INTRODUCCIÓN
El microcrédito, concebido como un instrumento de inclusión financiera, ha transformado el acceso al financiamiento de personas naturales y jurídicas tradicionalmente excluidas del sistema financiero (Segovia-Vargas et al., 2024). Este tipo de financiamiento no solo fomenta el emprendimiento, sino que de manera paralela impulsa el desarrollo económico y social al proporcionar oportunidades para mejorar las condiciones de vida de los beneficiarios y sus familias (Fonseca, 2019). En el contexto ecuatoriano, las cooperativas de ahorro y crédito y otras entidades del sector financiero social y solidario han sido actores clave en la democratización de los servicios financieros, especialmente en sectores rurales y urbanos.
El concepto de microcréditos fue popularizado por Muhammad Yunus, fundador del Banco Grameen en Bangladesh, quien recibió el Premio Nobel de la Paz en 2006 por sus esfuerzos en este campo, dicho concepto se centra en el desarrollo sostenible a través de la promoción de la inclusión financiera, el fomento del desarrollo económico y social en comunidades desfavorecidas, promoviendo los microcréditos como una herramienta para romper el ciclo de la pobreza (Martínez et al., 2015). El microcrédito es un tipo de préstamo de pequeño monto destinado a personas de bajos ingresos, especialmente aquellos sin acceso a servicios bancarios tradicionales (Armendáriz & Morduch, 2011).
Diversos estudios destacan los beneficios del microcrédito en el desarrollo local (Mamun y László, 2025). Según investigaciones recientes, el acceso a este tipo de financiamiento mejora la capacidad de autoempleo y la generación de ingresos, contribuyendo a la reducción de la pobreza y la exclusión social. Adicional, se ha evidenciado su impacto positivo en la calidad de vida, tanto en términos económicos como sociales, incluyendo mejoras en la vivienda, la educación y la autoestima de los beneficiarios (Vallejo-Ramírez et al., 2018). Sin embargo, también se identifican desafíos, como la limitada capacidad de inversión de los montos otorgados y la necesidad de fortalecer la sostenibilidad de estos modelos crediticios (Blanco Estévez et al., 2021).
Otros autores, como Inglada Galiana et al. (2015), relacionan el objeto de estudio con su impacto en el desarrollo social. Entre sus aportes, destacan que se trata de un sistema que se fundamenta en pequeños créditos, en muchos casos no superiores a 150 dólares, otorgados a personas en situación de pobreza para iniciar un negocio, generalmente de carácter individual. Algunos ejemplos de estos negocios incluyen la compra de una máquina de coser para elaborar ropa, una bicicleta para trabajar como mensajero, entre otros. El objetivo principal es superar el desempleo y encontrar una fuente de ingresos sostenible. Para Armendáriz y Morduch (2010), en su libro “Economics of Microfinance”, presentan un análisis utilizando datos del norte de Tailandia, y lo estiman a través de la siguiente regresión:
donde la variable a explicar Yij es un resultado a nivel de ingresos del o beneficios del hogar i en el pueblo j. El enfoque de regresión permite perfeccionar el enfoque de diferencias en diferencias. En este caso, las «variables ficticias» (es decir, las variables que sólo toman el valor cero o uno) se utilizan como variables de regresión para controlar la ubicación y el estado de participación. Otras variables controlan factores como la edad y la educación.
En el contexto ecuatoriano, el marco legal financiero es el paraguas a partir del cual se garantiza el adecuado funcionamiento, la promoción de la inclusión, y regula las operaciones de las instituciones financieras y de microcrédito. Este ámbito incluye la Ley General de Instituciones del Sistema Financiero (Asamblea Nacional del Ecuador, 2011a), la Ley Orgánica de la Economía Popular y Solidaria y del Sector Financiero Popular y Solidario (Asamblea Nacional, 2011b), y de regulaciones específicas para cooperativas de ahorro y crédito contenidas en la Codificación de Resoluciones de la Junta de Política y Regulación Financiero (JPRF, 2025), en el Código Orgánico Monetario Financiero (Asamblea Nacional del Ecuador, 2022), Código Orgánico de Planificación y Finanzas públicas (Asamblea Nacional del Ecuador, 2021), entre otros. Por su parte, las cooperativas de ahorro y crédito y otras entidades financieras han sido actores clave en la democratización de los servicios financieros, especialmente en sectores rurales y urbanos, y en personas de bajos ingresos. Desde 1986 empiezan a aparecer los primeros microcréditos en instituciones financieras como Banco La Previsora (hoy extinto) o el ex Banco Nacional de Fomento actualmente BanEcuador, enfocados en el apoyo al agro y a otros sectores vulnerables de la población (Carvajal-Salgado & y Espinoza-Párraga, 2020), posteriormente se han fortalecido con el desarrollo de la economía popular y solidaria (Verduga, 2021).
