Examinando por Tema "Modelos econométricos"
  • Artículo
    Determinantes del crédito agropecuario en la región Cajamarca
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2017) Valera Málaga, Jorge David ; Escudero Valverde, Dennis Edwin
    La Región Cajamarca registra el mayor porcentaje de pobreza de nuestro país, que ha ocasionado entre otros graves problemas, altas tasas de desnutrición crónica infantil en su población rural, dedicadas a actividades agropecuarias, la cual representa el 5,7% de todo el Valor Agregado Agropecuario Nacional. Sin embargo, el sector agropecuario cajamarquino tiene la necesidad de desarrollarse aumentando su productividad, la cual es inferior al promedio nacional, y es ahí donde el crédito surge como uno de los más importantes determinantes para su desarrollo. Conforme con las restricciones de liquidez que imponen las entidades crediticias a las unidades agropecuarias, se necesitan garantías explicitas o implícitas que provengan del perfil de la unidad agropecuaria para lograr superarlas, toda vez que incluso el acceso al crédito es prohibitivo a la mayoría de unidades. El objetivo de esta investigación es analizar la importancia e Impacto de las variables relacionadas a su riqueza, tecnología, nivel socioeconómico y accesibilidad a mercados agropecuarios de las unidades agropecuarias en la Región Cajamarca que determinan el acceso al crédito, través de Modelos Econométricos de tipo Probit.
  • Artículo
    Factores determinantes de la inversión extranjera directa en el Perú: 1993-2015
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2016) Huerta Pacsi, Luis Felipe ; Taddei Diez, Leopoldo José
    This study examines the determinants of FDI in Peru for the period 1993-2014 in quarterly series, whose location are explained under the analytical approach OLI Paradigm and research background as Ramirez (2013) and Huerta ( 2010). Specified model postulates that the variables GDP, capital expenditures, multilateral real exchange rates, the level of openness of the economy and income factors, social instability and plentiful resources are determinants of the location of foreign direct investment in Peru. In the testing of this hypothesis the non-experimental design was applied, correlates causal, probabilistic and time series. For this purpose an econometric model based on cointegration technique Johansen found a relationship and long-run equilibrium between the variables of the model is estimated.
  • Artículo
    Fundamentos de econometría: teoría y problemas
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2014) Larios Meoño, José Fernando ; Josue Alvarez, Victor ; Quineche, Ricardo
    Contenido: 1.- REGRESIÓN LINEAL SIMPPLE. 1.1.- Introducción a la regresión lineal simple. 1.2.- Modelo clásico de regresión lineal: Recta de regresión simple muestral. 1.3.- Método de estimación de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). 1.4.- Propiedades de los estimadores MCO. 1.5.- Cálculos adicionales sobre los estimadores sobre los estimadores MCO y la varianza del error. 1.6. Medidas de bondad de ajuste. 1.7. Pruebas de hipótesis. 2.- MODELO REGRESIÓN MULTIPLE. 2.1.- Función de regresión poblacional. 2.2.- Función de regresión muestral. 2.3.- Supuestos del modelo clásico de regresión lineal. 2.4.- Estigmación MCO. 2.5.- Propiedades de los estimadores MCO. 2.6.- Medidas de bondad de ajuste. 2.7.- Prueas de hipótesis. 2.8.- Una visión matricial. 3.- MULTICOLINEALIDAD. 3.1.- Definición. 3.2.- Causas. 3.3.- Consecuencias. 3.4.- Detección. 3.5. Corrección. 4. HETEROCEDASTICIDAD. 4.1.- Definición de Heteroscedasticidad. 4.2.- Causas de la heteroscedasticidad. 4.3.- Consecuencias de utilizar MCO en presencia de heteroscedasticidad. 4.4.- Test de heteroscedasticidad Park. 4.5. Test de heteroscedasticidad de Glejser. 4.6.- Test de heteroscedasticidad Goldfeld-Quandt. 4.7.- Test de heteroscedasticidad de Breusch-Pagan-Godfrey. 4.8.- Test de heteroscedasticidad de White. 4.9.- Medidas correctivas cuando se conoce: Método de mínimos cuadrados ponderados. 4.10. Medidad correctivas cuando no se conoce. 5.- AUTOCORRELACIÓN. 5.1.- Definición. 5.2.- Modelo autorregresivo (AR). 5.3.- Causas. 5.4.- Consecuencias. 5.5.- Detección. 5.6.- Correción. 6.- VARIABLES DUMMY. 6.1.- Definición. 6.2.- Modelos econométricos con variables Dummy. 7.