����������������������������������������������������������������������������������

 

 

Modelo de Elecci�n Binaria para determinar el endeudamiento del jefe de hogar en Quevedo y cantones de influencia

 

Binary Choice Model to determine the debt of the head of household in Quevedo and influential cantons

 

Modelo de escolha bin�ria para determinar a d�vida do chefe de fam�lia em Quevedo e cant�es influentes

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: jrivera@uteq.edu.ec

 

Ciencias Econ�micas y Empresariales

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 06 de mayo de 2024 *Aceptado: 17 de junio de 2024 * Publicado: �25 de julio de 2024

 

        I.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias Sociales Econ�micas y Financieras, Quevedo, Ecuador.

      II.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias Sociales Econ�micas y Financieras, Quevedo, Ecuador.

   III.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias Sociales Econ�micas y Financieras, Quevedo, Ecuador.

   IV.            Escuela Superior Polit�cnica del Litoral, Guayaquil, Ecuador.

 

Resumen

El objetivo de la presente investigaci�n fue desarrollar y validar un modelo de elecci�n binaria que permita predecir los patrones de endeudamiento de los jefes de hogar en Quevedo y sus cantones de influencia, con el fin de ayudar a comprender c�mo funcionan las econom�as locales. Para ello, la investigaci�n fue de car�cter cuantitativo con un alcance descriptivo el cual estudi� las conductas, actitudes y perfiles, mientras que el alcance explicativo busc� establecer las cusas del endeudamiento. Se consider� una muestra de 404 jefes de hogar de quienes se obtuvieron los datos pertinentes para ser analizados mediante un modelo de regresi�n log�stica con el m�todo de m�xima verosimilitud y con pseudo r cuadrado de McFadden de 0.2921, que permite establecer en t�rminos no lineales, que el modelo no es necesariamente malo, ya que se predijo correctamente 275 veces y fall� en 23. El �rea debajo de la curva ROC fue igual a 84.95%: por lo que se concluye que la probabilidad de que el jefe de hogar este en condici�n de endeudado, depende de variables socio-econ�micas con el ingreso mensual, los a�os de estudios (�ltimo), la experiencia laboral y la percepci�n de su calidad de vida. Dichos factores hacen que la probabilidad de que el jefe de hogar este endeudado sea tres veces mayor a la probabilidad de que no lo est�.���

Palabras clave: Patrones de Endeudamiento; Finanzas Familiares; Modelo Logit.

 

Abstract

The objective of this research was to develop and validate a binary choice model that allows predicting the indebtedness patterns of household heads in Quevedo and its influential cantons, in order to help understand how local economies work. To this end, the research was quantitative in nature with a descriptive scope which studied behaviors, attitudes and profiles, while the explanatory scope sought to establish the causes of indebtedness. A sample of 404 heads of household was considered, from whom the relevant data was obtained to be analyzed using a logistic regression model with the maximum likelihood method and with McFadden's pseudo r square of 0.2921, which allows establishing in non-linear terms that The model is not necessarily bad, since it was correctly predicted 275 times and failed 23 times. The area under the ROC curve was equal to 84.95%: therefore, it is concluded that the probability that the head of the household is in a condition of indebted, depends on socio-economic variables with monthly income, years of studies (last), work experience and perception of their quality of life. These factors make the probability that the head of the household is in debt three times greater than the probability that he is not.

Keywords: Debt Patterns; Family Finances; Logit model.

 

Resumo

O objetivo desta investiga��o foi desenvolver e validar um modelo de escolha bin�ria que permita prever os padr�es de endividamento dos chefes de fam�lia em Quevedo e nos seus cant�es influentes, de forma a ajudar a compreender o funcionamento das economias locais. Para tal, a investiga��o foi de natureza quantitativa com um �mbito descritivo que estudou comportamentos, atitudes e perfis, enquanto o �mbito explicativo procurou estabelecer as causas do endividamento. Foi considerada uma amostra de 404 chefes de fam�lia, dos quais foram obtidos os dados relevantes para serem analisados ​​atrav�s de um modelo de regress�o log�stica com o m�todo da m�xima verosimilhan�a e com o pseudo r quadrado de McFadden de 0,2921, o que permite estabelecer em termos n�o lineares que o modelo n�o � necessariamente mau, pois foi previsto correctamente 275 vezes e falhou 23 vezes. fam�lia estar em condi��o de endividado, depende de vari�veis ​​socioecon�micas como o rendimento mensal, os anos de estudos (�ltimos), a experi�ncia profissional e a perce��o de qualidade de vida. Estes factores fazem com que a probabilidade de o chefe de agregado familiar estar endividado seja tr�s vezes superior � probabilidade de n�o estar.

Palavras-chave: Padr�es de D�vida; Finan�as Familiares; Modelo logit.

 

Introducci�n

En el �mbito de las finanzas familiares, el proceso de toma de decisiones sobre la acumulaci�n de deudas se erige como un componente cr�tico que moldea la estabilidad financiera y la resiliencia econ�mica. Seg�n Dom�nguez-Mart�nez & L�pez-Jim�nez (2020) comprender los intrincados factores que dirigen el comportamiento de endeudamiento de los jefes de hogar en regiones espec�ficas proporciona valiosos conocimientos sobre las din�micas econ�micas a nivel localizado (p. 20). Por lo tanto, es necesario explorar y analizar los factores determinantes que influyen en la adquisici�n de deudas de los jefes de hogar, empleando, mediante un modelo como el de elecci�n binaria como marco de an�lisis.

En el endeudamiento de los hogares son de importancia y trascienden las simples transacciones financieras, que reflejan una compleja interacci�n de determinantes socioecon�micos, culturales y conductuales, (Ram�rez Rodr�guez & Erquizio Espinal, 2021, pp. 15�16).

