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Presentaciones del curso de Introducción a las Finanzas: parte I

Profesores de Introducción a las Finanzas 28 September 2006 (has links)
Se muestran las presentacionesque corresponden a la primera parte del curso de Introducción a las Finanzas.
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Introducción a las finanzas

Profesores de Finanzas 28 March 2008 (has links)
En el presente documento se encuentran las diapositivas completas del curso de Introducción a las Finanzas del año 2008
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Matemática financiera (U1_MTA1): introducción a las finanzas

14 January 2013 (has links)
Introducción a las finanzas.
4

Finanzas aplicadas. Material introductorio para la primera sección online

29 April 2013 (has links)
Material introductorio para la primera sección online
5

Finanzas aplicadas. MTA1. Introducción a las finanzas

29 April 2013 (has links)
1. Introducción a las finanzas
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Mis finanzas personales (Video)

Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) 21 August 2017 (has links)
Presentación de libro: Mis finanzas personales. 22 Feria Internacional del Libro de Lima.
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Riesgo de liquidez en el sistema bancario peruano : análisis a nivel de cobertura

Morisaki Cáceres, Alberto Miguel January 2012 (has links)
Análisis del nivel de liquidez del sistema bancario peruano desde el enfoque financiero para determinar qué tan expuesto se encuentra el riesgo de los fondos disponibles, fondos necesarios y el plan de contingencia. El primer capítulo presenta las características del sistema financiero peruano, la evolución de variables e indicadores más relevantes. El segundo, define la liquidez y riesgo de liquidez en los bancos. El tercer capítulo, se centra en la medición de exposición al riesgo de liquidez en el sistema bancario, tomando en cuenta el análisis de indicadores, la brecha y simulación de escenarios de estrés y planes de contingencias.
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Aplicación de opciones reales para capturar el verdadero valor de una central térmica

Suárez Salazar, Bertha Fabiola January 2014 (has links)
El objetivo del presente trabajo es utilizar la metodología de opciones reales para valorar la flexibilidad operativa de una central de energía térmica, así como el crecimiento natural del activo y contribuir al desarrollo de las inversiones en energía con deuda y recurso limitado. Para ello se utilizó en primer lugar la metodología tradicional de flujo de caja descontado (DCF) con el objetivo de hacer evidente la rigidez y limitaciones de los flujos de caja descontados para descubrir y cuantificar el valor de una central operada eficientemente en un mercado volátil. La inversión a través del método tradicional DCF hubiera sido abandonada por falta de financiamiento. El proyecto se desarrolló con un mayor aporte de capital y dejo de ser un proyecto de inversión con recurso limitado. En segundo lugar, se utilizó el método de opciones reales que permite asignar un valor objetivo a la flexibilidad del activo para reaccionar al mercado una vez la incertidumbre de los precios sea conocida, así como asignar un valor objetivo al derecho de expansión intrínseca a la inversión en cuestión. El margen bruto de la central se determinó utilizando el método de opciones reales con Black-Scholes que captura la actividad real de la central de ciclo abierto. Es decir, la flexibilidad del activo para una gestión ad hoc al desempeño de los precios una vez la incertidumbre sea conocida. El operador racional ejerce su derecho de producir energía cuando el precio es mayor al costo variable de la central. La volatilidad del precio de energía es resultado de la desviación típica de las desviaciones mes del precio spot durante el periodo 2009-2013. Los costos fijos se estimaron con el método tradicional DCF. La opción de expansión se calculó con el método de opciones reales a través del flujo de caja incremental resultado de expandir la capacidad de generación en 100MW y se aplicó el árbol binomial cuya volatilidad es calculada a través de la Simulación de Montecarlo. El valor empresa de la central de ciclo abierto se estimó entre US$ 119MM y US$ 153MM considerando una volatilidad anual de 90% o en promedio 10x EBITDA. El 2 de diciembre de 2013 Duke Energy anunció la venta de la central de ciclo abierto de 192.5MW Las Flores a Kallpa y el precio pagado fue US$110 millones.
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Velocidad de ajuste de la estructura de capital de empresas del sector minero metálico peruano

Isla López, José Octavio, Flores Orihuela, Alfonso Manuel, Valencia Ramírez, Hernán Octavio January 2015 (has links)
En la presente investigación, se estudia si las empresas del sector minero metálico peruano utilizan óptimamente su endeudamiento o si, por el contrario, incurren en costos que evitan que alcancen su estructura de capital objetivo instantáneamente. Asimismo, se evalúa el impacto de las condiciones macroeconómicas en la velocidad de ajuste hacia su ratio de endeudamiento objetivo. Para desarrollar este trabajo, se emplea una muestra de quince empresas del sector minero metálico listadas en la Bolsa de Valores de Lima que considera un periodo de diez años, comprendidos entre 2004 y 2013, sobre la base de información financiera trimestral a valor en libros. Puesto que se presenta un contexto de datos de panel con carácter dinámico, para estimar el modelo se recurrió al estimador Arellano-Bond, que se basa en el método generalizado de momentos (MGM). Los resultados empíricos encontrados en este estudio evidencian la existencia de costos de ajuste y confirman que la velocidad de ajuste es mayor en fases expansivas de la economía que en los periodos de contracción económica. En efecto, se encontró que, en buenas condiciones macroeconómicas, la velocidad de ajuste hacia la estructura de capital objetivo de las empresas mineras de la muestra es 29,61% por trimestre, y, en periodos de malas condiciones macroeconómicas, estas empresas cierran la desviación de su estructura de capital un 19,08% por trimestre. Además, se comprobó la significancia de las variables explicativas de la firma y macroeconómicas planteadas.
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Relación decisiones de financiamiento sobre el rendimiento financiero

Coloma Pedreros, Alan 10 1900 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / Autor, no envía autorización para acceso a texto completo de su documento / En el vertiginoso mundo que vivimos siempre han existido variables sociales, económicas, políticas y sumado a que las empresas desean crecer cada día más aspirando a generar mayores rentabilidades, por eso es de suma importancia tomar una buena decisión de financiamiento para alcanzar una estructura de capital óptima, por lo tanto esta investigación pretende saber ¿Cuál es la relación de las decisiones de financiamiento de la estructura de capital sobre rendimiento financiero?. Para desarrollar este tema, se utilizó como base la investigación realizada por Saeedi y Mahmoodi (2011), puesto que ellos efectuaron un estudio similar analizando la relación entre ambas variables en empresas iraníes. Estos autores Saeedi y Mahmoodi (2011) consideraran tres factores de rendimiento retorno sobre los activos (ROA), retorno sobre el capital (ROE) y Q de Tobin estas como variables dependientes y por otro lado tres medidas estructurales del capital deuda corto plazo, deuda largo plazo y deuda total como variables independientes. Llegando a los siguiente resultados en su país. Entre la deuda corto plazo y Q´de Tobin existe una “relación positiva” al igual que los beneficios por acción, asociada a la estructura de capital, en cambio con respecto al ROA hay una “relación negativa”, por otro lado el ROE no posee una “relación significativa” con respecto a la estructura de capital. La forma de abordar la investigación es mediante una serie de modelos de regresión pero no solo para datos con dimensión transversal sino que además tienen una dimensión temporal, es por ello que se harán modelos para datos de panel para las empresas participantes de los principales índices bursátiles de Chile, Perú y Colombia como también para el MILA (Mercado Integrado Latinoamericano).

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