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    ¿Banderas rojas o banderas verdes?: Análisis de datos para detectar riesgos de corrupción en las contrataciones públicas de la Policía Nacional del Perú (2019 – 2020)
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-07-19) Martínez Encarnación, Kenyi; Durand Arp Nissen, Jose Francisco
    Esta tesis se plantea detectar riesgos de corrupción en las contrataciones públicas de la Policía Nacional del Perú (PNP) a partir de un conjunto de indicadores basados en observaciones directas (datos). La corrupción es el principal problema del país, donde las contrataciones irregulares han ido preocupantemente en aumento, y la policía no está exenta de ella. Por ello, se propone un modelo para detectar riesgos de corrupción en las contrataciones de la PNP, definida como una posible colusión entre las partes para favorecer a un solo proveedor mediante un proceso sin competencia (output), en función a cuatro indicadores, o alertas tempranas del posible fraude (inputs): 1) Tipo de procedimiento, 2) Tiempo de presentación de propuestas, 3) Tiempo de elección del postor ganador, y 4) Aumento del valor del contrato respecto al precio inicial. Para comprobar la posibilidad de sospecha, se utiliza un modelo estadístico, una regresión logística binomial, para estimar la probabilidad de que en un contrato ocurra riesgo de corrupción (banderas rojas), o que no ocurra tal riesgo (banderas verdes). Luego de analizar 1,741 contratos policiales, basada en datos públicos del OSCE (2019 - 2020), los resultados muestran que i) A menor cantidad de días para escoger a la empresa ganadora, más sospecha de corrupción; ii) Aumentar excesivamente el costo final del contrato respecto al costo inicial, genera mayor sospecha de corrupción; iii) Existen ciertos objetos solicitados por la contratación más propensos a las sospechas de corrupción que otros. Para terminar, el logaritmo detecta 30.6% contratos con riesgo de corrupción, los cuales se concentran en el sector salud policial, con empresas cuestionadas, durante los meses en los que el país se enfrentaba a la pandemia del COVID - 19, y localizadas espacialmente en los distritos de Lima Metropolitana.