La baja tasa de bancarización del Perú en los años 2010 al 2019

Abstract

Para la siguiente investigación, se ha aplicado la metodología de Data Science de IBM analizando el indicador macroeconómico de la bancarización en el Perú desde el año 2010 hasta el 2019; con el objetivo de generar una proyección para el año 2024 de este ratio y conocer los factores que influyen. Para ello, se ha definido la bancarización cómo el indicador económico, con un enfoque analítico predictivo y se ha trabajado con datos obtenidos de entidades públicas del gobierno peruano; con ello, se ha elaborado un modelo matemático de proyección en base de un modelo de regresión. También se trabajó con programas de visualización para tener una mejor visión de la investigación, por último, se evaluó este modelo obteniendo mejores resultados más certeros. De esta manera, se ha encontrado que uno de los mayores factores que influyen en la bancarización es la informalidad con la que trabajan los peruanos. Aplicando el modelo matemático se trabajó con un R cuadrado de 99.15%, validando que el nivel de predicción es alto; con el mismo, se obtuvo que con una tasa de informalidad del 65% para el año 2024 el Perú contaría con una tasa de bancarización de 43.45%. Así es como se deduce que el proceso de bancarización es necesario para aumentar la economía del Perú y actualmente cuenta con varios factores que influyen en su desarrollo, principalmente, la informalidad; además del nivel de educación y las facilidades de acceso a la banca por parte de las entidades financieras.

For the following research, the IBM Data Science methodology has been applied analyzing the macroeconomic indicator of bankarization in Peru from 2010 to 2019; with the objective of generating a projection for the year 2024 of this ratio and knowing the factors that influence it. For this, bankarization has been defined as the economic indicator, with a predictive analytical approach, we have worked with data obtained from public entities of the Peruvian government; With this, a projection mathematical model has been developed based on a regression model, we also worked with visualization programs to have a better vision of the research, finally this model was evaluated obtaining better, more accurate results. In this way, it has been found that one of the major factors influencing bankarization is the informality with which Peruvians work. Applying the mathematical model, we worked with an R squared of 99.15%, validating that the level of prediction is high; With it, it was obtained that with an informality rate of 65% for the year 2024, Peru would have a bankarization rate of 43.43%. This is how, it is deduced that the process of bankarization is necessary to increase the economy of Peru and currently has several factors that influence its development, mainly, informality; in addition to the level of education and the ease of access to banking by financial institutions.