Quevedo, es una ciudad ubicada en la provincia de Los R�os � Ecuador, la cual presenta un entorno socioecon�mico �nico donde converge una multitud de factores para influir en las decisiones de endeudamiento de los jefes de hogar. Por lo que se busca desentra�ar los impulsores subyacentes que contribuyen a las decisiones de endeudamiento dentro de Quevedo y sus cantones influyentes, proporcionando una comprensi�n matizada de c�mo estas decisiones impactan las estructuras econ�micas y contribuir al corpus existente de conocimientos sobre el comportamiento financiero de los hogares dentro de un contexto geogr�fico espec�fico.

Al emplear un modelo de elecci�n binaria, se pretende desentra�ar la compleja red de determinantes que influyen en las decisiones de endeudamiento, enriqueciendo la comprensi�n de las din�micas econ�micas localizadas y sentando las bases para recomendaciones pol�ticas fundamentadas. Adem�s, el modelo de elecci�n binaria en el examen del comportamiento de endeudamiento, facilita una evaluaci�n exhaustiva de los factores que rigen el proceso de toma de decisiones, (Molineros Negrete, 2021, p. 35). El modelo permite la clasificaci�n de los hogares en dos categor�as: por un lado, se encuentran aquellos que optan por la deuda y por otro, aquellos que se abstienen de ella; generando la naturaleza dicot�mica de las decisiones de endeudamiento.

El marco anal�tico, tiene como prop�sito fundamental el desarrollo y validaci�n de un modelo de elecci�n binaria s�lido a fin de predecir los patrones de endeudamiento de los jefes de hogar, para lo cual se requiere indagar acerca del manejo o salud de sus de las finanzas familiares. Predecir la din�mica de la deuda de los hogares en Quevedo y sus cantones circundantes es fundamental no solo para la indagaci�n acad�mica, sino tambi�n para la formulaci�n de pol�ticas y la planificaci�n econ�mica; por lo que, una comprensi�n profunda de los factores que influyen en el comportamiento de endeudamiento, puede ayudar a quienes son responsables de establecer pol�ticas, as� como a las instituciones financieras a dise�ar intervenciones espec�ficas, fomentar pr�cticas de endeudamiento responsables a trav�s de la educaci�n financiera y fortalecer la resiliencia financiera de los hogares en esta regi�n.

Molineros Negrete (2021) destaca una serie de variables socioecon�micas que influencian el acceso al cr�dito o endeudamiento en Ecuador en la era post Covid_19, las mismas ser�an el g�nero, la edad, el nivel educativo, el tipo de empleo, el ingreso mensual, la situaci�n financiera previa a la crisis, la percepci�n de la situaci�n econ�mica actual y la percepci�n de la situaci�n laboral actual (p. 67). Cabe indicar que Garc�a �lvarez & Almeida Guzm�n (2021) con el fin de mejorar las condiciones para un correcto manejo de las finanzas familiares, recomiendan establecer un pacto productivo-financiero para racionalizar los costos bancarios con la finalidad de que la tasa de inter�s no afecte al endeudamiento (p. 10). De acuerdo con el informe del (International Monetary Fund, 2020, p. 22) Ecuador necesita �expanding social assistance programs, ensuring fiscal and debt sustainability, and laying the foundations for strong growth that benefits all Ecuadorians.� Por lo que la problem�tica es macroecon�mica.

Por otro lado, (L�pez Bedoya & Ram�rez Mej�a, 2020, p. 33) indican que existen factores socioecon�micos que crean brechas insalvables en el correcto manejo de las finanzas personales de los habitantes de en el barrio Calatrava en Itag��; as� mismo y en concordancia con lo anterior, Navarro-Herrera et al. (2022, p. 769) en un an�lisis de educaci�n financiera hacia los habitantes de una ciudad colombiana, indican que pese a los grandes esfuerzos del gobierno y del sistema financiero por educar a la poblaci�n en finanzas, esta sigue tomando decisiones financieras err�neas, especialmente en lo que respecta al endeudamiento. En efecto, Navarro-Herrera et al. (2022, p. 778) proponen un modelo de gesti�n de las finanzas familiares constituido por cuatro componentes: el presupuesto familiar, el plan de ahorro, el plan de financiamiento y el plan de inversi�n, que permitan planificar y controlar las finanzas personales y familiares; en ese sentido, Loaiza Mar�n et al. (2019, p. 51) indican que la gesti�n de las finanzas personales es una herramienta clave para llevar a cabo un proceso de toma de decisiones financieras que contribuya a la estabilidad econ�mica de los individuos.

 

Materiales y m�todos

La presente investigaci�n fue de naturaleza cuantitativa, cuyo alcance es descriptivo porque pretende estudiar y describir conductas, actitudes y perfiles de los jefes de hogar en Quevedo y zonas de influencia (Bernal, 2016, p. 120), Adem�s, es explicativo porque pretende establecer las causas del porqu� los jefes de hogar est�n endeudados, todo a trav�s de una exploraci�n y descripci�n de hallazgos para posteriormente asociarlos y explica las causas del endeudamiento, (Hern�ndez & Mendoza, 2018, p. 106). En cuanto al dise�o, es no experimental con recolecci�n de datos transeccionales, siguiendo a Kerlinger & Lee (2002, p. 420). La recolecci�n de la data se da en un �nico momento, adem�s, se hacen inferencia sobre las asociaciones entre las variables sin intervenci�n directa, tanto de la variable dependiente y de las independientes. Gracias al an�lisis deductivo impl�cito en esta investigaci�n se pueden establecer conexiones entre la teor�a y la observaci�n a trav�s de la asociaci�n, correlaci�n y relaci�n. (L�pez Leones et al., 2022, p. 2643)

