Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Distinguishing non-standard neutrino interaction scenarios(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-04) Pérez García, Alicia; Gago Medina, Alberto MartínLas oscilaciones de neutrinos son uno de los casos más representativos de física más allá del Modelo Estándar de partículas elementales. Aunque se ha establecido que este comportamiento es inducido por la diferencia de masas de neutrinos (oscilaciones estándar), las anomalías observadas en la data experimental podrían ser explicadas con física no estándar presente de manera subyacente a las oscilaciones inducidas por masa. Actualmente, se manejan diferentes escenarios de física no estándar, pero no se tienen claras distinciones en su modificación de las observaciones de oscilaciones de neutrinos esperadas, ni preferencias establecidas de la naturaleza por ellos. Este trabajo propone el análisis de estadísticos y/o valores resultantes de ajustes de diferentes modelos a la data, para evaluar la posible distinción entre el-los. En particular, nos enfocamos en el marco de Interacciones no-estándar de neutrinos con materia (Non-Standard Interactions - NSI), evaluadas en el experimento DUNE (Deep Underground Neutrino Experiment). Escogemos tres casos representativos y específicos del amplio conjunto de parámetros que ofrecen la interacciones no-estándar, y realizamos ajustes a la data generada considerando alguno como el que se encuentra presente en la naturaleza. Evaluamos el comportamiento de la significancia de los ajustes y la distorsión en la fase de violación CP respecto a la fase true, mientras intensificamos la presencia del caso NSI true. Buscamos identificar patrones para cada caso y sistematizar sus efectos característicos sobre las observaciones. Encontramos que efectivamente es posible identificar patrones en el comportamiento de las cantidades elegidas, aunque una relación directa entre ellas no puede ser establecida. Esto demuestra la posibilidad de aplicar el método en otros escenarios más allá ́ a del modelo estándar, resaltando la importancia del uso de varias cantidades resultantes de los ajustes de los modelos. Parte de este trabajo fue incluido en el poster titulado DUNE sensitivity for observing/discriminating theories beyond standard neutrino oscillation, presentado en XVIII International Conference on Topics in Astroparticles and Underground Physics (TAUP 2023).Ítem Texto completo enlazado Análisis de componentes principales evolutivos frente a segmentado: una comparación(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-17) Purizaca Rosillo, Luis Guillermo; Camiz, SergioLa reducción de dimensionalidad, fundamental en el análisis estadístico multivariado, busca comprender estructuras complejas de datos extensos de forma reducida. El Análisis de Componentes Principales (PCA) es comúnmente empleado para estos fines, pero en series de tiempo, sus limitaciones surgen debido a que el PCA no considera la variación de la estructura de correlación entre las series de tiempo, así como la potencial autocorrelación existente. Este estudio se enfoca en presentar el PCA Evolutivo, una propuesta metodológica desarrollada por Camiz et al. (2011), diseñada específicamente para capturar las fluctuaciones en niveles de correlación presentes en este tipo de datos. Se procede a comparar los resultados obtenidos a través del PCA Evolutivo con aquellos generados por el método PCA Segmentado, desarrollado por Banko et al. (2011). Los resultados revelan que el PCA Evolutivo complementa la descripción de datos en comparación con el PCA y ofrece perspectivas distintas respecto al PCA Segmentado en la identificación de segmentos homogéneos, relacionados con cambios en correlación en el tiempo. Estas diferencias se atribuyen a las estrategias de construcción: el PCA Evolutivo sigue un enfoque basado en el índice de Calinski-Harabász, mientras que el PCA Segmentado se guía por el método bottom-up. La estabilidad del PCA Evolutivo depende de la ventana de tiempo, determinando la amplitud de los intervalos homogéneos. Por otro lado, el PCA Segmentado es más sensible a la cantidad de dimensiones retenidas, proporcionando mayor robustez al ajustar segmentos mediante una función de costos que disminuye con la retención de más componentes principales. Aplicamos los métodos en datos simulados y en series de tiempo de materias primas.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.