Relación entre pobreza multidimensional e inclusión financiera en México: Un análisis mediante componentes principales y K-medias
DOI:
https://doi.org/10.21919/remef.v21i3.1456Keywords:
Financial inclusion, poverty, clustersAbstract
The Relationship Between Multidimensional Poverty and Financial Inclusion in Mexico: Evidence from Principal Component Analysis and K-Means Clustering
The objective is to analyze the relationship between multidimensional poverty and financial inclusion in Mexico, disaggregating the information at state level. The methodology combines Principal Component Analysis (PCA) and territorial clustering through the k-means algorithm. The results show differentiated patterns in the grouping of states: northern entities cluster more homogeneously, whereas southern states exhibit greater dispersion. In this sense, it is advisable to promote strategies that strengthen financial inclusion, particularly in regions with higher levels of deprivation. A limitation of this research is that it relies solely on the dimension of access to and use of financial services and products, excluding aspects related to financial education and consumer protection. The study concludes that the resulting clusters reveal a relationship between financial inclusion levels and the Multidimensional Poverty Index (MPI), where states with greater economic and financial dynamism follow distinct trajectories, while southern states continue to face persistent challenges in multidimensional poverty and financial inclusion.
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