1. Trabajos conducentes a grados y títulos
URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/4150
Examinar
7 resultados
Resultados de la búsqueda
Ítem Acceso Abierto El efecto de los principales determinantes de las exportaciones agrícolas no tradicionales peruanas hacia Estados Unidos 2000-2021(Universidad ESAN, 2024) Alderete Arias, Melisa Isabel; Lizaraso Puma, Angelica Fiorela; Muchaypiña Mateo, Yors Romulo; Salas Lavado, Elsa MacarenaEl fin de esta indagación se basa en encontrar, analizar y evaluar efectos de los elementos o factores que determinan el valor FOB del sector exportador no tradicionales de Perú hacia Estados Unidos. Considerando que, en décadas recientes, las exportaciones de índole no tradicional se desarrollan bajo un escenario dinámico, debido a la apertura de nuevos mercados, el aumento en los volúmenes comerciales, volatilidad del tipo de cambio, entre otros factores macroeconómicos. El PBI estadounidense, tipo de cambio real, inversión extranjera directa neta, términos de intercambio y salario, son factores vinculados a las exportaciones no tradicionales que se han analizado. Según la literatura consultada, estas variables son pertinentes para describir el valor FOB de las exportaciones del sector no tradicional. La técnica estadística aplicada usa análisis de series de tiempo (Modelo vectores autorregresivos), ya que la información es referida a periodos de tiempo trimestral evaluando los años del 2000 al 2021.Ítem Acceso Abierto Determinantes de la demanda del turismo receptivo en el Perú durante el período 2004-2019(Universidad ESAN, 2024) Florez Hurtado, Sara Alexandra; Romero Espinoza, Jose Alonso; Salome Calderon, Maricielo Fransheska; Schuler Tovar, Karen Sofia; Trujillo Cevallos, Alexandra ValeriaEl sector turismo ha experimentado un notable crecimiento en su contribución al Producto Bruto Interno en el Perú. Desde esa perspectiva, el objetivo del estudio es identificar los principales determinantes que afectan la demanda del turismo receptivo en el país. El análisis se basa en un conjunto de datos de panel anuales desde 2004 hasta 2019 e incluye la cantidad de llegadas de turistas procedentes de los cinco principales países emisores de turismo. Además, se consideran variables como ingreso per cápita, índice de precios del consumidor, tipo de cambio nominal, percepción de inseguridad en el país, inversión pública, gasto en promoción y nivel de desempleo. Se empleó la metodología de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) en sus distintas formas: modelo agrupado (pool), estimadores de efectos fijos y estimadores de efectos aleatorios. Esto posibilitó la identificación de las variables socioeconómicas que impactan en la atracción de flujos turísticos. Asimismo, se realizó una regresión de Poisson para identificar los resultados dado que nuestra variable dependiente es de conteo. Los resultados concluyen que las variables índice de precios, desempleo y promoción tienen los efectos esperados, mientras que las variables que presentan resultados significativos son ingreso per cápita, desempleo, promoción e inversión en turismo.Ítem Acceso Abierto Análisis de los componentes cíclicos de las principales variables macroeconómicas para el Perú en el periodo 2004 – 2022(Universidad ESAN, 2023) Torres Armas, Florencio; Baltazar Chávez, Jhon OswaldoLa investigación busca determinar que agregados macroeconómicos del Perú tienen un comportamiento procíclico, contracíclico o acíclico, con respecto al ciclo económico del PBI, en el periodo comprendido entre 2004 - 2022. De manera complementaria se busca determinar si esta relación es adelantada o rezagada. El diseño de esta investigación es de tipo cuantitativa, no experimental y correlacional, ya que se analizan las relaciones entre los componentes cíclicos de las variables macroeconómicas, mas no se determina una relación causal. El análisis de datos se realiza con el coeficiente de correlación de Pearson, para lo cual, se obtuvo el componente cíclico de las variables macroeconómicas, y luego se determinó la correlación de estas variables con el componente cíclico del PBI, para los periodos comprendidos entre 2004-2015 y 2016-2022. La investigación concluye que durante el periodo 2016-2022, las variables consumo privado, inversión privada, inversión pública, exportaciones, importaciones, inflación, inflación subyacente, tasa de interés activa en soles y cuenta corriente han mostrado un comportamiento procíclico con respecto al componente cíclico del PBI, mientras que las variables consumo público, flujo de emisión primaria, tipo de cambio y términos de intercambio han mostrado un comportamiento contracíclico respecto al componente cíclico del PBI.Ítem Acceso Abierto Efecto de los determinantes macroeconómicos en el comportamiento de la morosidad de las entidades financieras peruanas durante enero 2007 a diciembre 2019(Universidad ESAN, 2022) Caparachín Chávez, Alexis Raúl; Castro Espinoza, Diego André; Geldres Vásquez, Jeancarlo; Pardo Prado, Jose Demetrio; Tácunan Alvarado, Yajaira BeatrizEl presente trabajo tiene como objetivo analizar el efecto de los determinantes macroeconómicos en el crecimiento de la morosidad del sector bancario en el Perú. En diciembre del 2019, el mercado bancario estaba integrado por 16 empresas, lo que presume una alta competencia que puede afectar una gestión prudente de la cartera de préstamos. Para efectos de esta investigación se tomó los indicadores del ratio de morosidad en moneda nacional y moneda extranjera, con el objetivo de conocer si factores macroeconómicos como nivel de empleo, inflación y tipo de cambio tienen efecto en la morosidad de los bancos. La investigación empleó un modelo VAR con información mensual, entre enero del 2007 y diciembre del 2019. En base a los resultados obtenidos se realizó un análisis inferencial de las funciones impulso respuesta y descomposición de la varianza. Los resultados muestran que los determinantes macroeconómicos nivel de empleo, inflación y tipo de cambio son significativos en el crecimiento de la morosidad de los bancos. No obstante, los efectos fueron constrastados para verificar la teoría plateada en una economía parcialmente dolarizada como el caso peruano.