4. Bachillerato

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Determinantes de las migraciones internacionales: Un modelo de gravedad para el caso peruano 2000-2020
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-13) Coronel Gonzales, Julio César; Tello Pacheco, Mario Delfín
El fin del presente documento es explicar cuáles son los determinantes de las migraciones internacionales para el caso peruano. Para ello, el texto se subdivide en dos secciones principales. En la primera sección, se presentarán las principales teorías relacionadas a la migración internacional como el modelo teórico de migración de Borjas, el modelo de gravedad y las teorías complementarias sobre la migración. Así, se mostrarán las principales relaciones teóricas entre variables como el salario, el empleo, la cultura y la geografía con respecto al número de migrantes que atrae un país. En la siguiente sección, se presentará la evidencia internacional y nacional con respecto a los determinantes de la migración. Los documentos internacionales coinciden al encontrar una relación positiva entre la migración y el salario, la cultura, la frontera y una red de migrantes sólida. Mientras que se encuentra una relación negativa con la distancia. Sin embargo, no se encuentra consenso al relacionar la migración con el desempleo. Por otro lado, la literatura nacional, al analizar la migración interna, muestra que existe un mayor número de migrantes en aquellos lugares con mayor salario medio, menor desempleo y mayor acceso a servicios. Finalmente, el método de estimación elegido es un modelo de gravedad unilateral estimado con un panel de datos para el periodo 2000-2020. Las opciones para estimar los parámetros son el método pool, el método de efectos fijos y el método de efectos aleatorios.
Aplicación de herramientas de analítica y optimización matemática para mejorar la cobertura de los canales digitales en una entidad bancaria
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-07-01) Gomez Fabian, Brunnella Alejandra; Blas Corrales, Walter Leonardo; Rojas Polo, Jonatan Edward
Actualmente, las organizaciones están adaptando nuevas herramientas y metodologías para poder optimizar sus procesos. Las entidades bancarias no son ajenas a la implementación de diversas herramientas debido a la naturaleza cambiante del negocio. Entre dichas herramientas, se encuentran la Optimización Matemática y Data Analytics. El objetivo de la presente investigación es presentar los beneficios obtenidos para una entidad bancaria a partir de la aplicación de las metodologías propuestas. Por un lado, se tiene como finalidad que valide la hipótesis que indica que la aplicación de Optimización Matemática permite a las entidades bancarias reducir sus costos y optimizar el uso de recursos con el propósito de incrementar la productividad de sus procesos. Por otro lado, se busca evidenciar que, mediante la implementación de modelos de Data Analytics, se puede incrementar la capacidad de explicar el comportamiento de varios aspectos que están relacionados con el negocio. En el presente trabajo, además del marco teórico, se están abarcado casos de aplicación de Optimización Matemática para determinar la asignación optima de trabajadores, de límite de crédito y de ventas cruzadas, donde se evidencia que esta herramienta permite distribuir eficientemente los recursos de una entidad bancaria con la finalidad de maximizar o minimizar una función de interés dentro del negocio. Asimismo, se presenta un conjunto de casos de estudio de Data Analytics con los cuales se tiene como objetivo validar los beneficios de dichas herramientas mediante diversas aplicaciones de modelos predictivos e identificación de clústeres. En síntesis, se puede evidenciar, en el presente trabajo, que la inclusión de metodologías como Optimización Matemática y Data Analytics dentro de los procesos de una entidad bancaria permite que se logre registrar mayores beneficios, tanto a nivel operativo como económico.
Data analytics como herramienta eficaz para la determinación de competencias del talento interno en el proceso de transformación digital de la banca de Lima Metropolitana
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-09) Aguilar Cordova, Elisa Pamela; Riva Loayza, Fiorella Araceli; Lau Barba, Milos Richard
La presente investigación tiene como objetivo construir un marco de referencia que explore las razones por las cuales el data analytics es utilizado como un medio eficaz para la determinación de competencias del talento interno en el proceso de transformación digital del sector banca de Lima Metropolitana. En esta línea, se realiza un análisis conceptual para establecer relaciones entre las variables identificadas. Así, se define los términos transformación digital, competencias laborales, data analytics y, posteriormente, se esboza un modelo teórico sobre la relación entre ellas. Seguidamente, se busca describir la situación del sector banca en Latinoamérica y el desarrollo de la transformación digital en Perú; luego, se profundiza en la banca de Lima Metropolitana y su uso de data analytics. En base a lo anterior, se concluye que data analytics es una herramienta eficaz pues permite identificar las competencias necesarias para alcanzar una transformación digital exitosa, ya que se podrá evidenciar las competencias actuales y las que se necesitan, con la finalidad de tomar decisiones basadas en datos y así generar planes de acción para reducir esta brecha. Finalmente, se sugiere realizar futuras investigaciones que analicen el uso de data analytics en la gestión de Recursos Humanos de Lima Metropolitana.

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