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    Análisis de vulnerabilidad en el Perú a partir del desarrollo de modelos de regresión logísticos mediante la utilización del software Stata
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-03) Cervera Pinday, Renzo Junior; Benavente Sotelo, Renzo Alejandro
    La presente investigación se orientó a determinar los factores que influyen en la vulnerabilidad ante desastres naturales en el Perú, periodo 2021. En ese contexto, para responder a tal objetivo la metodología contemplada fue de carácter cuantitativo, de nivel correlacional, de análisis documental con información extraída del ENAHO – 2021 misma que fue procesada en el programa estadístico Stata 16 mediante la metodología del modelo logit, además, es de precisar que, la muestra total estuvo conformada por 109,867 individuos. Los resultados de la regresión logística (Logit) indican que los factores asociados con las características de la vivienda y del hogar, las características de los miembros del hogar, la educación y el empleo e ingreso influyen significativamente en la probabilidad de ser vulnerable o no a los desastres naturales, no obstante, los factores asociados con la salud no influyen significativamente en la vulnerabilidad. Finalmente, se concluye que los factores correlacionados significativamente con la vulnerabilidad ante desastres naturales son: Tipo de vivienda, material predominante de las paredes, material predominante del piso, material predominante del techo, construcción de vivienda con asistencia técnica de un ingeniero civil o arquitecto, edad, zona de residencia, nivel educativo, disponibilidad de internet en la vivienda e ingreso bruto.
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    Cuantificación del impacto del COVID-19 en el turismo peruano
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-07-31) Fonseca Cisneros, Guillermo Fernando; Rau Álvarez, José Alan
    Esta investigación tiene como objetivo cuantificar el impacto del COVID-19 en el turismo peruano durante el 2020. Es una investigación de enfoque cuantitativo en cuyo desarrollo se consideró la información estadística mensual y trimestral publicada por instituciones gubernamentales relacionadas con el turismo y su desarrollo, tales como Mincetur e INEI. Los datos fueron analizados con el software R en el entorno de desarrollo integrado (IDE), RStudio. La variable de estudio turismo se analizó con los siguientes siete indicadores: llegada de visitantes a sitios turísticos, museos y áreas naturales protegidas por el Estado Peruano (indicador A), pernoctaciones de visitantes nacionales y extranjeros en establecimientos de hospedaje (indicador B), arribo de visitantes nacionales y extranjeros a establecimientos de hospedaje (indicador C), tasa neta de ocupación de camas (indicador D), tasa neta de ocupación de habitaciones (indicador E), movimiento general de pasajeros en aeropuertos y aeródromos de la red aerocomercial nacional (indicador F) y número de establecimientos de hospedaje (indicador G). Lo resultados de R2 ajustado fueron 20.53%, 51.4%, 47.5%, 34.9%, 47.6%, 33.5% y 57.8% para cada uno de los indicadores mencionados. Los cinco primeros fueron agrupados dentro del grupo hotelería, con un R2 ajustado de 39%, y los siguientes dos últimos corresponden al grupo sitios turísticos y grupo transporte aéreo respectivamente. Para obtener dichos resultados se construyeron 3 modelos matemáticos de regresión por cada uno de los indicadores y finalmente se realizó el contraste de los modelos a través del test del estadístico F, la prueba de Breusch-Pagan y el test de Hausman para determinar el que mejor se ajusta a nuestros datos. El análisis de regresión para cada uno de los indicadores de la variable turismo se construyó en base a las variables independientes del COVID-19: número de casos positivos, variación de casos positivos, número de fallecidos, variación de número de fallecidos y restricciones establecidas por el Estado Peruano; siendo esta última la que registró el mayor coeficiente de las variables de regresión. Finalmente, se concluye que el COVID-19 afectó al sector turismo en diferentes magnitudes: grupo hotelería en un 39%; visita a sitios turísticos en un 33.5% y transporte aéreo en un 57.8%, siendo las restricciones impuestas por el Estado Peruano las que más aportaron a este impacto negativo.