En el contexto manabita, Cedeño-Bravo et al. (2021) presentan un análisis similar al del presente artículo, relacionando los microcréditos con los emprendedores. Entre sus principales aportes, destacan que los microcréditos son una alternativa viable para generar ingresos en los negocios, y que estos préstamos son considerados un mecanismo para establecer y mantener un emprendimiento, así como para satisfacer necesidades básicas como la salud, educación y alimentación.
En línea con lo anterior, Bojorque Pazmiño & Joza Gonzalez (2022) realizaron una investigación sobre el financiamiento y su incidencia en los emprendimientos locales del sector la Revancha de Manta, concluyendo que, en este lugar, los habitantes de Manta necesitan facilidades de financiamiento y mayor acceso a créditos para emprendedores. Además, identifican que el desconocimiento de los procesos y el incumplimiento de los requisitos son barreras significativas para acceder a estos créditos.
Frente a lo expuesto, resulta imperativo analizar el impacto de los microcréditos otorgados por las cooperativas de ahorro y crédito de Portoviejo - Ecuador, en el desarrollo económico y social de los emprendedores, considerando la influencia de factores como la edad, el sexo y las limitaciones de acceso, con el fin de identificar oportunidades para mejorar la inclusión financiera, el crecimiento sostenible de las personas y de la comunidad en general. Esto se basa en el principio 80/20 de Pareto, que sugiere que el 80% de los resultados obtenidos provienen del 20% de las acciones (Reyes y Oslund, (2014), En este sentido, identificar y enfocarse en las iniciativas más efectivas de microcréditos puede maximizar el impacto positivo en la sociedad, llevando a una asignación más eficiente de recursos y a una mayor efectividad en la implementación de políticas y programas de desarrollo.En este contexto, las cooperativas de ahorro y crédito del cantón Portoviejo representan un caso de estudio relevante para analizar cómo el microcrédito contribuye al desarrollo económico local. Una fuente confiable que respalda la contribución de los microcréditos otorgados por las cooperativas de ahorro y crédito al desarrollo económico local es el estudio “Impacto socioeconómico de los microcréditos otorgados por las cooperativas de ahorro y crédito caso: ‘COAC San Sebastián’” publicado en la Revista Yachana en 2018. Este estudio encontró que los microcréditos han mejorado el bienestar económico y social de los socios de la cooperativa, lo que sugiere que estos créditos pueden ser una herramienta efectiva para el desarrollo económico local (Reyes y Oslund, 2014). Otro estudio relevante es “El papel de las organizaciones de finanzas populares y solidarias en el desarrollo de los emprendimientos locales en Ecuador” publicado en 2020, que destaca el rol fundamental de las cooperativas de ahorro y crédito en la economía ecuatoriana, generando oportunidades para emprendedores y contribuyendo al desarrollo local (Sierra, et al., 2024). Además, la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS) del Ecuador también proporciona información sobre el impacto positivo de los microcréditos en el desarrollo económico local (Superintendencia de Economía Popular y Solidaria, 2025)
Este artículo ayuda a conocer el impacto de los microcréditos otorgados por estas instituciones, evaluando su impacto desde una perspectiva socioeconómica y su papel en la promoción de la inclusión financiera. A través de un análisis multivariante, se exploraron patrones y relaciones entre las variables asociadas al microcrédito, ofreciendo una comprensión integral de su influencia en los beneficiarios.
METODOLOGÍA
La investigación realizada es descriptiva-correlacional y de alcance mixto, a partir de 274 encuestas realizadas a emprendedores que han recibido microcréditos de Cooperativas de Ahorro y Crédito del cantón de Portoviejo. Para el tratamiento de los datos se aplicó una tabla de contingencia que es una herramienta estadística que permite analizar la relación entre dos variables categóricas. Los datos fueron procesados en el Software Rstudio.
