Analizar el retorno de la inversión en la gestión comercial de las empresas mineras en el Perú utilizando métricas no financieras. La metodología de investigación usada se basa en la tesis de investigación del análisis del retorno de la inversión en la gestión comercial de los supermercados en el Perú. (Zamudio, 2015) El estudio analizó la información reportada por las siguientes empresas mineras que operan y realizan actividades en el Perú: Buenaventura, Cerro Verde y Volcán. Estas empresas, abarcan la producción de minerales de oro, cobre y concentrados de minerales. En relación a la metodología empleada en la presente investigación, se procedió a realizar el estudio de aquellas variables consideradas como las de mayor importancia y relevancia para el cálculo del retorno de la inversión en las empresas mineras en el Perú. Con este fin; se efectuó la validación bajo el método Delphi, de los puntos de vista y opiniones obtenidas de los expertos en el sector minería a fin de determinar las variables a considerar en el proceso de investigación. Posteriormente, se realizó el cálculo del retorno de la inversión comercial para cada una de las 3 empresas mineras escogidas utilizando las métricas no financieras: métricas del mercado, del cliente y de las empresas mineras. Finalmente, la tesis tiene como objetivo validar si la metodología aplicada para el Análisis del retorno de la inversión en la gestión comercial de los supermercados en el Perú, utilizando métricas no financieras, (Zamudio, 2015) puede ser aplicable al sector de empresas mineras en el Perú. / Tesis

Este documento estudia el desarrollo y los factores que afectan a la estructura de plazos de tasas de interés (EPTI) para Perú (2008 – 2016). Para ello, empleando la metodología de Bernanke, Boivin y Eliasz (2005) se estima un modelo de componentes principales (PCA), el cual descompone la EPTI en factores no observables (nivel, pendiente y curvatura), y posteriormente se analiza las funciones impulsos respuestas de los factores frente a shocks de variables macrofinancieras locales y externas a través de un Structural Factor Augmented Vector Autoregressive (SFAVAR). Como resultados empíricos se concluye: i) nuevas emisiones y operaciones de administraciones de deuda no afectan la forma de la curva de rendimiento , ii) la curva de rendimiento aún es sensible a eventos internacionales como variaciones en la tasa de política monetaria de EEUU e incrementos en la volatilidad financiera (VIX), iii) una mayor tasa de crecimiento del PBI, una mayor inflación o un incremento del tipo de cambio afectan el nivel de la curva de rendimiento de manera negativa, finalmente iv) un choque negativo en la tasa de política monetaria no es concluyente debido a que no existe un money market desarrollado. / Tesis

The study of the yield curve has been a topic that interested economists for a long time since the term structure of interest rates is an important transmission channel of monetary policy to inflation and real activity. In this paper, following Ang and Piazzesi (2003), we study the relevance of macroeconomic factors on Peruvian sovereign yield curve through an Affine Term Structure model for the period from November 2005 to December 2015. We estimate a Gaussian model to understand the joint dynamics of macro variables -inflation and real activity factors- and Peruvian bond yields in a multifactor model of the term structure. Risk premia are modeled as time varying and depend on both observable and unobservable factors. A Vector Autoregressive (VAR) model is estimated considering no-arbitrage assumptions, which let us to derive Impulse Response Functions and Variance Decompositions. We find evidence that macro factors help to improve the fit of the model and explain a substantial amount of variation in bond yields. Variance decompositions show that macro factors explain a significant amount of the movements in the short and middle segments of the yield curve (up to 50%) while unobservable factors are the main drivers for most of the movements at the long end of the yield curve (up to 80%). Furthermore, we find that setting no-arbitrage restrictions improve the forecasting performance of a VAR and that models that include macro factors forecast better than models with only unobservable components. / Tesis

