2. Maestría
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Tesis de la Escuela de Posgrado
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Item Endogenous Threshold Stochastic Volatility Model: An Outlook Across the Globe for Stock Market Indices(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-09-04) Robles Chaparro, Ronaldo Juan; Abanto Valle, Carlos AntonioAsymmetries and heavy tails are well-known characteristics on compound daily returns stock market in dices. The THSV-SMN–Threshold Stochastic Volatility Modelwith Scale Mixture of Normal Distributions– model has become an important tool for analysis regarding forecasting asset returns and Value at Risk and Expected Shortfall portfolio estimations in order to assess marketrisk.Therefore, under a Bayesian approach,we develop an extensionon the model proposed by Abanto & Garrafa(2019).This extension allows for an endogenous threshold and will be studied under two theoretical frameworks: the use of order statistics and a random walk Metropolis–Hasting algorithm(RWMH). We test themodel extension upon stock market indices across the globe along four regions (NorthAmerica, LATAM,EuropeandAsia) withour proposed RWMH algorithm and compare the results with the original (fixedthreshold) model using goodness-of-fit and error prediction criteria. Evidence shows that stock markets indices differ both within and across regions,yet in most cases the extended model outperforms the original THSV-SMN.Thus,prudence and a personalized analysis per index are strongly recommended.Item El sesgo de exceso de confianza en la toma de decisiones empresariales en ejecutivos en el Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-05-05) Sánchez Farfán, Marina del Carmen; Rojas Pinto, Katty Isabel; Hidalgo Hidalgo, María Lucía; Paiva López, Jhan Carlo; Manrique Henríquez, Miguel Ángel; Núñez Morales, Nicolás AndrésEl presente estudio analiza cómo influyen los sesgos cognitivos en la toma de decisiones empresariales. Se enfoca en el impacto del sesgo de exceso de confianza en las decisiones que toman los ejecutivos que laboran en el Perú, condicionado a los distintos niveles de mando y su pertenencia a las diferentes áreas estratégicas de la organización. Las decisiones que toman los ejecutivos responden al comportamiento de una economía cada vez más competitiva y con mayor nivel de incertidumbre. El estudio propone un marco conceptual que explica el proceso de la toma de decisiones y cómo este proceso se encuentra influenciado por el sesgo de exceso de confianza, que, a su vez, influye en aspectos claves de la organización como: inversión, financiamiento y riesgo. La presente investigación es de tipo descriptivo - cuantitativa, se utilizó un muestreo por conveniencia, seleccionando a 280 ejecutivos que laboran en el Perú bajo dos criterios: a) que los decisores tengan como mínimo a tres personas a su cargo y, b) que laboren en una empresa del sector privado. Se aplicó una encuesta conformada de 20 ítems, que permitió recoger información sociodemográfica como: edad, sexo, experiencia laboral, entre otros; características de la empresa como el tamaño por nivel de ventas; y aspectos relacionados a la percepción y a la toma de decisiones empresariales. Para el procesamiento de datos se utilizó IBM Statistical Package for the Social Sciences versión 27 (SPSS versión 27). Los resultados obtenidos muestran que los ejecutivos incurren en sesgos cognitivos pues al tomar decisiones respondieron mayoritariamente que: se guían principalmente por su experiencia, van a superar los objetivos establecidos y confían plenamente en el resultado de sus decisiones. Asimismo, más de la mitad de los ejecutivos al tomar decisiones priorizan la rentabilidad al riesgo, sobreestimando la probabilidad del resultado deseado, evidenciándose que: a mayor “nivel de instrucción” o “experiencia laboral”, mayor predisposición a subestimar el riesgo. Finalmente, se determinó que la variable más influyente en la toma de decisiones empresariales en aspectos de inversión, financiamiento y riesgo es el “nivel de instrucción”. De manera complementaria, al realizar los análisis de correlación con la variable agrupada “exceso de confianza”, se evidencia que el “nivel de instrucción” tiene una correlación significativa (coeficiente de Spearman 0.161**) con el sesgo exceso de confianza.Item Aversión al riesgo en ejecutivos de empresas peruanas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-11-09) Moreano Rodríguez, Álvaro; Sandoval Dávila, Anthony Celso; Ramos Suárez, Inés Verónica; Díaz Vargas, Libby Jeannette; Martínez Rodríguez, Luis Alberto; Núñez Morales, Nicolás AndrésEsta investigación tiene como objeto evaluar el sesgo cognitivo de la aversión al riesgo utilizando la herramienta planteada por Holt &Laury(2002) en personas con cargos de responsabilidad a nivel estratégico y táctico en las empresas. Se realizó una revisión de literatura sobre los sesgos cognitivos y su incidencia a nivel de la administración de empresas. Kahneman y Tversky (1974) los precursores del enfoque definen los sesgos cognitivos como distorsiones en la observación de la realidad, que implica errores sistémicos al emitir un juicio. Estos sesgos cognitivos influyen en la toma de decisiones de los individuos que los pueden llevar a elegir opciones de menor beneficio, esto tiene una gran implicación a nivel de los tomadores de decisiones en las empresas ya que conllevan mayor responsabilidad y sus decisiones tiene mayor repercusión en la sostenibilidad de las compañías. El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo fue de diseño no experimental y midió el grado de aversión al riesgo en un grupo de población peruana con las siguientes características tener cargos de responsabilidad a nivel estratégico y táctica en la empresa, con personal a cargo y que tomen decisiones estratégicas a nivel administrativo. La muestra fue no probabilística de tipo por conveniencia con un total de 285 participantes distribuidos en tres grupos A, B, C. La evaluación de la aversión al riesgo por método de Holt &Laury (2002) permite medir el sesgo de aversión al riesgo en un juego hipotético de loterías en una muestra de peruanos con cargos de responsabilidad a nivel