La recolección de datos se realizó principalmente a partir de registros administrativos y bases de datos internas del 64% las cooperativas de ahorro y crédito del cantón Portoviejo, los cuales proporcionaron información detallada sobre los microcréditos otorgados. El instrumento utilizado para la recolección de la información fue una encuesta construida a partir de la réplica de otros instrumentos publicados en informes, la validación de la encuesta aplicada se la realizó utilizando opiniones y juicios de expertos en el campo específico, para este fin se utilizó el método Delphi. Las variables de interés son de naturaleza cualitativa e incluyen: edad, sexo, nivel educativo, actividad económica, monto, años de experiencia, destino del dinero prestado.
La población comprende todas las operaciones de microcréditos otorgados por las cooperativas de ahorro y crédito activas en el cantón Portoviejo en el año 2023. Debido al volumen de operaciones y al desconocimiento del total de créditos otorgados, se empleó un muestreo no probabilístico intencional, en ese mismo sentido, la muestra fue de 274 emprendedores, tomada de las diferentes cooperativas de ahorro y crédito del cantón.
Una tabla de contingencia es una herramienta estadística utilizada para analizar y resumir la relación entre dos o más variables categóricas. Estas tablas muestran las frecuencias absolutas o relativas de las combinaciones de categorías de las variables en filas y columnas, facilitando la identificación de patrones de asociación o independencia entre las variables (Hair et al., 2010).
Sea X y Y dos variables categóricas con I categorías para X (x1, x2, …, xI) y J categorías para Y (y1, y2, …, yJ). Una tabla de contingencia es una matriz de I × J que contiene las frecuencias absolutas nij, donde nij representa el número de observaciones correspondientes a la combinación de las categorías xi y yj.
La tabla se complementa con los totales marginales:
Donde ni., es el total de la fila i y n.j es el total de la columna. El total general se denota así.
El análisis de correspondencia (AC) es una técnica estadística multivariante utilizada para analizar y visualizar asociaciones entre categorías de variables cualitativas en tablas de contingencia. Mediante una representación gráfica en un espacio reducido de dimensiones, el AC permite interpretar relaciones subyacentes entre las filas y columnas, proporcionando una herramienta efectiva para estudios exploratorios.
Esta técnica se basa en la descomposición de la inercia total (una medida de varianza asociada a las frecuencias relativas), lo que facilita la identificación de patrones de similitud y diferencias entre las categorías.
Entre sus autores y contribuciones relevantes se destacan: Benzécri (1973), es considerado el pionero en el desarrollo del análisis de correspondencia, sentando las bases teóricas y aplicadas. Por otro lado, Greenacre (1984, 2007), él clarificó las interpretaciones gráficas y aplicó la técnica en contextos de investigación social y marketing. Además, Clausen (1998), destacó la utilidad del análisis de correspondencia en ciencias sociales y análisis de datos categóricos.
El Análisis de Correspondencia (AC) se basa en la descomposición de la inercia de una tabla de contingencia, que representa una medida de variación entre las categorías de las variables cualitativas. Supongamos que se tiene una tabla de contingencia N de tamaño I x J, donde:
I: número de categorías de la primera variable
J: número de categorías de la segunda variable
nij: frecuencia observada en la intersección de la categoría i de la primera variable y la categoría j de la segunda variable
: suma total de las frecuencias (tamaño muestral)
Matriz de Frecuencias Relativas
Donde p_ij=n_ij/n_i representa la proporción de cada celda en la tabla de contingencia
RESULTADOS
El estudio de relaciones entre variables categóricas es esencial para comprender patrones y asociaciones en los datos cualitativos. Para el presente artículo, se analizaron tablas de contingencia con la intención de evaluar la relación entre dos variables, por medio de pruebas de independencia a través de Chi-cuadrado (Pearson, 1904). En ese mismo orden, este análisis preliminar permite identificar asociaciones significativas entre múltiples pares de variables, demostrando la existencia de interacciones que merecen un análisis más profundo.
Sin embargo, las tablas de contingencia tienen limitaciones cuando se trabaja con múltiples variables de manera simultánea, puesto que no permiten visualizar ni resumir de manera eficaz las relaciones complejas entre más de dos dimensiones categóricas. Frente a esta situación, el análisis de correspondencia múltiple (ACM) se presenta como una herramienta para explorar y sintetizar dichas relaciones. Por otro lado, este método permite presentar de manera gráfica las asociaciones entre categorías de diferentes variables en un espacio de menor dimensión y facilitando su interpretación.