La realización del presente estudio se justifica y se hace importante, puesto que si se considera que una empresa produce bienes o servicios, y otra empresa utiliza estos bienes o servicios, aparentemente se cierra un circuito comercial; sin embargo no queda allí, la repetición de este circuito genera una relación comercial y aparentemente la satisfacción respecto a los bienes o servicios consumidos va a permitir que este ciclo continúe y se consolide. Este primer análisis, simple y mecánico, pero a la vez importante, muestra como es el comercio y como el sistema empresarial va configurándose en una sociedad determinada. Sin embargo, se señalaba antes que esto no quedaba allí. Si se realiza un análisis respecto a los elementos detrás del proceso comercial, se encontrará que hay diversos productos y mecanismos, y en la base de este, se encuentra el factor humano como motor del proceso, como usuario de los bienes o servicios y como productor de los mismos. Los análisis tradicionales de las empresas miden su rentabilidad, su productividad, o su expansión en el mercado basado en indicadores cuantitativos; sin embargo dejan de lado el indicador subjetivo, personal que se traduce en un indicador de satisfacción que debe ser validado desde dos perspectivas: tanto desde el punto de vista del productor como del usuario. El análisis de ambas direcciones permite generarle movimiento a la relación, y uno de los elementos de la organización que puede brindar información relevante es el área de Logística. Un operador logístico comprende varias etapas y áreas de la empresa, las cuales abarca a través de la diversidad de servicios que brinda: Almacenaje, Distribución, Carga Completa y Manipulación. Para cada una de ellas se tendrá que determinar las métricas a utilizar, pero desde el punto de vista no financiero. Asimismo, brindarles los mecanismos para lograr este movimiento, debe ser retribuido con diversos beneficios tangibles o no; por lo tanto toda inversión realizada en este sentido debería de retornar para facilitar el proceso retro alimentador y que la empresa logre su fin general: rentabilidad. Finalmente y tomando en cuenta lo mencionado, se propone realizar el presente estudio que permitirá validar subjetivamente un instrumento que permita visualizar el Retorno de la Inversión en la gestión comercial, que en este caso aplicado se va a vincular con las Empresas Logísticas en el Perú, y en el presente periodo. / Trabajo de investigación

¿Sabes cuál es la rentabilidad de las estrategias de marketing de tu empresa? Está demostrado que las empresas que no miden la rentabilidad de sus inversiones en publicidad han desperdiciado mucho dinero. Es hora de realizar un verdadero análisis financiero y para eso nace El ROI de las decisiones del marketing. Un enfoque de rentabilidad, el libro que permite vincular las métricas del marketing con las finanzas de la empresa. A través del análisis de casos, se ejemplificará cómo cuantificar, entender e interpretar los reportes financieros, determinar la rentabilidad, y, por lo tanto, tomar mejores decisiones en torno al marketing de la empresa y hacerla competitiva, al mismo tiempo que se crean productos y servicios más atractivos para los consumidores.

La evidencia empírica muestra que en las economías desarrolladas los indicadores de la curva de rendimiento soberana señalan con anticipación la evolución futura de la actividad económica. Bajo esta premisa, en el presente trabajo se evalúa y analiza las bondades informativas y predictivas de la curva de rendimiento soberana del Perú sobre las principales variables macroeconómicas. Para ello, se emplea la técnica de Vectores Autoregresivos. Luego de evaluar los resultados de las estimaciones de los modelos predictivos propuestos para el PBI, se encuentra que la incorporación de la tasa de rendimiento de corto plazo y el spread del rendimiento mejora en cierto grado su desempeño predictivo, esto con relación al modelo que no considera ninguna variable asociada a la curva de rendimiento. Además, un choque en la tasa de rendimiento soberana de corto plazo tiene un impacto negativo relativo en la evolución del crédito de las sociedades de depósito, la importación de bienes de capital y el Producto Bruto Interno, mientras que un choque en el spread de la curva de rendimiento tiene un efecto positivo débil en el comportamiento futuro del crédito de las sociedades de depósito, la importación de bienes de capital y el Producto Bruto Interno. El canal de transmisión entre la tasa de rendimiento soberana de corto plazo y la actividad productiva es el sistema financiero. Así, un alza repentino de las tasas soberanas de corto plazo encarece paulatinamente el crédito de las sociedades de depósito a las empresas, desincentivando las importaciones de bienes de capital y afectando negativamente el crecimiento del PBI. / Tesis

La evidencia empírica indica que la volatilidad de la serie de los retornos bursátiles tiene larga memoria. Sin embargo, se ha demostrado que los procesos de corta memoria contaminados con cambios de nivel aleatorios pueden ser confundidos con larga memoria. Frecuentemente esta característica es conocida como larga memoria espúrea. Este trabajo presenta un estudio empírico del modelo de cambios de nivel aleatorios, Random Level Shift (RLS) usando la aproximación de Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013) para la volatilidad de los retornos bursátiles diarios para cinco países latinoamericanos. El modelo RLS consiste en la suma de un componente de corta memoria y un componente de cambio de nivel, donde este último es gobernado por un proceso Bernoulli con probabilidad de cambio a. Los resultados obtenidos sugieren que los cambios de nivel de la volatilidad de los retornos diarios son poco frecuentes pero una vez que se toman en cuenta, la característica de larga memoria y los efectos GARCH desaparecen. También se realizó un ejercicio de predicción fuera de la muestra. / Tesis