En cuanto a la construcci�n metodol�gica, se consider� un muestreo estratificado separando a la poblaci�n en segmentos exclusivos y homog�neos, estableciendo a conveniencia la poblaci�n objetivo representadas a trav�s de los jefes de hogar de las familias quevede�as y sus zonas de influencia. Para la recolecci�n de la informaci�n, y a fin de disminuir posibles sesgos se realiz� una encuesta piloto, se filtraron los errores y posteriormente se eligi� un tama�o muestral de 404 jefes de hogar, que en la mayor�a de ocasiones fueron padres o madres de los estudiantes de las Facultad de Ciencias Sociales Econ�micas y Financieras (FCSEF); posteriormente, el trabajo de campo fue on line mediante la herramienta Google Form. Cabe indicar que la muestra anterior fue a conveniencia y superior a los 398 que result� de la formulaci�n para una poblaci�n objetivo de 206 800 habitantes m�s zonas de influencia. (Instituto Nacional de Estad�sticas y Censos - INEC, 2022).

Al tratarse de un fen�meno de estudio discreto (no continuo) se analiz� un modelo de respuesta cualitativa, donde la unidad de investigaci�n fue el jefe de hogar; a la vez, se consider� cinco secciones o segmentos donde se describieron los factores descritos en el cuadro 1. La variable independiente del modelo, fue una variable dicot�mica que tomaba el valor de uno (1) si la persona jefa de hogar est� en condici�n de endeudamiento; de esta manera, se consider� como hip�tesis: �la persona jefa de hogar est� endeudada�. Por lo tanto, se requiera indagar acerca de aquellas variables que inciden en el incremento de las deudas familiares y que dificultan la recuperaci�n financiera.

 

Modelo econom�trico utilizado y estimaci�n

Para el an�lisis de la investigaci�n se utiliz� el software estad�stico STATA. Se desarroll� un modelo de elecci�n binaria, donde la variable end�gena es dicot�mica, obteniendo como resultado un modelo no lineal junto con sus errores no lineales. De esta manera, las respuestas ser�n medidas a trav�s de una funci�n log�stica o funci�n normal de probabilidades acumuladas, cuya variable dependiente �y� toma exclusivamente valores de una variable dummy (0 y 1), �xito y fracaso para cualquiera de las categor�as. (A. C. Cameron & Trivedi, 2005, p. 467).

Se escoge una funci�n para �que permiti� determinar el score para diferenciar o clasificar a los valores que toman 0 y 1. La distribuci�n log�stica garantiz� que los valores est�n entre esos valores, por lo tanto, se construye una distribuci�n log�stica que permita asegurar ese rango.

Donde:

Para linealizar el predictor �se utiliz� el Odds Ratio, como artificio, constituy�ndose en la raz�n de probabilidades, (A. C. Cameron & Trivedi, 2005, p. 470), operando de la siguiente manera.

Se utiliz� los logaritmos naturales con el fin de linealizar el predictor o score.

Se obtuvo el logaritmo de la raz�n de probabilidades, el cual no solo es lineal en x, sino tambi�n, desde el punto de vista de la estimaci�n (lineal en los par�metros, a partir del L = Logit se estima mediante m�xima verosimilitud (MV) para encontrar las probabilidades �ptimas.

Como marco te�rico metodol�gico, siguiendo a Greene (2017, pp. 736�740) se menciona que el equivalente de la prueba F en el modelo de regresi�n lineal es el estad�stico de la Raz�n de Verosimilitud (RV). Con distribuci�n x^2 con gl igual al n�mero de variables explicativas, adem�s, cada coeficiente es un coeficiente de pendiente parcial y mide el cambio en el Logit estimado correspondiente a una unidad de cambio del valor de cada regresada estimada.

 

Tabla 1: Descripci�n de las variables consideradas

 

Resultados y discusi�n

An�lisis descriptivo

Se parte desde la comprensi�n del perfil de los encuestados relacionados con su media de ingreso anual, de las 404 personas jefes de hogar encuestadas el 57.43% fueron hombres, cuya media de edad y de ingreso anual fue de 43 a�os y 8 234 d�lares respectivamente, esto es en promedio 3 a�os mayor con respecto a la edad de las mujeres jefas de hogar y un 25.54% m�s con respecto a la media de sus ingresos anuales cuya representaci�n muestral alcanz� el 42.57% tal como se detalla en la Tabla 2.

�

Tabla 2: Poblaci�n muestral por sexo, media de edad y media del Ingreso Anual

Nota: *Indica promedio. Elaborado por los autores.

 

En la tabla 3 de contingencia, se sugiere alg�n tipo de relaci�n entre la variable �estr�s generado por el endeudamiento familiar� (pregunta dicot�mica 1 si, 0 no) y el �principal desaf�o a enfrentar relacionado con las deudas familiares�, en donde el estr�s es relativamente mayor cuando se percibe escasez de ingresos y elevado nivel de intereses por amortizaci�n de deudas, con el 85.24% y 84.93% respectivamente, con un intervalo de confianza del 95% el error de afirmar que las variables est�n asociadas o no son independientes es menor al nivel de significancia, por lo que cabe rechazar dicha hip�tesis y concluir la no independencia de variables.

De acuerdo con el ritual de la significancia estad�stica y considerando un nivel de significancia estad�stica del 5%, las variables �estr�s por endeudamiento� y �principales desaf�os financieros� no son independientes; es decir, los jefes de hogar perciben mayores niveles de estr�s cuando enfrentan los diversos desaf�os financieros relacionados con la disminuci�n de sus deudas, principalmente cuando de falta de ingresos o devengar altos intereses se trata. No obstante, al tratarse de una tabla cruzada mayor a una de 2x2 la interpretaci�n suele dificultarse ya que no se obtienen conclusiones optimas, precisando de una vez, se requiere dicotomizar la tabla de contingencia con el fin de obtener resultados v�lidos para este trabajo de investigaci�n.