En este artículo, se presenta la aplicación del ACM como un complemento a los hallazgos iniciales del análisis de tablas de contingencia, prestando una visión más holística de las interacciones entre las variables estudiadas. Además, este enfoque combina la solidez estadística del análisis de contingencia con la capacidad descriptiva del ACM, permitiendo así una perspectiva integral de los datos categóricos.
Las variables cualitativas sujetas a estudio pasan por una validación de hipótesis con el objetivo de comprobar la existencia de relación entre las variables categóricas, en la figura 1 se observan los p-valor de la prueba Chi-Cuadrada para dicho fin.
Planteamiento de Hipótesis
H_0: No existe relación entre las variables categóricas
H_1: Existe relación entre las variables categóricas
Se concluye de la tabla 1, con excepción de edad-destino_micro, la existencia de relación entre las variables categóricas, se puede observar los p-valor en la tabla son menores al valor del alfa (0.05), por lo tanto, se encuentra evidencia suficiente para rechazar H_0 (hipótesis nula).
Tabla 1.
Relaciones entre variables categóricas (edad, sexo, destino_micro)
|
Variables |
Edad |
sexo |
destino_micro |
|
Edad |
0.00003623 |
0.001302 |
|
|
Sexo |
0.00003623 |
0.1444 |
|
|
destino_micro |
0.001302 |
0.1444 |
Nota: Mediante valores p de la prueba Chi-cuadrada
La figura 1 representa las relaciones entre las categorías de las variables edad, sexo y destino_micro, entre las 2 dimensiones explican aproximadamente 42.71% de la inercia total.
La inercia total representa la variabilidad presente en las relaciones entre las categorías. En ese mismo orden, las dos primeras dimensiones explican conjuntamente el 42.71% de dicha inercia, lo que indica que este espacio bidimensional captura una proporción significativa de dichas asociaciones.
La Dimensión 1, que explica el 25.93%, refleja la principal fuente de diferenciación entre las categorías, asociada principalmente con la edad y el destino del microcrédito. La Dimensión 2, con un 16.78%, aporta información adicional, asociada con el género y su relación con las demás categorías. Si bien, este porcentaje explica una parte importante de la variabilidad total, el 57.29% restante sugiere que podrían existir patrones complejos que no son representados en el plano bidimensional.
Sin embargo, los resultados obtenidos son suficientes para identificar patrones clave y realizar inferencias útiles sobre las asociaciones entre las variables categóricas.
Figura 1.
Mapa Factorial edad, sexo y destino-micro
Adicionalmente, en figura 1 las relaciones entre las categorías, por ejemplo, la variable edad. “Menos de 25 años” y “25-35 años” están asociadas con el destino del microcrédito para capital de trabajo (compra de insumos, mercancía). “Más de 50 años” se asocia con pago de deudas, lo cual sugiere que las personas mayores tienden a utilizar microcréditos con otros no asociados al riesgo, más bien con un corte conservador.
En relación con el sexo, en la categoría “Masculino” está cerca de las categorías de edades más jóvenes, es un indicador de que los hombres jóvenes tienden a estar más asociados con microcréditos para fines de capital de trabajo. En la parte opuesta, la categoría “Femenino” está asociada con las categorías de edades intermedias y los destinos de microcrédito relacionados con la adquisición de maquinaria o equipo.
En cambio, con respecto al destino del microcrédito “No me han dado crédito nunca” se ubica hacia un extremo aislado del gráfico, lo que indica una categoría con poca relación directa con otras variables. La categoría “Expansión del negocio” está más cercana a las personas mayores de 36-50 años, lo que sugiere que personas en este rango de edad utilizan microcréditos para este propósito.
Además, se observa en el extremo inferior izquierda que las personas consideradas jóvenes, es decir, “menos de 25 años” y “25-35 años”, utilizan los microcréditos para capital de trabajo. En cambio, en la parte superior derecha, las personas asociadas a la categoría “Más de 50 años” se relacionan con pago de deudas, en ese mismo orden, en la parte centroderecha, las mujeres en edad intermedia, es decir, “36-50 años”, destinan el crédito para la adquisición de maquinaria o equipo.
Para ir complementando las relacionales categoriales asociadas al microcrédito, se consideran las categorías destino_micro, apoyo_micro y limitaciones, la intención de estas categorías es medir la interacción de la utilización del crédito, relacionados con el apoyo por parte de las instituciones financieras y como enfrentan los problemas inherentes al préstamo.
