Revista: | Problemas del desarrollo |
Base de datos: | CLASE |
Número de sistema: | 000515425 |
ISSN: | 0301-7036 |
Autores: | Díaz Rodríguez, Héctor Eduardo1 Sosa Castro, Miriam2 Cabello Rosales, Alejandra1 |
Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México. México 2Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, Ciudad de México. México |
Año: | 2019 |
Periodo: | Oct-Dic |
Volumen: | 50 |
Número: | 199 |
Paginación: | 115-140 |
País: | México |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, socioeconómico |
Resumen en español | En años recientes el crédito al consumo en México creció de manera importante. Las tarjetas de crédito, que representan 52% de los créditos en el país, crecieron 19% de 2011 a 2018; mientras que el endeudamiento promedio por tarjeta creció 62%. Dicho crecimiento genera problemas de sobreendeudamiento de los hogares mexicanos. Empleando microdatos de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos en los Hogares (ENIGH), la presente investigación busca encontrar los factores del sobreendeudamiento en los hogares, y aportar una explicación del mismo para ello, se utilizó la metodología de redes neuronales. El principal determinante de sobreendeudamiento de los hogares mexicanos es la existencia de un crédito bancario, hecho que indica una transferencia de largo plazo del ingreso familiar hacia este sector financiero |
Resumen en inglés | In recent years, consumer credit in Mexico has grown in significant ways. Credit cards, which represent 52% of credit in the country, grew by 19% from 2011 to 2018, while the average debt per card increased by 62%. This increase generates problems of over-indebtedness in Mexican households. Using microdata from the National Income and Expenditure Survey (NIES), this research seeks to identify the factors that affect over-indebtedness in households, and to offer an explanation of said phenomenon using a neural network methodology. The principal determinant of over-indebtedness in Mexican households is the existence of bank credit, given that this indicates a long-term transfer of family income to the financial sector |
Disciplinas: | Economía |
Palabras clave: | Condiciones económicas, México, Hogares, Economía familiar, Endeudamiento financiero, Crédito al consumo, Poder adquisitivo, Banca comercial, Redes neuronales artificiales |
Keyword: | Economic conditions, Mexico, Households, Family economy, Financial debt, Consumer credit, Acquiring power, Commercial banking, Artificial neural networks |
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