- PRUEBAS DE DIAGNÓSTICO Y SELECCIÓN DE MODELOS. 7.1.- Introducción. 7.2.- Pruebas de diagnóstico. 7.3.- Criterios de selección del modelo. 8.- MODELOS DE REGRESIÓN NO LINEALES. 8.1.- Definición. 8.2.- Estimación. 9.- MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA. 9.1.- Introducción. 9.2.- Modelo lineal de probabilidad (MLP). 9.3.- Logit. 9.4.- Probit. 10.- DATA PANEL. 10.1.- Definición de modelos de regresión con datos de panel. 10.2.- Ventajas. 10.3.- Tipos. 10.4.- Técnicas de estimación con Data Panel. 10.5.- Prueba de Hausman. 10.6.- Propiedades estadísticas de los estimadores. 10.7.- Comparación entre el modelo de efectos fijos (MEF) y el modelo de efectos aleatorios (MCE). 11.- MODELOS DINÁMICOS AUTORREGRESIVOS Y DE REZAGOS DISTRIBUIDOS. 11.1.- Modelos econométricos de rezagos distribuidos de Koyck. 11.2.- Modelo econométrico de expectativas adaptativas. 11.3.- Modelo de ajuste parcial. 11.4.- Modelo econométrico de rezagos distribuidos de Almon. 11.5.- Causalidad de series de tiempo. 11.6.- Test de causalidad de Granger. 12.- MODELOS ECONOMÉTRICOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS. 12.1.- Introducción: Álgebra de sistemas de ecuaciones simultáneas. 13.-SERIES DE TIEMPO: ESTACIONARIEDAD, RAÍZ UNITARIA Y CONTEGRACIÓN. 13.1.- Definiciones. 13.2.- Estacionariedad de un proceso estocástico. 14.- MODELOS ARIMA. 14.1.- Creación de modelos econométricas para series de tiempo: Ar, Ma, Arima. 14.2.- Metodología de Box-Jenkins (BJ). 14.3.- Identificación. 14.4.- Estimación. 14.5.- Estimación. 14.6.- Pronóstico.
  • Artículo
    Optimización del beneficio del monopolista discriminador de precios de Tercer Grado.
    (Sociedad Matemática Peruana, 2010-08) Larios Meoño, José Fernando ; Álvarez Quiroz, Víctor Josué
    Un productor, monopolista, aplica discriminación de precios de tercer grado, en su industria (mercado), conociendo las funciones de demanda de su producto en los submercados a los que se dirige, y definiendo su funcion de costo total de producción, optimiza su función de beneficio extraordinario cuando la función de costo marginal de producción se iguala a la función de ingreso marginal en el mercado, donde se concluye que el costo marginal de producción de equilibrio de la industria iguala a la función de ingreso marginal en cada submercado, logrando hallarse la cantidad producida de equilibrio para cada submercado y el precio de equilibrio al que se vende cada producto.
  • Artículo
    Propuesta de un modelo Logit para evaluar el riesgo crediticio en las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito: Caso de la Caja Municipal de Huancayo, periodo 2011-2015.
    (Universidad San Ignacio de Loyola, 2016) Pantoja Vilchez, Patricia Mirella ; Llanos Marcos, Abraham Eugenio
    Las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (CMAC) presentan altas tasas de morosidad por la poca innovación en sus metodologías de evaluación crediticia o tecnología crediticia para el otorgamiento de créditos, que origina entre otros factores una mayor ineficiencia en su gestión. La banca tradicionalmente ha contado con adecuados modelos estadísticos o econométricos para analizar el riesgo de incumplimiento, pero esto no ha sido así en las CMAC. El objetivo de esta investigación es estimar las probabilidades de incumplimiento basado en el comportamiento de pago del cliente, para la CMAC de Huancayo que se posiciona en el mercado como una importante institución financiera en el sector de las CMAC; como una alternativa a las actuales metodologías crediticias que poseen las CMAC en el Perú para servir de referencia en la gestión del riesgo crediticio de las demás CMAC que actualmente presentan un alto nivel de riesgo crediticio medido por su tasa de morosidad a nivel individual, así como del propio sistema de cajas. El resultado de la investigación muestra la estrategia y metodología, así como etapas necesarias para diseñar un modelo logit y la implementación de esta metodología crediticia avanzada en la CMAC de Huancayo, contribuyéndose a reducir los niveles de riesgo crediticio y el cálculo del ahorro en provisiones exigidas por las altas tasas de morosidad para ejemplo de la administración del riesgo de crédito para otras CMAC que busquen al igual que la CMAC Huancayo, mayor participación y rentabilidad ofreciendo asistencia técnica de calidad.