Se concluye a partir de la tabla 2, la existencia de relación entre las variables categóricas, se observan los p-valor en la tabla son menores al valor del alfa (0.05), por lo tanto, se encuentra evidencia suficiente para rechazar H_0 (hipótesis nula).
Tabla 2.
Valores p de destino_micro, apoyo-micro y limitaciones
|
Variables |
destino_micro |
apoyo_micro |
limitaciones |
|
destino_micro |
0.0000005841 |
2.2e-16 |
|
|
apoyo_micro |
0.0000005841 |
0,00000000 |
|
|
limitaciones |
2.2e-16 |
0,00000000 |
La figura 2 (mapa factorial destino_micro, apoyo-micro y limitaciones) se describe en dos dimensiones Dimm1 y Dimm2 que explican en conjunto aproximadamente el 50% de la inercia total, es decir, la variabilidad de las relaciones entre las categorías, 26.78% y 23.10% respectivamente.
La dimensión 1 representa una diferenciación importante en el conjunto de datos, se relaciona con factores asociados a la experiencia crediticia o la accesibilidad financiera. Además, las categorías “No me han dado crédito” y “No me han dado crédito nunca” están situadas a la derecha y se consideran relevantes para esta dimensión, lo que evidencia su relación con la falta de acceso al crédito.
Por otro lado, la dimensión 2 se encuentra asociada con factores relacionados con las características de los créditos o con las necesidades financieras, en ese mismo orden y dirección, las categorías “Reducción de tasas de interés”, “Capacitación en gestión empresarial”, y “Asesoría financiera” evidencian estar relacionadas con esta dimensión.
Además, en la figura 2 se describen las categorías cercanas y lejanas al origen, información complementaria, en el caso de la cercanía por ejemplo “No me han dado crédito” y “No me han dado crédito nunca” están cercanas, lo que indica que los individuos en estas categorías comparten características en cuanto a su acceso al microcrédito; mientras que “Pago de deudas” está cercana a “Plazos de pago”, es un indicativo que estas categorías están asociadas con características similares de los clientes.
Las categorías lejanas al origen, en ellas se describen que “Reducción de tasas de interés” y “Capacitación en gestión empresarial” tienen contribuciones altas en la formación de las dimensiones. Estas categorías reflejan necesidades financieras específicas o estrategias de apoyo financiero.
Figura 2.
Mapa Factorial destino_micro, apoyo-micro y limitaciones
En correspondencia, se complementa el análisis de los microcréditos con los gráficos de contribución de las categorías o variables en correspondencia a las dimensiones obtenidas en el gráfico que antecede, que se obtuvo a partir de un análisis de correspondencia múltiple.
Se evidencia en la figura 3 que las categorías más influyentes en la dimensión 1 son, “No me han dado crédito” y “No me han dado crédito nunca” estas dominan ampliamente la contribución a esta dimensión, cada una aportando más del 40% a sus respectivas variables (limitaciones y destino_micro). En contrastación al resto de categorías que ostentan contribuciones significativamente menores, y están asociadas con mejores condiciones de crédito, documentación y capacitación.
En el mismo orden de la idea anterior, en la dimensión 1 se puede observar un eje de exclusión o acceso al crédito. Las categorías con mayor contribución muestran una percepción de quienes no han logrado acceso a créditos, probablemente diferenciándolos de aquellos que tienen experiencias directas o mejores condiciones para obtener los microcréditos.
Figura 3.
Contribución de las categorías de las variables
En cambio, para la contribución de las categorías en la dimensión 2 (observe figura 4) las categorías más influyentes son, “Requisitos de documentación”, “Capital de trabajo (compra de insumos, mercancía)” y “Capacitación en gestión empresarial” conservan las mayores contribuciones, cada una superando el umbral promedio indicado por la línea roja (aproximadamente el 8-9%), se encuentran relacionadas con necesidades y procesos específicos para acceder a créditos y realizar inversiones en negocios.
La dimensión 2 está asociada con los aspectos técnicos y de preparación para la obtención o uso del crédito, pues las principales categorías están orientadas a las condiciones necesarias para el funcionamiento empresarial.
Figura 4.