Using a sample of weekly frequency of the stock markets returns series, we estimate a set of Markov-Switching-Generalized Autoregressive Conditional Heterocedastic- ity (MS-GARCH) models to a set of Latin American countries (Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru) with an approach based on both the Monte Carlo Expectation-Maximization (MCEM) and Monte Carlo Maximum Likelihood (MCML) algorithms suggested by Augustyniak (2014). The estimates are compared with a stan- dard GARCH, MS and other models. The results show that the volatility persistence is captured di¤erently in the MS and MS-GARCH models. The estimated parameters with a standard GARCH model exacerbates the volatility in almost double compared to MS-GARCH model. There is di¤erent behavior of the coe¢ cients and the variance according the two regimes (high and low volatility) by each model in the Latin Amer- ican stock markets. There are common episodes related to global international crises and also domestic events producing the di¤erent behavior in the volatility of each time series. / Utilizando una muestra de frecuencia semanal de series de retornos de los mercados bursátiles, se estima un conjunto de modelos autorregresivos heterocedásticos condicionales generalizados con cambios de régimen Markov (MS-GARCH, por sus siglas en inglés) a un conjunto de países de América Latina (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú) con un enfoque basado en los algoritmos de Esperanza-Maximización de Monte Carlo (MCEM, por sus siglas en inglés) y de Máxima Verosimilitud de Monte Carlo (MCML, por sus siglas en inglés) sugeridos por Augustyniak (2014). Las estimaciones son comparadas contra un modelo GARCH estándar, un modelo de cambio de régimen Markov (MS, por sus siglas en inglés) y otros modelos más. Los resultados muestran que la persistencia de la volatilidad es capturada de manera diferente en los modelos MS y MS-GARCH. Los parámetros estimados con un modelo GARCH estándar exacerban la volatilidad a casi el doble en comparación el modelo MS-GARCH. Se evidencia un diferente comportamiento de los coeficientes y la varianza según los dos regímenes (alta y baja volatilidad) en cada uno de los modelos en los Mercados Bursátiles Latinoamericanos. Hay episodios comunes relacionados con las crisis internacionales globales así como eventos domésticos (nacionales) que producen un diferente comportamiento de la volatilidad en cada serie de tiempo. / Tesis

Este documento estudia el desarrollo y los factores que afectan a la estructura de plazos de tasas de interés (EPTI) para Perú (2008 – 2016). Para ello, empleando la metodología de Bernanke, Boivin y Eliasz (2005) se estima un modelo de componentes principales (PCA), el cual descompone la EPTI en factores no observables (nivel, pendiente y curvatura), y posteriormente se analiza las funciones impulsos respuestas de los factores frente a shocks de variables macrofinancieras locales y externas a través de un Structural Factor Augmented Vector Autoregressive (SFAVAR). Como resultados empíricos se concluye: i) nuevas emisiones y operaciones de administraciones de deuda no afectan la forma de la curva de rendimiento , ii) la curva de rendimiento aún es sensible a eventos internacionales como variaciones en la tasa de política monetaria de EEUU e incrementos en la volatilidad financiera (VIX), iii) una mayor tasa de crecimiento del PBI, una mayor inflación o un incremento del tipo de cambio afectan el nivel de la curva de rendimiento de manera negativa, finalmente iv) un choque negativo en la tasa de política monetaria no es concluyente debido a que no existe un money market desarrollado.

El presente estudio tiene por objetivos analizar la relación existente entre inflación y rentabilidad de las acciones cotizadas en la BVL con la finalidad de determinar si la rentabilidad de las acciones puede coberturar a los inversionistas de la inflación; asimismo, identificar el orden causal entre ambas variables durante el periodo de enero del 2003 a diciembre del 2019. Para ello, se toman como referencia la hipótesis generalizada de Fisher (1930), la hipótesis de efecto proxy de Fama (1981) y finalmente la hipótesis de causalidad inversa de Geske y Roll (1983). El análisis de la relación existente entre ambas variables se realiza a partir de la estimación del modelo VAR y su función de impulso respuesta, donde los resultados del estudio muestran que existe una relación negativa entre ambas variables; por lo cual, se descarta la hipótesis generalizada de Fisher y la posibilidad de que la rentabilidad de las acciones funcione como una cobertura de inflación parcial o total; con ello, se da paso al análisis del canal de transmisión de la hipótesis de efecto proxy y de causalidad inversa concluyéndose que la lógica detrás de las hipótesis no se cumple a cabalidad y esto puede deberse a que fueron desarrolladas para contextos económicos distintos al investigado. Para la identificación del orden causal se emplea el test de causalidad de Granger y se estima un modelo SVAR, donde los hallazgos no muestran resultados consistentes, debido, a que ambas variables se causan entre sí; sin embargo, con la metodología de Bhattacharjee y Christev (2016) se obtiene que el orden causal explicado en la hipótesis de efecto proxy es el que llega a cumplirse para el caso peruano durante el periodo de análisis.