Bachillerato

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    Efectos de la reelección en la ejecución del gasto en seguridad de las municipalidades distritales del Perú
    (Universidad del Pacífico, 2021-01) Reyna Vera, Maria Alejandra; Ruiz de Somocurcio Bertocchi, Fabrizzio; Barrón, Manuel
    La presente investigación tiene como propósito conocer los cambios en la ejecución presupuestal del gasto en seguridad ciudadana vinculados a la reelección de alcaldes distritales en el Perú. Por medio de la construcción de dos modelos teóricos, sostenemos como hipótesis de investigación que la reelección tiene un efecto positivo sobre este gasto. Por un lado, en el periodo pre-electoral los alcaldes escogen un nivel de esfuerzo óptimo que les permite maximizar su probabilidad de reelección por medio del gasto en seguridad, al ser este un bien público altamente demandado. Por el otro, en el periodo post-electoral se observa una dinámica del gasto guiada por la posible continuación del plan de gobierno, las sinergias locales mantenidas o perdidas y el efecto de la curva de aprendizaje de los nuevos burgomaestres. Estos tres efectos contribuyen a un incremento del gasto ocasionado por la reelección. Sin embargo, se espera que la diferencia del gasto entre alcaldes nuevos y reelectos se diluya con el tiempo, conforme los alcaldes novatos adquieren conocimientos suficientes sobre el manejo presupuestal.
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    Estimaciones alternativas del VAR en portafolios de renta fija con distribuciones no normales
    (Universidad del Pacífico, 2021-01) Tuesta Soto, Jesús Anderson; La Rosa Gonzales, Piero Alonso; Gershy-Damet Vargas, Kevin Martin
    La normalidad de los retornos en el cálculo del Value at Risk ha sido siempre un supuesto polémico, y se ha puesto más en duda luego de la crisis financiera de 2008. En ese sentido, se pretende comparar y hallar la mejor forma de estimar dicha métrica de riesgo levantando el supuesto de normalidad en portafolios de renta fija. Para hacerlo, se emplearán principalmente dos metodologías: estimaciones semiparametricas y distribuciones estables. Ambas son mejoradas con métodos de predicción de retornos autorregresivos con modelos ARMA, con predicción de correlaciones con la metodología DCC y con predicción de volatilidades con modelos GARCH. Los modelos se llevan a cabo bajo distintas variaciones. La idea es comparar los resultados y posteriormente realizar pruebas de backtesting, las cuales permiten mostrar e inferir la fuerza de predicción de cada uno de los métodos, así sus ventajas y debilidades.