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Alfredo R. Anaya Narváez, John Buelvas Parra, Yaneth P. Romero Alvarez
La importancia de la inclusión financiera radica, en que se trata de un asunto relacionado con la posibilidad del disfrute efectivo de los derechos de las personas, a llevar una vida digna y tener mejor calidad de vida. En este sentido, el objetivo principal de este trabajo es probar la incidencia de la pobreza monetaria en la inclusión financiera de los hogares del municipio de Montería, departamento de Córdoba-Colombia, a través de un modelo econométrico probabilístico o de respuesta cualitativa denominado Probit, utilizando además otras variables socioeconómicas que ayuden a explicar el fenómeno de la inclusión financiera. Para lograrlo se tomó información primaria mediante encuestas a 556 hogares monterianos sobre las variables involucradas en el análisis y, mediante el programa Eviews 7.1 se procesó la información para obtener la estimación del modelo econométrico. Los resultados confirman que este fenómeno se puede estudiar adecuadamente a través de un análisis de regresión binomial y demuestra que existe una relación inversa entre pobreza monetaria e inclusión financiera. Se concluye, que los factores que incrementan las probabilidades de inclusión de los hogares son los mayores niveles de educación del jefe del hogar y la ubicación de este último en el área urbana del municipio.
The importance of financial inclusion lies in the fact that it is an issue related to the possibility of the effective enjoyment of people’s rights, to lead a dignified life and to have a better quality of life. In this sense, the main objective of this work is to prove the incidence of monetary poverty in the financial inclusion of households in the municipality of Monteria, department of Córdoba-Colombia, through a probabilistic econometric model or qualitative response called Probit, also using other socio-economic variables that help explain the phenomenon of financial inclusion. To achieve this, primary information was taken through surveys of 556 monterian households on the variables involved in the analysis and, through the Eviews 7.1 program, the information was processed to obtain the estimate of the econometric model. The results confirm that this phenomenon can be adequately studied through a binomial regression analysis and demonstrates that there is an inverse relationship between monetary poverty and financial inclusion. It is concluded that the factors that increase the probability of inclusion of households are the higher levels of education of the head of the household and the location of the latter in the urban area of the municipality
