Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Proyecto de prefactibilidad de una fintech para crowdfunding dirigido a apoyar a las micro y pequeñas empresas (MYPES) en Lima Metropolitana(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-02) Castillo Cordova, Luis Anjhelo; Miranda Castillo, Oscar EnriqueEn países de América del Sur, se está viendo un crecimiento exponencial en el uso de la tecnología en diversos sectores económicos (ESAN, 2020). Uno de estos fue el sector financiero en donde se ha visto un aumento de empresas que brindan diversos servicios financieros a un menor costo que un banco tradicional debido a la reducción de costes fijos, infraestructura y otros factores más. Este sector que surgió y toma relevancia cada vez más es llamado Fintech. Estas existen desde hace mucho tiempo, se puede ver un crecimiento abrupto desde la crisis del 2008 donde surgieron nuevos jugadores que compitieron con la banca múltiple. Algunos factores que permitieron esto fueron las nuevas percepciones públicas, el control regulatorio, la demanda política y las condiciones económicas. El objetivo fundamental de esta tesis es analizar la viabilidad económica como financiera de un proyecto Fintech en el sector Crowdfunding en Lima Metropolitana para apoyar a la MYPES que se encuentran rezagadas por los últimos eventos macroeconómicos que ha sufrido el país. La metodología que se utilizará es una combinación entre una metodología cuantitativa, ya que se usarán encuestas y análisis estadístico; y una metodología cualitativa, ya que se analizaron otros documentos y textos académicos para fundamentar la validad de ciertos apartados. El método o procedimiento que se aplicará es empezar con un análisis estratégico donde se evalúen todos los factores del micro y macroentorno. Con ello, se realiza un estudio de mercado para testear quiénes serían los potenciales clientes a los que se dirigirían para calcular la demanda del proyecto y la oferta que tiene que brindar. Con esto calculado, se realizan los estudios técnicos, organizacionales, legales, económicos y financieros para presupuestar tanto el beneficio económico como social que proporcionará este proyecto. Los resultados del proyecto fueron una inversión aproximada de 649311 soles, un VAN económico de 232046 soles y financiero de 265507 soles, un TIR económico de 34.1% y financiero de 37.8%, una ratio beneficio-costo de 1.1 y, por último, un periodo de recuperación de 4 años. En conclusión, el proyecto es viable económica como financieramente, además de brindar beneficios sociales y ambientales a los pequeños empresarios de Lima Metropolitana.Ítem Texto completo enlazado Evaluación crediticia a una empresa mediante modelos endógenos para estimación de la probabilidad de default(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-02-15) Cueva Garriazo, Jennyfer Leyla; Miranda Castillo, Oscar EnriqueEn el presente trabajo se realiza el estudio de diferentes modelos endógenos para predecir la probabilidad de default, que centran su estimación en factores internos de las empresas, tales como el modelo Logit, llamado también modelo de regresión logística, y el modelo KMV, enfocado en la evolución del valor de la firma. Adicionalmente se realiza el análisis de diferentes variables, ratios financieros e indicadores endógenos. Finalmente, se compararon los ratings asignados de las clasificadoras de riesgo más importantes (S&P, Fitch y Moodys) con el rating y probabilidad de default obtenida, llegando a valores semejantes.Ítem Texto completo enlazado Análisis de la valoración de proyectos a través del método de opciones reales: aplicación a un proyecto real del sector minero – metalúrgico en el Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-18) Pacheco Egas, Fiorella Angela; Miranda Castillo, Oscar Enrique; Balibrea Iniesta, JoséEl presente trabajo se desarrolla con la intención de exponer el valor que agrega las Opciones Reales a los métodos de valoración tradicional. Específicamente, se pretende regresar a los orígenes de este método al evaluar un proyecto peruano del sector minero-metalúrgico empleando los métodos tradicionales y el de la Opción Real, con el fin de volver a evidenciar la importancia de la aplicación de Opciones Reales en un sector caracterizado por la incertidumbre. Así mismo, a través del análisis del proyecto real, se busca mostrar que este moderno método permite corregir, en cierto grado, el problema de la infravaloración que presentan los proyectos con incertidumbre y que son valorizados mediante los métodos tradicionales. El trabajo inicia con el estado del arte de la valoración financiera. Luego, se presenta toda la información relevante del proyecto metalúrgico de una refinería de La Empresa ubicada en el Perú que será empleada como caso de estudio. Después, se muestra el análisis económico – financiero del proyecto y se valora el proyecto empleando los métodos tradicionales del VAN y la TIR. Los resultados obtenidos fueron 0.16 millones de dólares y 18.01%, respectivamente. En el último capítulo se realiza la valoración del proyecto empleando el método de Opciones Reales. Para el estudio de la volatilidad del proyecto se emplearon dos variables como fuente de incertidumbre: el