Los resultados dicotomizados con Stata/MP 16 arrojan estad�sticos de la variable respuesta estr�s para cada categor�a, para altos intereses vs otros desaf�os, Pearson chi2(1) = 1.0274 Cram�r's V = -0.0504 p value = 0.311; para falta de ingresos vs otros desaf�os, Pearson chi2(1) = 5.7986 Cram�r's V = -0.1198 p value = 0.016; para falta de planificaci�n financiera vs otros desaf�os Pearson chi2(1) = 2.6234 Cram�r's V = 0.0806 p value = 0.105; para otros vs otros desaf�os Pearson chi2(1) = 10.1660 Cram�r's V = 0.1586 p value = 0.001.

 

Tabla3: Estr�s por deudas vs principal desaf�o con relaci�n a las deudas

Pearson Chi2 = 14.9018 Cram�r's V = 0.1921 Prob = 0.0019

Nota: La primera fila tiene frecuencias y la segunda fila tiene los porcentajes de columna. Elaborado por los autores.

 

De los anteriores c�lculos se refuerzan los resultados de la tabla 3, ya que la falta de ingresos -suficientes- de las familias incide en la generaci�n de tensi�n y estr�s del jefe de hogar a la hora de cumplir con sus obligaciones financieras.

En lo que respecta a la otra variable significativa: �otros desaf�os�, futuros an�lisis deber�an indagar y entender la generaci�n de estr�s por deudas en las personas, por ejemplo, la acumulaci�n de dudas o sobreendeudamiento como factor generador de estr�s, en ese sentido Molineros Negrete, (2021, p. 16) indica que los pr�stamos informales fomentan el endeudamiento excesivo ya que las personas suelen utilizarlos para pagar deudas anteriores. Las altas tasas de inter�s de estos pr�stamos dificultan la recuperaci�n de la inversi�n, lo que puede afectar a sus niveles de estr�s.

 

Resultados de las estimaciones econom�tricas

Para la estimaci�n del modelo se utiliza el software Stata/MP 16, se corre el comando stepwise, con el fin de separar o no considerar variables no significativas, (C. Cameron & Trivedi, 2009, p. 450), para esto se establece como nivel de significancia para la eliminaci�n varias probabilidades p value iguales a 0.01; 0.05 y 0.10.

Una vez realizadas las iteraciones correspondientes, y a raz�n de la m�xima verosimilitud, se obtiene los mejores resultados del modelo en la tabla 4, en la misma se puede observar significancia conjunta tanto en el chi cuadrado como en pseudo r cuadrado de McFadden (1973) cuyo resultado es 0.2905, el cual en t�rminos no lineales no necesariamente es malo e indicar�a si el efecto combinado de todas las variables del modelo es diferente de cero, por otro lado, todas las variables del modelo son significativas a raz�n del test de Wald y el p valor con sus distintas significancias, as� mismo, la columna Coef es el logaritmo de la raz�n de probabilidad Odd Ratio, por lo que en primera instancia se analiza el signo y la significancia y no necesariamente el n�mero. (Wooldridge, 2013, p. 239).

 

Tabla 4: Resultados para el Modelo Bivariado de Posesi�n de Deudas.

*** p<.01, ** p<.05, * p<.1

Nota: Elaborado por los autores.

 

Analizando la variable lingm, a medida que el jefe de hogar disfruta de un nivel socioecon�mico alto; es decir, mayores ingresos acumulados. La probabilidad que este endeudado es mayor, aquello se relaciona tambi�n con la capacidad de endeudamiento para la satisfacci�n de necesidades suntuarias del hogar que permiten esos ingresos altos (Ortega-Vivanco, 2020, p. 275), cumpli�ndose aquella m�xima que reza: a mayor nivel de ingresos mayor nivel de deuda (Gonz�lez & Le�n, 2007, p. 145), por otro lado, la variable estr, indica estr�s, si un jefe de hogar tiene estr�s -y tensi�n-, la probabilidad de condici�n de endeudado es alta, en ese orden de ideas, si la persona jefe de hogar se ha visto en la necesidad de tomar medidas para reducir sus deudas, red_deu, entonces la probabilidad de que este endeudado es mayor, en cuanto a la experiencia exp, a medida que la persona jefe de hogar acumula experiencia la probabilidad de estar endeudado tiende a ser menor, esto estar�a asociado tambi�n a la edad, ya que a mayor experiencia tambi�n mayor edad, ergo se presentar�a mayor juicio a la hora de endeudarse.

Sin embargo, se necesita garantizar la predicci�n del modelo, para eso se construye la matriz de confusi�n o predicci�n que permite conocer cu�nto est� acertando o no el modelo. La tabla 5 a continuaci�n, indica el n�mero de personas jefes de hogar que est�n endeudados y los que no, en donde el punto de corte es el 50%, se observa que el modelo predice correctamente 275 veces, esto se conoce como sensibilidad, la probabilidad de que el jefe de hogar se endeude dado que se endeud�, sin embargo, ha fallado en 23 ocasiones, es decir, el modelo en 23 observaciones indica que el jefe de hogar no est� endeudado cuando si lo est�.

 

Tabla 5: Predicci�n.

Nota: Elaborado por los autores.

 

Por otro lado, dada la especificidad el modelo acierta en 55 ocasiones; es decir, la probabilidad de que no se endeude dado que no se endeud� y falla en 49 ocasiones, de los 404 jefes de hogar encuestados (2 missing values generated), el modelo clasifica correctamente el 82.09% de los casos, sensibilidad 92.08% y especificidad 52.88%, de acuerdo con Zhang et al. (2019, p. 1398), se considera que el modelo predice bien si se obtiene una ratio de clasificaci�n mayor al 70%.