estratégico y táctico en las empresas, la población del estudio mostró un mayor grado de aversión al riesgo respecto a los resultados del estudio de Holt &Laury (2002) clasificándolos en el rango relativo de aversión al riesgo, como aversos al riesgo. Para una evaluación más precisa y exacta de los sesgos cognitivos en contextos particulares se recomienda el desarrollo o búsqueda de herramientas específicas como las desarrolladas en la investigación de Manzanal (2017) en el cual se utilizó una adaptación de la herramienta de Holt &Laury (2002) para medir en empresarios PyMEs la presencia de heurísticas como lo referencia el autor. La revisión de literatura arroja que son muy poco los estudios de este tipo en países de habla hispana, y que los estudios de economía conductual o economía del comportamiento están apenas floreciendo en la investigación de estas disciplinas.Item Comparación de modelos scoring para la estimación de probabilidad de default(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-11) Bravo Castro, Gerson Enrique; Paiva Ramos, Walter JuniorEl presente trabajo propone el desarrollo de modelos machine learning para la estimación de la probabilidad de default, que ayuden a reducir los niveles de deterioro de las carteras de créditos de consumo de las instituciones financieras de Perú, las cuales basan sus políticas de créditos en los modelos econométricos tradicionales como la regresión logística. Las variables que mejor explican la probabilidad de default están relacionadas a la evolución de niveles de endeudamiento y la historia de comportamiento de pago en el sistema financiero. Los modelos Random Forest (Bagging) y XGBoost (Boosting) presentan mejores niveles de discriminación y predictibilidad que el modelo tradicional, asimismo, se demuestra que estos modelos machine learning se complementan muy bien con el modelo tradicional dado que permiten identificar conjuntos de intercambio de deudores con menor riesgo por deudores de mayor riesgo calificados por el modelo tradicional. Adicionalmente, estos modelos machine learning permiten una vista complementaria al momento de identificar los perfiles con mayor riesgo ya que metodológicamente no se basan en la identificación de patrones promedio como la regresión logística tradicional.Item Choques externos y riesgos en el sistema financiero peruano: un panel VAR jerárquico entre los 90’s y hoy(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-01-24) Aguilar Salinas, Junior Alberto; Castillo Bardalez, Paul GonzaloLa crisis internacional del 2008-2009 demostró que los choques macroeconómicos tienen un impacto persistente y amplificador en la economía cuando afectan los sistemas financieros. Ante esta evidencia, es valioso identificar fuentes de riesgo para la estabilidad financiera en el Perú pese a no tener una crisis de esta naturaleza desde 1998-1999. El trabajo cuantifica cómo los cuatro principales bancos del sistema y cuatro cajas municipales responderían ante dos choques externos difíciles de anticipar: un aumento de tasa Fed y una caída en términos de intercambio. Se estiman modelos VAR jerárquicos en paneles para comparar respuestas dinámicas en dos períodos con un cambio estructural en la economía: 1993-2005 vs 2006- 2019. Se halla que (i) hoy el mayor riesgo para bancos y cajas sería la caída no solo del crédito en dólares como en el pasado, sino también en soles, donde un choque de tasa Fed tendría un impacto persistente; (ii) hoy el apalancamiento y la morosidad no serían riesgos alarmantes, salvo por un deterioro en la calidad de cartera de las cajas debido a un choque de tasa Fed; y (iii) el grupo de bancos y el grupo de cajas tienen respuestas sincronizadas, por lo que los choques externos aún serían una fuente de riesgo sistémico como pasó en los 90’s.Item Riesgos asociados al impacto del cambio climático en la minería(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-11-05) Quispe Casas, Zulema Tatiana; Chávarry Rojas, Héctor AdriánLa economía de muchos países hoy en día está fuertemente relacionada al sector minero. Perú no es la excepción, teniendo en cuenta que este sector representa cerca del 15% del PBI del país, además de representar cerca al 65% de lasexportaciones. Sin embargo, esta actividad económica se desarrolla bajo ciertas características particulares, el desarrollo de los proyectos mineros se encuentran en muchos casos en sitios alejados y remotos de difícil acceso, donde las condiciones climáticas pueden ser muy variables. Lo que influye no solo en los costos de operación sino también en su desarrollo diario. Sumado a todo esto hoy en día se presenta otro desafío; como son los riesgos derivados de los fenómenos naturales como inundaciones, deslizamientos, olas de calor y frio entre otros que pueden alterar la operatividad de la industria minera, es precisamente estos nuevos aspectos, el tema central de nuestra investigación: la relación entre la minería e impacto climático. El presente trabajo de investigación busca identificar una aproximación metodológica sobre los principales riesgos asociados al cambio climático en el sector minero, basado en una recopilación de estudios realizados sobre las principales amenaza y la vulnerabilidad a las que se puede ver involucrado la minería en el Perú. Dicha identificación de riesgos se enfocará en los factores sociales, económicos y ambientales; por ejemplo, los riesgos relacionados con la disponibilidad de los recursos hídricos y energéticos utilizados en los procesos productivos, los riesgos sobre la cadena de suministros y finalmente los riesgos del cambio climático sobre el factorhumano. Para tal fin se revisarán los diversos estudios realizados sobre los riesgos vinculados del cambio climático, específicamente relacionados con el sector minero, tanto a nivel mundial así como en el Perú. Por ejemplo, tomaremos como referencia el “Manual para la Evaluación de Riesgos originados por Fenómenos Naturales” elaborado por el Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción de Riesgos de Desastres (CENEPRED), y los lineamientos establecidos por el International Council on Mining & Metals (ICMM), relacionado con las políticas de manejo sobre el cambio climático en el sector minero y metalúrgico