Ítem Acceso Abierto Optimización de la toma de decisiones financieras con información obtenida de analizar las posibles causas de la Curva de Yield Invertida(Universidad ESAN, 2020) Coronel Coaquira, Vanessa; Maco Cano, David Alejandro; Rodríguez Pulido, Julia JuanaPredecir recesiones o crisis económicas es aún una labor pendiente de la economía, sin embargo, hay una gráfica que representa rendimientos de diversos instrumentos financieros y a diferentes plazos, pero que, cuando le afecta un fenómeno a su formación –su inversión-, ha logrado predecir con notable anticipación las últimas siete recesiones en EE.UU. Estamos hablando de la curva de Yield. Asimismo se sabe que: 1) las gerencias financieras y/o los inversores en general toman decisiones de inversión y financiación considerando al crecimiento económico como asegurado. 2) la tasa de interés no es una mera compensación que pagan los prestatarios a los prestamistas por el retraso en el consumo, sino que su composición contiene diversos factores que aportan información del mercado. Lo que propone esta investigación es introducir a los análisis que realizan las gerencias financieras y/o los inversores en general, la información que proviene de analizar las causas de la inversión de la curva de Yield. Para esto, antes debemos identificar cuáles son las posibles causas de la inversión de la curva Yield y, posteriormente, analizarlas para saber cuál es la información que los agentes están aportando al mercado y que se ve reflejada en la tasa de interés o, como es el caso, en los rendimientos de ciertos instrumentos.Ítem Acceso Abierto Influencias de las sorpresas macroeconómicas sobre los rendimientos de las acciones peruanas en el corto plazo(Universidad ESAN, 2019) Chavez Molina, Gabriela Lisbeth; Flores Hernandez, Juan AndresEl objetivo de esta tesis es explorar el impacto en la rentabilidad de las acciones de empresas peruanas ante anuncios de indicadores macroeconómicos peruanos seleccionados. Esta tesis pone énfasis a los eventos sorpresa o de shock, es decir los casos en que las publicaciones finales (oficiales) difieren de los estimados previos (proyecciones exante). El presente trabajo establece las relaciones estadísticas bajo modelos de regresión lineal y luego con vectores autorregresivos, siguiendo en parte la metodología empleada en trabajos similares de Bernanke y Kuttner (2004), Funke y Matsuda (2006) para acciones en economías desarrolladas y de Gupta y Reid (2012) para acciones en una bolsa principalmente minera. Los resultados del estudio indican que ninguna de las sorpresas macroeconómicas domésticas tiene un impacto significativo en las rentabilidades de las acciones peruanas, al considerar que las sorpresas macroeconómicas no han sido absorbidas por el mercado antes del anuncio. Las mismas pruebas aplicadas sobre distintos índices por industria, incluyendo a acciones sin componente minero, revelan conclusiones similares. Estos resultados sugieren que serían otros los factores que explican los retornos de corto plazo de las acciones peruanas y que sería necesario profundizar el análisis con sorpresas macroeconómicas internacionales u otros factores económicos.Ítem Acceso Abierto Modelos de clasificación de clientes bancarizados de los niveles socioeconómicos C y D(Universidad ESAN, 2019) Tineo Nieves, Anthony KevinEl objetivo de la presente investigación es desarrollar tres modelos de clasificación de deudores a fin de determinar la probabilidad de incumplimiento asociada a los créditos “retail” solicitados a instituciones microfinancieras. Los modelos utilizados son: una función logística binaria, árbol de decisión y redes neuronales artificiales. Asimismo, la presente investigación busca determinar las variables relevantes para determinar probabilidad de incumplimiento, identificar el nivel de ajuste y discrimancia en cada modelo a través del análisis de la Curva de ROC, estadístico Kolmogorov-Smirnov y coeficiente de GINI. Por último, se busca conocer las principales fortalezas y debilidades de cada modelo. Los resultados muestran que el modelo de redes neuronales artificiales presenta mejor nivel de ajuste y discrimancia en comparación con los otros dos modelos. Adicionalmente, se ha encontrado que las variables más relevantes provienen del historial crediticio del cliente. Finalmente, los modelos de función logística binaria y árbol de decisión también muestran un buen nivel de ajuste y discrimancia, por lo cual soportar una decisión de clasificación de clientes considerando la complementariedad de dichos modelos resulta optima, ya que dichos modelos consideran adicionalmente otras variables provenientes del historial crediticio y otras de tipo demográficas relevantes para la toma de decisiones.