 

 

 

 

 

 

Gr�fico 1: Curva ROC

 

Un resultado similar se puede observar en el gr�fico 1, donde se muestra la capacidad predictiva a trav�s del �rea de sensibilidad y especificidad del modelo, en �l se deben cumplir las siguientes especificaciones: la sensibilidad resulta de los verdaderos positivos entre el total de los positivos y la especificidad resulta de los verdaderos negativos entre el total de los negativos, (Centro de Investigaci�n y Desarrollo - CIDE, 2002).

Se puede observar que a medida que la l�nea se acerca al tope de la sensibilidad (1.0) es mejor el modelo, este discrimina bien a los jefes de hogar deudores como a los no deudores, tambi�n se requiere que uno menos la especificidad se acerque a cero. Lo que interesa es el �rea debajo de la curva, se requiere que la curva se aleje de la tangente para que sea mayor el �rea, de esa manera se permite validar la predictividad del modelo (buena clasificaci�n). Como el �rea debajo de la curva ROC es igual a 84.95%, entonces el modelo discrimina bien. Agregar nuevas variables o caracter�sticas podr�a mejorar el �rea debajo de la curva, pero eso escapa a los prop�sitos de este estudio.

 

Tabla 6: An�lisis de los Cocientes de Probabilidades de las Variables.

*** p<.01, ** p<.05, * p<.1

Nota: Elaborado por los autores.

 

En la tabla 6 se muestran los odds ratios o cocientes de probabilidades de las variables, se ignora los valores uno o cercanos a uno ya que indicar�an poca relaci�n entre la variables dependiente e independiente; por ejemplo: ante un aumento en los niveles de estr�s de la persona jefe de hogar (estr) la probabilidad de estar endeudado es 3.3 veces superior a no estar endeudado. Por otro lado, a mayor afectaci�n de las deudas en la calidad de vida (deu_cal_vid), la probabilidad de que la persona jefa de hogar este endeudado es 1.8 veces menor a que no lo est�.

A medida que se incrementan el n�mero de miembros de la familia con t�tulo universitario (tit_uni_fam), la probabilidad del jefe de hogar de estar endeudado es 1.3 veces mayor respecto de la probabilidad de que no lo este. En igual forma, cuando los jefes de hogar consideran que los montos de deuda son superiores en la escala de preferencias (mon_deu), la probabilidad de que el jefe de hogar este endeudado es 2.0 veces superior a que no lo est�. Al mismo tiempo, haber tomado medidas espec�ficas para abordar el endeudamiento (red_deu), hace que la probabilidad de estar endeudado seas 2.1 veces superior a que no lo est�, as� mismo, si el jefe de hogar percibe que sus ingresos son menores con respecto a los ingresos de otros jefes de hogar (ing_vs_ingOtfam), entonces la probabilidad de estar endeudado es 1.7 veces mayor menor respecto de la probabilidad de que no lo est�.

Sin embargo, aprovechando la posibilidad de pron�sticos se requiere el an�lisis de los efectos marginales, se procede primero con las elasticidades de las variables continuas ingreso mensual, experiencia y �ltimo a�o de estudio del jefe de hogar, de la tabla 7, se obtiene que para un nivel de significancia del 5% (p value) un cambio del 1% en el logaritmo del ingreso mensual est� asociado con un cambio de 0.093 puntos porcentuales en la probabilidad de que el jefe de hogar se endeude. As� mismo, un a�o m�s de experiencia ganado por el jefe de hogar est� asociado con la reducci�n de 0.4 puntos porcentuales en la probabilidad de endeudarse, as� mismo un a�o m�s de estudios, este est� asociado con la reducci�n de 1 punto porcentual en la probabilidad de endeudarse.

 

Tabla 7: Efecto Marginal Promedio en la Muestra

Delta-method, model VCE AME

Nota: Elaborado por los autores.

 

El primer resultado contrasta con los de (Ceballos Mina, 2018, p. 333) quien encuentra que las familias con mayor nivel de ingresos flexibilizan sus perfiles de endeudamiento [�]. Por otro lado, coincide con los de (Mungaray et al., 2021, p. 68; Pe�aloza et al., 2019, p. 14) quienes coinciden cuando expresan que a mayor experiencia (considerando los rendimientos marginales decrecientes) menor acceso al endeudamiento y/o menores niveles de deuda debido a la baja de los niveles de productividad. Se coincide tambi�n con Mungaray et al., (2021, p. 19) quienes encuentran relaci�n entre los bajos niveles de escolaridad y los elevados niveles de endeudamiento, en ese orden de ideas (Licona et al., 2022; Moreira Men�ndez & Pico Saltos, 2016, p. 405) concuerdan cuando expresan que un bajo nivel educativo disminuye la productividad laboral y consecuentemente el salario, situaci�n que permite un menor margen de maniobra a la hora de disponer recursos monetarios y extinguir deudas.

Para un mejor an�lisis de los efectos marginales de las variables consideradas, se procede a dicotomizar aquellas que tienen varias categor�as, en donde mftu indica si los miembros de la familia poseen o no t�tulo universitario, ipviof indica la percepci�n de los ingresos familiares del jefe de hogar respecto a los de otras familias, pipd variable que indica el porcentaje de los ingresos que se destinan al pago de deudas, y mtdf indica el monto total aproximado de las deudas familiares. Las otras variables fueron previamente explicadas en la tabla 1.

