DelaTorre-Diaz, Lorena
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Preferred name
DelaTorre-Diaz, Lorena
Official Name
De la Torre Díaz, Lorena
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lotorre
Torre-Diaz, Lorena de la
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Scopus Author ID
57290222000

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Sustainability and Quality of Life in Marginalized Areas: An Impact Evaluation of a Community Center in Santa Fe, Mexico

2024 , Velázquez-Salazar, Marisol , DelaTorre-Diaz, Lorena

The aim of this paper is to present the results of an impact evaluation of a community center in health, capacity building, and digital access, which form an approximation of quality of life, in the population of Santa Fe town in Mexico City, from 2022 to 2024. The methodology is quantitative, using an impact index and the differences in differences (DD) technique. The data were obtained from primary sources with surveys undertaken via questionnaires. The center is operated by a private university and funded by private firms. The results show a positive impact of 0.287127 out of 1 on the weighted impact index, which allows us to consider this program successful in improving the quality of life of the target population. Through impact evaluation, the effectiveness of interventions and opportunities for improvement are identified, fostering collaboration among local actors, including community members, state-run public programs, and community centers. This collaborative effort improves the quality of life, creating a sustainable community wherein each actor addresses specific needs. Impact evaluation plays a crucial role in measuring sustainability because it is a continuous improvement process that, when combined with other actions, enhances the community’s overall well-being. ©2024 MDPI, The authors.

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Crédito hipotecario: un modelo predictivo de discriminación de riesgo

2023 , González-Rossano, Carlos , DelaTorre-Diaz, Lorena , Terán-Bustamante, Antonia

Diversos estudios demuestran la relación entre el acceso a la vivienda y la superación de la pobreza. Sin embargo, existe un rezago en el acceso a la vivienda digna en México y la falta de historial crediticio es una limitante para el acceso a créditos bancarios. El objetivo de la presente investigación es analizar los criterios de selección de crédito hipotecario y proponer un modelo de gestión de riesgos que permita a la banca financiar a un mayor número de personas en la adquisición o mejora de su vivienda. La estrategia metodológica se basa en técnicas de aprendizaje automático apoyadas en la ciencia de datos para crear un modelo predictivo del cumplimiento del crédito basado en características individuales. Los resultados muestran un modelo predictivo de discriminación de riesgo con una confiabilidad del 85% para créditos a la vivienda, lo cual permite ampliar la base potencial de personas susceptibles de acceder a financiamiento hipotecario. El derecho a una vivienda digna presenta un rezago importante en el país y hasta ahora los bancos al proponer un modelo predictivo de selección de riesgo hipotecario se da respuesta a la pregunta de investigación que refiere a las acciones que puede ejecutar la banca para resolver el problema de falta de acceso a vivienda digna. Los bancos pueden establecer sus criterios de selección de riesgo apoyados en la ciencia y analítica de datos y la aplicación de modelos predictivos de aprendizaje automático utilizando su amplia base de datos histórica.© Revista Venezolana de Gerencia

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