Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado 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 AlejandroLa 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.Ítem Texto completo enlazado 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 AlanEsta 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.Ítem Texto completo enlazado El margen financiero como medida de riesgo de incumplimiento de los préstamos personales del Perú entre 2019 y 2022(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-28) Romero Carmen, Juan Alberto; Cáceres Valderrama, Armando Luis AugustoEl presente trabajo persigue cuatro objetivos,(1) estimar el margen financiero de los préstamos personales del Perú para el periodo 2019 y 2022 a través de una base de datos del Reporte Consolidado de Crédito (RCC) y la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del INEI, (2) contrastar la hipótesis que el margen financiero es una medida del riesgo de incumplimiento de los préstamos personales, (3) identificar las principales variables que explican el margen financiero de los hogares a través de una regresión logística y (4) evaluar los resultados obtenidos a través de una prueba de estrés que nos permita analizar el impacto de los choques alternativos bajo escenarios relevantes de incumplimiento de los préstamos. Los resultados indican que, para el grupo de deudores con menor nivel de ingreso, las variables que determinan la vulnerabilidad de los prestatarios, ordenados por relevancia, son principalmente de acceso a la tarjeta de crédito. Esto se explica porque los individuos con menor nivel de ingreso acceden a este producto con un menor conocimiento sobre su manejo y, por lo tanto, el desorden en el uso de este producto ocasiona mayor probabilidad de incumplimiento en el futuro. Mientras que en caso de los individuos con mayor nivel de ingreso prevalece el tipo de entidad donde están utilizando el mayor porcentaje de su saldo y la mayor capacidad de ahorro, debido a que la variable reducción de saldos es relevante para determinar el incumplimiento de los préstamos personales.