Pasar de no estresado a estresado, o incrementar los niveles de estr�s o tensi�n est� relacionado con un cambio marginal promedio del 14.8% en la probabilidad de estar endeudado frente a no estarlo, desde la literatura Ortega Naranjo et al., (2022, p. 75) encuentran que un estr�s financiero alto obedece al temor de p�rdidas financieras y el endeudamiento vigente, por otro lado, Sepulveda Maldonado et al., (2022, p. 22) en un estudio relacionado con estudiantes universitarios chilenos encuentra que un factor protector de la salud mental universitaria es el endeudamiento -por cr�dito universitario- ya que es percibido como una inversi�n -rentable- hacia el futuro, ergo, ese tipo de endeudamiento no opera en contra.

En lo que respecta a la afectaci�n ocasionada por el nivel de deudas, si estas han mejorado respecto de han empeorado la calidad de vida, esta reduce la probabilidad de estar endeudado en 17.0 puntos porcentuales, esto reviste cierta l�gica, ya que el jefe de hogar al percibirse en mejores condiciones de vida no necesariamente percibir�a a su nivel de deudas como una situaci�n problem�tica, la ha sabido manejar, en ese en ese sentido (Ochoa Herrera et al., 2023, p. 2124) encontr� en su estudio que las personas con una adecuada planificaci�n financiera no llegan a destinar m�s del 30% de sus ingresos para pagar sus deudas, ergo, su nivel de deudas no afecta su calidad de vida, de la misma manera, (Villalobos, 2021, p. 73) en su estudio encuentra correlaci�n entre las variables calidad de vida y endeudamiento de los microempresarios formales del distrito de Los Olivos en Lima � Per�, extrapolando los resultados a microempresarios y en relaci�n con este �ltimo, Arg�elles et al., (2018, p. 48) indicaban que a mayor nivel de endeudamiento se propician mejores resultados de rentabilidad en MIPYMES tur�sticas.

Analizando los niveles de estudio, pasar de ning�n miembro de la familia con t�tulo universitario a uno o m�s provoca un cambio marginal promedio del 11.2% en la probabilidad de estar endeudado frente a no estarlo, educar cuesta ergo, el jefe de hogar se obliga a contraer compromisos financieros, de all� que para anticiparlos los jefes de hogar evitan los costos de la matricula privada y opten par la matricula p�blica como forma de ahorro presente o invitando a sus hijos a que concursen para becas o ayudas econ�micas en el trascurso de su periodo escolar hasta llegar a la universidad incluso, (Guar�n et al., 2018, p. 89), sin embargo, contrasta con los estudios de Ceballos Mina, (2018, p. 334) qui�n analizando los hogares mexicanos, expresa que las familias con niveles de escolaridad mayores [�] suavizan sus perfiles de endeudamiento a lo largo del ciclo de vida.

De all� la relevancia de la educaci�n, gracias a ella a largo plazo se consigue maniobrar deudas futuras y mejorar calidad de vida, argumento con el que coinciden (L�pez Bedoya & Ram�rez Mej�a, 2020, p. 11) quienes encuentran que la educaci�n -financiera principalmente- aumenta el nivel de conocimiento de los hogares y genera impactos directos y efectos indirectos sobre la capacidad financiera de los hogares. En el orden de las ideas anteriores (Chen et al., 2022, p. 13) concluyen: �informal financial education has a positive effect on the improvement of consumer financial capability.�

Continuando con el an�lisis, tomar medidas espec�ficas para reducir la carga de deudas familiares, frente a no tomarlas provoca un cambio marginal promedio del 9.8% en la probabilidad de estar endeudado, esto est� en consonancia con P�rez Roa & Donoso Bravo (2018, p. 34) quienes muestran como las parejas j�venes en Santiago de Chile deciden formar redes sociales o redes de relaciones �ntimas para apoyar su autonom�a econ�mica y su capacidad para hacer frente a sus deudas, otro caso podr�a ser que las familias con ingresos altos preferir�n tener menos hijos, podr�n educarlos m�s y endeudarse menos (Charles Coll et al., 2018, p. 200).

 

Conclusiones

En este estudio investigamos los patrones de endeudamiento de 404 jefes de hogar y sus zonas de influencia, para lo cual se utiliz� un modelo de elecci�n binaria para predecir sus patrones de endeudamiento. Donde los hallazgos evidenciaron que los factores m�s influyentes en los patrones de endeudamiento, responden a factores como el nivel de ingresos, la experiencia, el estr�s, los niveles educacionales, las percepciones acerca de la calidad de vida y las medidas tomadas por el jefe de hogar para reducir sus niveles de deuda.

Los jefes de hogar de todos los niveles educativos, tienen una tendencia a tomar medidas para mantener su nivel de ingresos y su calidad de vida, esto va de la mano con las acciones que toman para mitigar su endeudamiento, ya que si la persona jefe de hogar se ha visto en la necesidad de tomar acciones para reducir sus deudas, entonces la probabilidad de que este endeudado es mayor. De all� que, la percepci�n de su nivel de ingresos sea relevante, por ejemplo, si los perciben menores frente a los ingresos de otros jefes de hogar entonces poseen 1.7 veces menos probabilidades de estar endeudadas frente a las que perciben mayor diferencia. Aquellos con mayores diferenciales de renta, o jefes de hogar m�s ricos, poseen m�s probabilidades de estar endeudados, este resultado est� relacionado con la tensi�n o estr�s provocado por el endeudamiento familiar. Finalmente, todos estos factores hacen que la probabilidad de que el jefe de hogar en Quevedo y zonas de influencia este endeudado sea tres veces mayor a la probabilidad de que no lo est�.

