendinomics; Vol. 2 Núm. 1 (2026); 19-28 3122-3974 |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Universidad Autónoma de Nuevo León |
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| spelling | trendinomics-article-162026-03-22T14:59:33Z Identifying financial inclusion patterns in Mexico with multivariate analysis: creating dimensions by applying PCA to mixed variables Identificación de patrones de inclusión financiera en México con análisis multivariado: creación de dimensiones aplicando PCA para variables mixtas Elizarrarás Barbosa, Elizabeth Ximena García Blanquel, Ericka Ortiz Ramírez, Ambrosio Inclusión financiera, PCA, Dimensiones, Estructuras latentes Clasificación JEL: C38, G21, C45 Financial inclusion, PCA, Dimensions, Latent structures E JEL Classification: C38, G21, C45 This study addresses the complexity of financial inclusion analysis in Mexico due to the multidimensionality of the ENIF 2024 data and the number of qualitative variables contained, which compose the categories that limit the population's participation in the formal financial system. The main objective is the identification of patterns by applying multivariate analysis to properly select the set of dimensions that make up the categories under study and to extract their characteristics with greater accuracy. By applying Principal Component Analysis for mixed variables, the categorical variables of the survey are efficiently handled, considering that most multivariate techniques work with numerical variables. The findings demonstrate that this methodology is efficient for pattern detection and dimensionality reduction, which is useful for use in more in-depth research. Este estudio aborda la complejidad del análisis de la inclusión financiera en México por la multidimensionalidad de los datos de la ENIF 2024 y la cantidad de variables cualitativas contenidas, las cuales componen las categorías que limitan la participación de la población en el sistema financiero formal. El objetivo principal es la identificación de patrones aplicando análisis multivariado para seleccionar adecuadamente el conjunto de dimensiones que conforman las categorías de estudio y extraer con mayor exactitud sus características. Aplicando el Análisis de Componentes Principales para variables mixtas, se trabajan eficientemente las variables categóricas de la encuesta considerando que la mayoría de las técnicas multivariadas trabaja con variables numéricas. Los hallazgos demuestran que esta metodología es eficiente para la detección de patrones y reducción de dimensionalidad lo que resulta útil para emplearse en investigaciones con mayor profundidad. Universidad Autónoma de Nuevo León 2026-03-21 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://trendinomics.uanl.mx/index.php/revista/article/view/16 10.29105/trendinomics.v2i1.16 Trendinomics; Vol. 2 No. 1 (2026); 19-28 Trendinomics; Vol. 2 Núm. 1 (2026); 19-28 3122-3974 spa https://trendinomics.uanl.mx/index.php/revista/article/view/16/13 Copyright (c) 2026 Elizabeth Ximena Elizarrarás Barbosa, Ericka García Blanquel, Ambrosio Ortiz Ramírez https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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