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Ítem Acceso Abierto Estimación de costo de capital para una empresa de distribución eléctrica en el Perú(Universidad ESAN, 2020) Auqui Hinostroza, Irma SoledadEl presente trabajo de investigación tiene como objetivo proponer cuantitativamente la conveniencia de la metodología a utilizar para el cálculo del Costo de Capital en las empresas de distribución eléctrica peruanas. En la actualidad en nuestro país, la regulación indica que el retorno de la actividad está determinado por una tasa de actualización (12%), tasa que no ha variado desde 1982 y que interviene en el cálculo del costo de la actividad de Distribución (VAD) que junto a las tarifas de generación y transmisión componen la tarifa final a cobrar al usuario. Por lo que, es de suma importancia que dicha tasa refleje la realidad económica del país en cada proceso tarifario; teniendo en cuenta que el Perú ha atravesado últimamente por periodos económicamente eficientes. De acuerdo con las condiciones económicas y regulatorias de nuestro país; y teniendo en cuenta la experiencia internacional para el cálculo del costo de capital de una empresa de distribución eléctrica. Se propone en el Perú, utilizar la metodología adecuada, como lo es el Weigth Avergae Cost of Capital (WACC) en conjunto con el Capital Asset Price Model (CAPM). Realizando los cálculos para el periodo tarifario del 2018 – 2022 se obtuvo un WACC de 7.20%.Ítem Acceso Abierto Metodología de implementación del Credit Scoring en una entidad financiera en el segmento Pyme(Universidad ESAN, 2019) Flores Bardales, AndyEl objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo de Credit Scoring para el segmento Pyme. Se han revisado las principales metodologías paramétrica, no paramétrica y semi- paramétrica. Se aprecia que el modelo logístico es usado por las instituciones financieras por su fácil interpretación, bondad de ajuste matemático y sobre todo porque establece una línea de comparación con las diferentes metodologías. El modelo se aplica en el producto capital de trabajo en la modalidad revolvente y contiene información del titular y de los socios de la Pyme. El modelo determina las principales características para discriminar el riesgo y obtiene un indicador Gini de 51.5% en la muestra de entrenamiento y de 48% en la muestra test. Dichos indicadores están dentro de los intervalos de confianza al 95% y 99% establecidos mediante la simulación de Monte Carlo. La tasa correcta de clasificación es 79.7% en la muestra test. Se determina en el modelo Credit Scoring que existen diferencias significativas entre personas naturales y jurídicas Uno de los aportes relevantes de la tesis es que se muestra evidencia que el riesgo de la Pyme es el riesgo del titular de la Pyme. Sin embargo, se sugiere profundizar en el análisis.Ítem Acceso Abierto Métodos de valoración de empresas startup : aplicación a Cinepapaya(Universidad ESAN, 2017) Espinoza Paredes, Silvia Andrea; Ramírez Gutiérrez, Carlos Luis; Reyna Gutiérrez, EmersonEl presente estudio busca resolver el siguiente problema: ¿Cuáles son los métodos utilizados en la valoración de empresas startup en Perú? Para lograr responder a esta pregunta se realizó una investigación cualitativa con alcance exploratorio. Fueron utilizadas técnicas de investigación documental y de campo mediante entrevistas a expertos del ecosistema local. Asimismo, para hacer la investigación lo más clara posible, se valorizó la startup más emblemática de Perú: Cinepapaya, la cual fue adquirida por Fandango en el 2017.Ítem Acceso Abierto Determinación de las principales variables que influyen en el incumplimiento de pago de los créditos en el Banco Agropecuario(Universidad ESAN, 2016) Bartra García, Gino Gárlik; Vinelli Ruíz, Marco Antonio; Ynga La Plata, Carlos Alberto; Zúñiga Guerrero, Vicente MohamedEl propósito de esta investigación es examinar la relación existente entre el riesgo de no pago o default y las características personales, productivas y crediticias de los pequeños y medianos agricultores clientes de AGROBANCO. Para ello la investigación se centró en determinar las principales variables que influyen en el no pago de los créditos agropecuarios y su contribución en la determinación del riesgo, así como identificar el perfil de los clientes con mayor calificación de riesgo.