El modelo se basa en la metodolog�a de m�xima verosimilitud y a trav�s de interacciones trata de buscar los mejores resultados, mismos que son alcanzados en la quinta interacci�n, con ello se indica que en t�rminos generales el modelo es significativo, adem�s el pseudo r cuadrado de McFadden (1973) arroja 0.2905, el cual en t�rminos log�sticos no necesariamente es malo e indicar�a si el efecto combinado de todas las variables se ajusta y adem�s es diferente de cero. Si bien los coeficientes no son directamente interpretables ni comparables en primera instancia, cabe recalcar que el modelo predice el 82.09% de los datos correctamente clasificados, as� mismo, el �rea debajo de la curva ROC es igual a 84.95%.� Por lo que, el modelo discrimina bien a los jefes de hogar deudores como a los no deudores.

El estudio esboza pron�sticos y causales acerca de los niveles de endeudamiento de los jefes de hogar de Quevedo y zonas de influencia �tiles para el dise�o de pol�ticas p�blicas y programas de educaci�n financiera que bien podr�an se socializados y posteriormente aprovechados por estas personas. Las pol�ticas p�blicas emanadas desde las instituciones p�blicas y privadas locales deben centrarse en posibilitar el acceso a una educaci�n financiera integral y en brindar apoyo econ�mico � financiero a las personas con de bajos recursos. El dise�o de programas de educaci�n financiera enfocados en ense�ar c�mo administrar las finanzas de manera responsable se tornan imprescindibles.

Respecto de las limitaciones del trabajo de investigaci�n, el muestreo fue no probabil�stico por conveniencia y online, con participaci�n predominante de jefes de hogar padres o madres de los estudiantes de la Facultad de Ciencias Sociales Econ�micas y Financieras de la Universidad T�cnica Estatal de Quevedo mermando la representaci�n de la poblaci�n quevede�a y zonas de influencia que se tiene para este estudio, adem�s, los problemas de inseguridad que aquejan al cant�n y la zona en general limitaron la recolecci�n de datos afectando los resultados de la investigaci�n. De all� que se requieran m�s investigaciones que sepan sortear estos inconvenientes y vayan directo por sobre variables no consideradas, la educaci�n financiera, por ejemplo, que incluyan y la regi�n o la cultura y su influencia en el comportamiento y las actitudes financieras de los jefes de hogar de Quevedo y zonas de influencia, tambi�n podr�an investigar c�mo estos factores cambian a lo largo del tiempo.

 

Contribuci�n de los autores

Los autores desean reconocer la contribuci�n individual de cada uno en la realizaci�n de este art�culo. Jos� Luis Rivera realiz� aproximadamente las dos terceras partes del trabajo, mientras que Ximena Guill�n y Jos� Mac�as contribuyeron igualmente al restante. La colaboraci�n equitativa y la discusi�n conjunta en todas las etapas del proceso de investigaci�n y redacci�n han enriquecido significativamente este trabajo.

Agradecimientos: Los autores desean expresar su sincero agradecimiento a los directivos de la Universidad T�cnica Estatal de Quevedo (UTEQ) y de la Facultad de Ciencias Sociales, Econ�micas y Financieras (FCSEF) por su generoso apoyo durante el proceso de investigaci�n. Su respaldo ha sido fundamental para el �xito de este trabajo.

 

Referencias

      1.            Arg�elles, L., Quijano, R., Fajardo, M., Medina, F., & Cruz, C. (2018). El Endeudamiento como Indicador de Rentabilidad Financiera en las MIPYMES Tur�sticas de Campeche. Revista Internacional Administraci�n & Finanzas, 11(1), 39�51.

      2.            Bernal, C. (2016). Metodolog�a de la investigaci�n. In Pearson (Vol. 4).

      3.            Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics: methods and applications. Cambridge university press. In Cambridge university press.

      4.            Cameron, C., & Trivedi, P. (2009). Microeconomics using stata. In Lakeway Drive, TX: Stata Press Books.

      5.            Ceballos Mina, O. E. (2018). Perfiles de ahorro y pago de deuda en el ciclo de vida de los hogares mexicanos. El Trimestre Econ�mico, 85(338), 311�339. https://doi.org/10.20430/ete.v85i338.322

      6.            Charles Coll, J. A., Mayer Granados, E. L., & Che�n Schekaiban, N. F. (2018). Desigualdad en el ingreso y crecimiento econ�mico de los municipios mexicanos: el efecto natalidad - capital humano. Estudios Econ�micos de El Colegio de M�xico, 195�217. https://doi.org/10.24201/ee.v33i2.357

      7.            Dom�nguez-Mart�nez, J., & L�pez-Jim�nez, J. (2020). El nuevo paradigma de las finanzas sostenibles: la contribuci�n del sector financiero a la lucha contra el cambio clim�tico. Universidad de Alcal�. Instituto Universitario de An�lisis Econ�mico y Social, 2.

      8.            Garc�a �lvarez, S., & Almeida Guzm�n, P. (2021). Ecuador: Situaci�n macroecon�mica en 2020 y perspectivas 2021.

      9.            Gonz�lez, M. Alejando., & Le�n, J. J. (2007). An�lisis del endeudamiento de los hogares colombianos. Revista Desarrollo y Sociedad, 60, 127�154. https://doi.org/10.13043/dys.60.4

  10.            Greene, W. H. (2017). Econometrics Analysis. In Journal of Chemical Information and Modeling (Vol. 53, Issue 9).

  11.            Guar�n, A., Medina, C., & Posso, C. (2018). Calidad, cobertura y costos ocultos de la educaci�n secundaria p�blica y privada en Colombia. Revista Desarrollo y Sociedad, 81, 61�114. https://doi.org/10.13043/dys.81.2

  12.            Hern�ndez, & Mendoza. (2018). Metodolog�a de la Investigaci�n: las Rutas Cuantitativa, Cualitativa y Mixta. In McGraw Hill Mexico.