precio del cobre y del zinc; y las opciones reales estudiadas fueron: la opción de retrasar por un año la segunda inversión (del 2008 al 2009), la opción de retrasar el inicio de todo del proyecto y la opción de cierre temporal anual de la refinería. Así mismo, en la discusión de los resultados se evalúa la opción de cierre temporal y la opción de retrasar el inicio del proyecto de manera conjunta, para luego, discutir los resultados obtenidos de la valoración del proyecto con y sin opciones reales, comparando sus rentabilidades con las rentabilidades reales de la empresa y del sector. VAN sin opciones reales 0.16 MM$ VAN con opción de retrasar la segunda inversión 6.80 MM$ VAN con opción de retrasar el inicio del proyecto 69.16 MM$ VAN con opción de cierre temporal 20.16 MM$ En conclusión, la presente tesis demuestra, a través del estudio del caso práctico, que la valoración de proyectos mediante las Opciones Reales logra recuperar el valor de la flexibilidad que los proyectos volátiles presentan de manera implícita y que las valoraciones empleando, únicamente, los métodos tradicionales no logran recoger.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un modelo para la estructuración y gestión de portafolios utilizando la metodología de inversión basada en factores y el modelo Black-Litterman(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-04-28) Infante Acosta, Erick Jesus; Miranda Castillo, Oscar EnriqueLa presente tesis busca desarrollar un modelo para la estructuración y gestión de portafolios haciendo uso de la Metodología de Inversión basada en Factores, y calculando los retornos y varianzas estimadas a través de una metodología bayesiana como lo es Black-Litterman. Esta aplicación se realiza teniendo en consideración que todos los portafolios desarrollados en la presente tesis tienen como única exposición a los mercados latinoamericanos de Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. El estudio que se presenta a continuación está dividido en seis capítulos. En el capítulo 1, se detalla el marco teórico, el cual describe el principal índice bursátil de cada mercado a considerar en la investigación; luego, se describe la literatura que da la base y cimientos a la gestión de portafolios y al modelo de factores. En el capítulo 2, se presentan los cinco factores que serán usados en el desarrollo del documento, así como la base teórica económica de la metodología del modelo de Black-Litterman. En el capítulo 3, se describe el desarrollo de la metodología propuesta en donde se tienen ocho pasos a seguir: en primer lugar, la obtención de las empresas a ser consideradas en cada momento de rebalanceo; en segundo lugar, la obtención de la información financiera; en tercer lugar, el cálculo de los parámetros de entrada para el desarrollo de las simulaciones; en cuarto lugar, el desarrollo de las simulaciones de Montecarlo y la obtención de las diferencias de los retornos de estas; en quinto lugar, la elaboración de las de las matrices de expectativas retornos esperados y niveles de confianza; en sexto lugar, la aplicación del modelo de Black Litterman; en séptimo lugar, el cálculo de los pesos de cada acción dentro de cada portafolio propuesto; y, finalmente, la descripción de los factores a considerar para la evaluación del desempeño de los portafolios propuestos en base a diez años de backtesting. En el capítulo 4, se desarrollan los ocho pasos descritos en el capítulo 3 aplicados a las características (alcance y mercados bursátiles) de la presente tesis. En el capítulo 5, se presenta el análisis de los resultados por cada uno de los cinco factores que han sido considerados para la presente investigación y se mostrarán los cuadros resúmenes con los indicadores de rendimiento y riesgo por cada uno, y un cuadro con la evaluación estadística con la finalidad de validar que los retornos encontrados son estadísticamente significativos. Finalmente, en el capítulo 6, se realizan las conclusiones del estudio y recomendaciones a considerar para las aplicaciones de la metodología que se puedan desarrollar en futuras investigaciones de portafolios o inversiones.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un modelo para la predicción del precio del cobre empleando herramientas de Machine Learning(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-12-18) Fosca Gamarra, Almudena; Miranda Castillo, Oscar EnriqueA lo largo del presente trabajo de investigación se exploró el uso de herramientas de inteligencia artificial (Machine Learning) en la predicción del precio de cobre. Este proyecto de investigación se desarrolla dentro de las actividades del Grupo de investigación en finanzas aplicadas (GIFA) de la PUCP. En el cual, a partir de conocimientos interdisciplinarios se busca explotar metodologías de Inteligencia Artificial aplicando Machine Learning en el ámbito de inversión financiera. En el capítulo 1, se exponen trabajos previos para el pronóstico de acciones, índices bursátiles y commodities, pudiendo comparar y contrastar los resultados obtenidos al aplicar diversos algoritmos. De esta forma, se emplean los estudios previos presentados como base para la ejecución y selección del modelo en esta tesis. Asimismo, de manera más detallada