Contribución de las categorías de las variables
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en este estudio permiten identificar patrones significativos en el acceso a los microcréditos ofrecidos por las cooperativas de ahorro y crédito en Portoviejo y su relación con aspectos sociales. Particularmente, se evidencia que la edad se relaciona con el destino del crédito, lo que difiere con los hallazgos de (Diaz Cabezas, 2022) que aborda un análisis exploratorio univariado. Este estudio no solo aporta al entendimiento de la dinámica crediticia en el contexto local, sino que también subraya la importancia del estudio variables sociales asociadas al microcrédito.
Otro hallazgo relevante se asocia a las variables sociales estudiadas, según (Cairó I Céspedes & Gómez González, 2015) quienes plantean en su investigación, dos enfoques “autosuficiencia financiera” y “alivio de la pobreza”, comparten criterios en función del abordaje evidenciado en la relación entre el microcrédito y determinantes sociales.
Finalmente, (Duta-Orellana et al., 2021) entre sus resultados producto de un análisis multivariante (análisis factorial) los estadísticos de bondad de ajuste indican que las categorías que se analizaron explican otras variables, como los factores formados de “Percepción de impacto a nivel personal”, “A nivel familiar”, “A nivel microempresarial” y “A nivel comunitario e institucional”, en ese mismo sentido, los hallazgos obtenidos por estos autores se aproximan a los hallazgos de la presente investigación que consideran los aspectos personal y microempresarial que es el propósito del presente estudio.
CONCLUSIÓN
Como resultado de las evidencias recogidas a través del presente manuscrito se concluye la existencia de un segmento claro, donde el destino del microcrédito está influenciado tanto por la edad, por el sexo, por el apoyo_micro y las limitaciones.
Las personas jóvenes, con énfasis los hombres, tienden a utilizar los créditos para fines operativos inmediatos, como compra de insumos y mercancías; mientras que, las mujeres en edades intermedias se enfocan más en inversiones a largo plazo, como maquinaria o equipos, no obstante, cabe recordar que no existe una relación entre sus variables.
La investigación demuestra que existe una relación significativa entre la edad y el destino del microcrédito, indicando que los más jóvenes utilizan los préstamos para actividades como capital de trabajo, mientras que los adultos mayores tienden a destinarlos al pago de deudas o expansión del negocio. Los microcréditos son herramientas clave para promover la inclusión financiera, aunque todavía existen barreras de acceso relacionadas con la documentación y la falta de capacitación en gestión empresarial, como se observa en las dimensiones del análisis de correspondencia múltiple.
Las cooperativas de ahorro y crédito de Portoviejo juegan un papel crucial en la generación de oportunidades económicas, pero es necesario fortalecer sus programas de capacitación y asesoramiento para maximizar el impacto socioeconómico de los créditos otorgados.
Como línea futura de investigación, sería valioso analizar el impacto de los programas de capacitación ofrecidos a los beneficiarios de microcréditos por las instituciones que apoyan los emprendimientos en Portoviejo. Esto podría revelar si la capacitación incide en el éxito y sostenibilidad de los negocios, y en la mejora de la calidad de vida de los emprendedores y sus familias.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Armendáriz, B., & Morduch, J. (2010). The economics of microfinance (2nd ed.). MIT Press.
Asamblea Nacional del Ecuador. (2011). Ley Orgánica del Sistema Financiero Nacional. Registro Oficial No. 373. https://www.asambleanacional.gob.ec
Asamblea Nacional del Ecuador. (2011b). Ley Orgánica de la Economía Popular y Solidaria y del Sector Financiero Popular y Solidario. Registro
Asamblea Nacional del Ecuador. (2021). Reforma al Código Orgánico de Planificación y Finanzas públicas. Tercer Suplemento del Registro Oficial No. 587 del 29-11-2021. Quito.
Asamblea Nacional del Ecuador. (2022). Reforma al Código Orgánico Monetario y Financiero. Suplemento del Registro Oficial No. 1 del 11-02-2022. Quito.
Benzécri, J.-P. (1973). L’analyse des données: Tome II: L’analyse des correspondances. Dunod.
Blanco Estévez, A., Sánchez Chaparro, T., & Urquijo Reguera, J. (2021). Impacto de las microfinanzas sobre los ODS en Ecuador. Diecisiete, 5(2), 55–73. https://doi.org/10.36852/2695-4427_2021_05.02
Bojorque Pazmiño, E., & Joza Gonzalez, A. X. (2022). El financiamiento y su incidencia en los emprendimientos locales del sector “La Revancha” de Manta 2022. Revista Científica y Arbitrada de Ciencias Sociales y Trabajo Social ‘‘Tejedora’’,. https://orcid.org/0000-0001-6179-5423
Cairó I Céspedes, G., & Gómez Gonzáles, L. K. (2015). El enfoque financiero vs. el enfoque social del microcrédito. Un análisis comparativo mundial. Revista de Estudios Cooperativos, 118(1), 31-59.