  13.            Instituto Nacional de Estad�sticas y Censos - INEC. (2022). Generaci�n De Geoinformaci�n Para la Gesti�n del Territorio a Nivel Nacional Escala 1: 25 000.

  14.            International Monetary Fund. (2020). Ecuador Request for an Extended Arrangement Under the Extended Fund Facility-Press Release; Staff Report; Staff Supplement; and Statement By the Executive Director for Ecuador. http://www.imf.org

  15.            Kerlinger, F., & Lee, H. (2002). Investigaci�n del comportamiento. M�todos de investigaci�n en ciencias sociales. In Investigaci�n del comportamiento.

  16.            Licona, T., Mej�a, D., Paredes, F., Licona, K., Gonz�lez, S., & Salinas, L. (2022). Determinantes sociales de salud percibida y calidad de vida en mayores de diecis�is a�os, Honduras. Revista Cubana de Salud P�blica, 48(2).

  17.            Loaiza Mar�n, V., Usuga Giraldo, J., Correa Mej�a, D. A., & Betancur Ram�rez, Y. M. (2019). Determinantes del uso de herramientas financieras: an�lisis desde las finanzas personales. Science of Human Action, 4(1). https://doi.org/10.21501/2500-669x.3118

  18.            L�pez Bedoya, J., & Ram�rez Mej�a, M. C. (2020). La incidencia de factores socioecon�micos en el uso de las finanzas personales en los habitantes del barrio Calatrava en el municipio de Itag��. [Trabajo de Grado]. Tecnol�gico de Antioquia Instituci�n Universitaria.

  19.            L�pez Leones, C., Sol�s Cede�o, V., & Mero Mero, R. (2022). El endeudamiento postcovid y su impacto en las finanzas personales: caso Ecuador. POCAIP, 7(4), 2633�2654.

  20.            McFadden, D. (1973). Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour. In P. Zarembka (Ed.),. In Frontiers of Econometrics. New York: Academic Press.

  21.            Molineros Negrete, P. A. (2021). Construcci�n de un modelo de elecci�n binaria para determinar la demanda de cr�dito en el Ecuador durante la crisis por Covid-19. Escuela Polit�cnica Nacional.

  22.            Moreira Men�ndez, M., & Pico Saltos, B. (2016). An�lisis de las caracter�sticas del sector informal en la Provincia de Los R�os Ecuador. Revista Publicando, 3(7).

  23.            Mungaray, A., Gonzalez Arzabal, N., & Osorio Novela, G. (2021). Educaci�n financiera y su efecto en el ingreso en M�xico. Problemas Del Desarrollo. Revista Latinoamericana de Econom�a, 52(205), 55�78. https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2021.205.69709

  24.            Navarro-Herrera, K. R., Chuga-Pantoja, M. A., & Sandoval-Malquin, D. M. (2022). Las finanzas familiares en socios de cooperativas de colectivos. CIENCIAMATRIA, 8(4), 769�784. https://doi.org/10.35381/cm.v8i4.886

  25.            Ochoa Herrera, J. M., Jim�nez �lvarez, M. C., & Vallejo Ram�rez, J. B. (2023). La planificaci�n financiera familiar e incidencia en las variables econ�micas-financieras del entorno familiar. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(2), 2109�2127. https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.740

  26.            Ortega Naranjo, W., De la Torre, J., P�rez Manosalvas, H., & Caicedo Linger, E. (2022). Estr�s financiero en las peque�as y medianas empresas en Quito, Ecuador. Revista Colombiana de Ciencias Administrativas, 4(1), 66�77. https://doi.org/10.52948/rcca.v4i1.552

  27.            Pe�aloza, V., Paula Sousa, F. G., De Carvalho, H. A., & Denegri Coria, M. (2019). Representaciones Sociales del endeudamiento del consumidor, diferencias por g�nero, edad y grupos de renta. Polis (Santiago), 18(54), 1�20. https://doi.org/10.32735/s0718-6568/2019-n54-1406

  28.            P�rez Roa, L., & Donoso Bravo, J. (2018). Redes sociales de intercambio y de pago de deudas en parejas j�venes profesionales endeudadas de Santiago de Chile. Revista Intervenci�n, 8(2), 23�38. https://doi.org/10.53689/int.v8i2.59

  29.            Ram�rez Rodr�guez, R., & Erquizio Espinal, A. (2021). Manejo sostenible y determinantes de la tasa de endeudamiento en las entidades federativas de M�xico. Revista V�rtice Universitario, 83(29), 13�23. https://doi.org/10.36792/rvu.vi89.27

  30.            Sepulveda Maldonado, J. A., Denegri Coria, M. D. C., Echeverr�a Gatica, P. A., Jurghen Reumay, E. A., & Paillao Jim�nez, H. R. (2022). Efecto del Endeudamiento Estudiantil en Salud Mental y Bienestar Subjetivo de Estudiantes de Educaci�n Superior de Chile. Psicogente, 25(48), 1�27. https://doi.org/10.17081/psico.25.48.5182

  31.            Villalobos, M. A. (2021). Calidad de vida y el endeudamiento en el sistema financiero de los microempresarios formales del distrito de Los Olivos, en el contexto de la COVID-19. Universidad Privada del Norte.

  32.            Wooldridge, J. M. (2013). Introductory econometrics: a modern approach / Jeffrey M. Wooldridge. In Introductory econometrics: a modern approach.

  33.            Zhang, Q., Cui, F., Dai, L., Feng, B., Lu, Y., & Tang, H. (2019). Pastoralists� perception of and adaptation strategies for climate change: associations with observed climate variability. Natural Hazards, 96(3). https://doi.org/10.1007/s11069-019-03620-5

 

 

 

 

 

 

 

� 2024 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).