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México | Patrones de consumo de efectivo vs. tarjeta: una aproximación Big Data

Publicada el lunes, 31 mayo 2021 | Actualizada el jueves, 3 junio 2021

Documento número 21/05

México | Patrones de consumo de efectivo vs. tarjeta: una aproximación Big Data

Se propone una metodología que combina datos de operaciones con tarjeta de BBVA y de efectivo en supermercados de Frogtek a través de Clarity AI. Se estudian los cambios en patrones de consumo en relación con las variaciones de ingresos, incluyendo la evolución del consumo de bienes y el uso de distintos canales de pago.

Puntos clave

  • Puntos clave:
  • El estudio de los patrones de consumo en los hogares resulta relevante para el bienestar social, la elaboración de políticas y el análisis económico. Los avances recientes en Big Data y técnicas de ciencias de datos nos permiten medir los patrones de consumo con alta granularidad.
  • Los análisis empíricos tradicionales del comportamiento de los consumidores se basan en encuestas acerca del consumo en el hogar, las cuales ofrecen una imagen incompleta, por lo que en este análisis se presenta una nueva metodología.
  • BBVA y Clarity AI se han unido para contribuir a la sociedad con conocimiento al analizar cómo distribuye la población sus compras con tarjeta y en efectivo, utilizando una gama de modelos econométricos y de aprendizaje automático.
  • Se usan los valores de Shapley para ganar explicabilidad de los modelos de Machine Learning aplicados y encontrar el mejor modelo obtenido, Random Forest, que alcanza puntuaciones de R2 superiores a 0,92.
  • Los resultados muestran que las variables más relevantes para incrementar el gasto con tarjeta en relación al uso de efectivo son la variación de ingresos, la residencia en el centro urbano y las variables de inclusión financiera.

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