Determinantes de acceso al crédito de las mypes en el distrito de Nueva Cajamarca, 2022

• Autor: Nieto Yrigoin, Paola Aida
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/6823
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/6823
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Crédito; Pequeñas y medianas empresas; Finanzas; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.07.02

En la actualidad, las microempresas son consideradas como las organizaciones principales que mueven la economía, recalcando que desempeñan un rol esencial en los países subdesarrollados puesto que producen entre un 60% y 70% de empleo y generan 50% del PBI mundial. Sin embargo, el acceso a los recursos financieros es una de las dificultades fundamentales que afectan de manera directa al rendimiento de las mismas, asimismo, estas condiciones son más restrictivas en zonas rurales, como el distrito donde se investiga, donde la informalidad es elevada y la educación financiera es mínima. De esta manera, la presente investigación analizó los determinantes de acceso al crédito de las Mypes en el distrito de Nueva Cajamarca, 2022. La investigación tiene un enfoque mixto, de tipo aplicada, nivel descriptivo y causal, de igual manera será de corte transversal y no experimental. Siguiendo esta línea, se realizó encuestas a los gerentes de las Mypes para luego ser procesadas y utilizadas para estimar un modelo de regresión logística binaria. Los resultados obtenidos muestran que las variables: créditos anteriores, nivel de excedente, nivel de deuda, nivel educativo, activos muebles, activos inmuebles, años de funcionamiento, formalidad y ubicación afectan de manera directa y significativa a la probabilidad de acceder al crédito, mientras la variable mora afecta de manera indirecta y significativa a la probabilidad de obtener un crédito. Se concluye el modelo conformado por estos determinantes logró un porcentaje correcto de predicción del 67.31%.