Relación entre el Nivel Educativo y el Indicador de Morosidad Crediticia en Naranjal
Resumen
Aún existe poca claridad sobre el grado en que el nivel educativo, junto con variables sociodemográficas y económicas, contribuye a explicar la morosidad crediticia medida a través de los días de mora en los socios del sistema financiero popular y solidario del cantón Naranjal. En este contexto, el objetivo del estudio fue analizar la relación entre el nivel educativo y el indicador de morosidad crediticia en dicha localidad. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental, transversal y de alcance explicativo. Se trabajó con un universo censal de 339 registros obtenidos de una base de datos institucional previamente depurada y validada. El análisis consideró estadística descriptiva, el coeficiente de correlación de Spearman y un modelo de regresión lineal múltiple. Los resultados mostraron que el nivel educativo mantiene una relación inversa y estadísticamente significativa con los días de mora (β = −45,10; p < .001), lo que implica una reducción promedio superior a 45 días de mora por cada aumento en el nivel educativo. Además, el modelo presentó una adecuada capacidad explicativa (R² = 0,719; R² ajustado = 0,714). En contraste, las demás variables sociodemográficas y económicas analizadas no evidenciaron efectos estadísticamente significativos sobre la morosidad crediticia
Descargas
Citas
Baidoo, S. T., Yusif, H., y Ayesu, E. K. (2020). Improving loan repayment in Ghana: Does financial literacy matter? Cogent Economics and Finance, 8(1). https://doi.org/10.1080/23322039.2020.1787693
Bateman, H., Gerrans, P., Thorp, S., y Zeng, Y. (2023). Explaining consumers’ progress through life insurance decision states: The role of personal values and consumer characteristics. Journal of Consumer Affairs, 57(3), 1151–1182. https://doi.org/10.1111/joca.12524
Bernal, N., y Olivera, J. (2020). Choice of pension management fees and effects on pension wealth. Journal of Economic Behavior and Organization, 176, 539–568. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2020.03.036
Bhandary, R., Shenoy, S. S., Shetty, A., y Shetty, A. D. (2024). Education loan repayment: a systematic literature review. Journal of Financial Services Marketing, 29(4), 1365–1376. https://doi.org/10.1057/s41264-023-00248-2
Blackwell, C., Maynard, N., Malm, J., Pyles, M., Snyder, M., y Witte, M. (2024). Who gets duped? The impact of education on fraud detection in an investment task. Journal of Economics and Finance, 48(3), 734–753. https://doi.org/10.1007/s12197-024-09672-z
Bone-Winkel, G. F., y Reichenbach, F. (2024). Improving credit risk assessment in P2P lending with explainable machine learning survival analysis. Digital Finance, 6(3), 501–542. https://doi.org/10.1007/s42521-024-00114-3
Cruz , S., López Pascual, J., y Santandreu, E. M. (2023). A socioeconomic approach to the profile of microcredit holders from the Hispanic minority in the USA. Financial Innovation, 9(1). https://doi.org/10.1186/s40854-022-00422-w
Fong, J. H. (2020). Taking control: Active investment choice in Singapore’s national defined contribution scheme. Journal of the Economics of Ageing, 17. https://doi.org/10.1016/j.jeoa.2020.100249
Gerritsen, D. F., Lancee, B. S., y Rigtering, J. P. C. (2023). Dynamic Currency Conversion Payment Options Specifically Harm Less Financially Literate Customers. Journal of Public Policy and Marketing, 42(3), 203–222. https://doi.org/10.1177/07439156231157721
Hernández, R. (2014). Metodología de la investigación. McGRAW-HILL / INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V. México. https://apiperiodico.jalisco.gob.mx/api/sites/periodicooficial.jalisco.gob.mx/files/metodologia_de_la_investigacion_-_roberto_hernandez_sampieri.pdf
Jasas, M., y Lastauskaite, A. (2025). Gender as a Risk Factor: A Test of Gender-Neutral Pricing in Lithuania’s P2P Market. Risks, 13(12). https://doi.org/10.3390/risks13120239
Lu, Z., Li, H., y Wu, J. (2024). Exploring the impact of financial literacy on predicting credit default among farmers: An analysis using a hybrid machine learning model. Borsa Istanbul Review, 24(2), 352–362. https://doi.org/10.1016/j.bir.2024.01.006
Naranjo, C. P., y Navas-Labanda, A. C. (2024). Economic growth in Latin America during the 19th century. America Latina En La Historia Economica, 31(2). https://doi.org/10.18232/20073496.1442
Saltık, Ö., Rehman, W. ul, Söyü, R., Değirmen, S., y Şengönül, A. (2023). Predicting loss aversion behavior with machine-learning methods. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1). https://doi.org/10.1057/s41599-023-01620-2
Turner, J. A., y Klein, B. W. (2021). Improving on defaults: Helping pension participants manage financial market risk in target date funds. Risks, 9(4). https://doi.org/10.3390/risks9040079
van Thiel, D., Elliott, K., Goedee, J., y Leenders, R. (2024). Responsible access to credit for sole-traders and micro-organizations under unstable market conditions with psychometrics. European Journal of Finance. https://doi.org/10.1080/1351847X.2024.2357569
Wang, J., y Xu, W. (2024). Conflictual language ideologies and mismatched language practices of Thai international students at a Chinese-medium instruction university. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1). https://doi.org/10.1057/s41599-024-03427-1
Yang, Z. (2023). GameStop or Game Just Started? Leveling the Playing Field for Social Media Meme Investors to Rebuild the Public’s Trust. Journal of Risk and Financial Management, 16(1). https://doi.org/10.3390/jrfm16010013
Zabalza, A. (2021). Restructuring proposal for the spanish regional debt. Investigaciones Regionales, 2021(50), 71–103. https://doi.org/10.38191/iirr-jorr.21.012
Zentai, P., y Kovács, J. (2024). FINANCIAL BEHAVIOURAL INTENTIONS IN CORRELATION WITH CONTEXTUAL CUES AND FINANCIAL LITERACY – A HUNGARIAN EMPIRICAL STUDY. Economic Thought and Practice, 33(2), 521–537. https://doi.org/10.17818/EMIP/2024/2.9
Derechos de autor 2026 Wilson Orlando Mendoza Peralta , Otilia Vanessa Cordero Ahiman
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
.png)
.png)
1.png)