Carvajal-Salgado, A. L., & Espinoza-Párraga, L. (2020). Microcréditos ecuatorianos: incentivo a la reducción de la pobreza y mejora del ingreso familiar. Revista Vínculos, 5(3), 51. https://doi.org/10.24133/vinculosespe.v5i3.1671
Cedeño-Bravo, V. E., & Mendoza-Cedeño, Á. D. (2021). Los microcréditos como aporte a los ingresos de los emprendedores: Caso Banco Solidario Manta. Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada Yachasun, 8(14).
Clausen, S. E. (1998). Applied correspondence analysis: An introduction. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Díaz Cabezas, P. (2022). Impacto Financiero de los Créditos para Emprendedores entregados por la CONAFIPS a Las Cooperativas de Ahorro y Crédito de la Provincia de Imbabura, durante el Periodo 2017-2021. Instituto de Altos Estudios Nacionales.
Duta-Uyaguary, E., Álava-Atiencie, G., Sigüenza-Orellana, S., & Pinos-Ramón, L. (2021). El microcrédito como potenciador del desarrollo local: Análisis de las condiciones de vida. MASKANA, 12(2), 25–33.
Fonseca, R. (2019). El desarrollo sostenible humano local: La evolución de la inclusión del territorio en las teorías del desarrollo. Economía y Desarrollo, 162(2). http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S025285842019000200003&script=sci_arttext.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7ª ed.). Pearson Prentice Hall.
Greenacre, M. (1984). Theory and applications of correspondence analysis. Academic Press.
Greenacre, M. (2007). Correspondence analysis in practice (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC.
Inglada Galiana, M., Sastre Centeno, J., De Miguel Bilbao, M., (2015). Importancia de los microcréditos como instrumento de financiación en el desarrollo social. Guillermo de Ockham, 89-99.
Junta de Política y Regulación Financiera (JPRF). (2025). Resoluciones de la Junta de Política y Regulación Financiera. https://jprf.gob.ec/resoluciones-de-la-junta-de-politica-y-regulacion-financiera/
Mamun, A.Y., László, V. (2025). Advancing sustainability through financial inclusion and sustainable finance: a systematic literature review. Digit Finance 7, 853–870. https://doi.org/10.1007/s42521-025-00142-7.
Martínez, B., Hernán, P., Briozzo, A., y Fernández, M. (2015). “Análisis comparativo de microcréditos. Banca pública Argentina y el Banco Grameen”. Economía y Sociedad 19 (33): 61-82.
Pearson, K. (1904). On the chi-squared test of goodness of fit. Biometrika, 3(1),
Reyes, O., Oslund, F. (2014). Teoría del Bienestar y el Óptimo de Pareto como Problemas Microeconómicos. Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas Abriendo Camino al Conocimiento. Vol. 2, No. 3, enero-junio 2014.
Segovia-Vargas, M., Miranda-García, I., Oquendo-Torres, F. (2024). Sustainable finance: The role of savings and credit cooperatives in Ecuador. Anales de Economía Pública y Cooperativa, 94(3), págs. 951–980. https://doi.org/10.1111/apce.12428.
Sierra, Y., Alonzo, A., Cajas, A. (2024). Cooperativas de Ahorro y Crédito e inclusión financiera. Cooperativismo y Desarrollo. versión On-line ISSN 2310-340X.
Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (2025). Estudios sobre Economía Popular y Solidaria. https://www.seps.gob.ec/estudios-sobre-economia-popular-y-solidaria-eps/
Vallejo-Ramírez, O., Ochoa-Herrera, G., Padilla-Andrade, F., & Guamán-Paladines, G. (2018). Impacto del microcrédito en el desarrollo económico y social en Ecuador. Revista Koinonía, 7(1), 404. https://doi.org/10.35381/r.k.v7i1.1808
Verduga, A. (2021). Consideraciones teóricas sobre la gestión de las Microfinanzas con un enfoque de Finanzas Populares y Solidarias. REICOMUNICAR. Vol. 4, Núm. 7 (ene - jun 2021). DOI: https://doi.org/10.46296/rc.v4i7.0024