se presentan los factores más importantes en el comportamiento del precio de un commodity. En el capítulo 2, se estructura la metodología a emplear en el desarrollo de la investigación. Se especifica el tipo de investigación y diseño, así como las métricas de evaluación a emplear. El tercer capítulo corresponde al modelo de predicción basado en herramientas estadísticas tradicionales. Se presenta la metodología Box Jenkins como punto de partida para la ejecución del modelo ARIMA, posteriormente se evalúan los resultados obtenidos con este. A partir del cuarto capítulo se introducen los conceptos de Machine Learning. Inicialmente se presenta un flujograma base para la elaboración de un algoritmo, y con este se estructuran dos modelos: regresión lineal y SVR. A lo largo de este capítulo se construyen ambos algoritmos de manera básica, desde la categorización del problema hasta la validación, según el flujo de procesos presentado. El quinto capítulo tiene como objetivo evaluar la importancia de realizar un análisis de selección de atributos con el fin de mejorar el modelo. De esta forma, se utilizan dos algoritmos de selección y posteriormente se comparan los resultados obtenidos. El sexto y último capítulo del cuerpo de esta investigación se centra en optimizar el modelo SVR a través de la implementación de algoritmos de selección de hiperparámetros.Ítem Texto completo enlazado Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-20) Fosca Gamarra, Almudena; Miranda Castillo, Oscar EnriqueEsta investigación explorará las aplicaciones de herramientas de Machine Learning en el campo financiero. Se incluyen trabajos previos para el pronóstico de acciones, índices bursátiles y commodities, pudiendo comparar y contrastar los resultados obtenidos al aplicar diversos algoritmos. De esta forma, se emplean los estudios previos presentados como base para la elaboración de una tesis de bachillerato que tiene como objetivo pronosticar el precio del cobre empleando modelos de Machine Learning.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de vehículo "rasboard" y plan de negocios para la innovación en la práctica deportiva en downhill(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-03) Cano Gallardo, Consuelo Corazón; Miranda Castillo, Oscar EnriqueLa presente tesis tiene como fin aplicar una metodología de investigación acción utilizada para orientar un invento deportivo hacia la innovación deportiva, y ser presentado como nuevo deporte. Si bien la etapa desarrollada en I+D tuvo un gran éxito, estos resultados implican un mayor esfuerzo diferenciado al tratarse de I+D+i. Así, se plantearon dos objetivos centrales: a) identificar la población objetivo y el contexto deportivo que incentivan la investigación, b) proponer sobre la utilización de estrategias para organizar y promover la innovación. El resultado de la investigación ofrece una solución nueva, registrada como “Rasboard”. La tesis propone estrategias para la innovación en la práctica deportiva en downhill. Las mismas que pueden generar la apertura de un nuevo mercado en una novedosa actividad recreativa y deportiva.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un modelo de optimización de portafolios de inversión, usando el CVar como medida de riesgo y evaluación del impacto de los límites de inversión, durante el periodo 2011-2016(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-07-02) Solís Palomino, Paul Joaquín; Miranda Castillo, Oscar EnriqueLa presente investigación tiene como finalidad evaluar el impacto de los límites de inversión en el proceso de optimización de un portafolio de inversión, en este caso el fondo 3 de las AFP, el cual es el fondo más riesgoso de los cuatro fondos que existen en la actualidad y está compuesto principalmente de activos de renta variable como las acciones. Para ello se divide el portafolio administrado por clases de activos, Renta Variable Local (RVL) y Renta Variable del Exterior (RVE) y se subdivide la clase de activo Renta Variable del Exterior por países como EEUU, Europa, Latinoamérica (excluyendo a Perú), China y Japón. Seguidamente, se seleccionan como indicadores de referencia (benchmarks) para las diversas subclases de activos por países a los índices MSCI de cada país, por ejemplo, para RVL se seleccionó al índice MSCI All Perú Capped, que está compuesto de las diez acciones locales más representativas, de manera similar se realiza con los otros países donde invierten las AFP. Asimismo, se emplea distintas medidas de riesgo financiero para el análisis (distintas a la volatilidad), tales como el Value at Risk (VaR) y el Conditional Value at Risk (CVaR). Se realiza una comparación de las dos medidas de riesgo, de manera que se use la medida coherente de riesgo, y que cumpla los principios de convexidad y subaditividad, de tal forma que se pueda encontrar un valor de riesgo óptimo en el proceso de optimización del portafolio. Posteriormente se analiza el impacto de los límites regulatorios para los fondos de pensiones, como el límite de inversión en el exterior y se compara los pesos óptimos y las fronteras eficientes obtenidas del modelo CVaR (con y sin restricciones) y del modelo de Media – Varianza de Markowitz (con y sin restricciones).