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dc.contributor.advisorOrtiz Basauri, Gloria Maríaes_PE
dc.contributor.authorYsique Quesquén, Alanes_PE
dc.contributor.authorCallirgos Gutiérrez, Lilianaes_PE
dc.date.accessioned2023-04-11T15:15:26Z
dc.date.available2023-04-11T15:15:26Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12893/11237
dc.description.abstractLa coyuntura política es un factor que influye sobre el crecimiento económico, sin embargo, en el presente trabajo prescindiremos de ello, pues a pesar que el momento político del Perú, principalmente durante el 2020, fue catastrófico, la pandemia Covid 19 fue la que realmente causó un impacto negativo sobre la economía del Perú y del mundo. En este sentido, se analizó, desde un punto de vista económico, como la pandemia influyó sobre el cálculo del Producto Bruto Interno (PBI) del Perú. Para ello, nos hemos enfocados en una de las tres formas de calcular el PBI, que es el método del Gasto. Dicho método consta de 4 componentes: Gasto del estado, consumo, inversión, y exportaciones netas. Para analizar el impacto de la pandemia sobre el PBI, y sus componentes, se realizó ajustes por medio de polinomios de interpolación y el ajuste de mínimos cuadrados, a cada uno de sus componentes, en base a los datos proporcionados por el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). En base al análisis de los errores de ajuste (bondad del error) de los ajustes polinómicos en mínimos cuadrados de cada componente del gasto, se eligieron polinomios interpoladores de Lagrange y Newton en diferencias divididas para estas mismas componentes. Se realizó una comparación entre los ajustes polinomiales en mínimos cuadrados y los polinomios interpolantes, y se eligió a los mejores métodos para realizar la extrapolación para los dos trimestres del 2020, y para los años 2020, 2021 y 2022, dependiendo de la data considerada (trimestral o anual). También se consideró necesaria la selección, mediante la aproximación a los nodos de Chebyshev, para evitar el efecto Runge. Para las estimaciones anuales, se compararon las cifras obtenidas del PBI para el año 2020, 2021 y 2022, y se compararon con las cifras proyectadas por el BCRP (CEPLAN 2030). Los resultados que se obtenidos usando los datos trimestrales, servirán para evaluar el efecto inmediato de la pandemia sobre los primeros trimestres del 2020, mientras que los obtenidos usando los datos anuales, servirán para medir el efecto que ha tenido la pandemia sobre los dos próximos años. A la vez que, se podrá determinar (mediante el ajuste por mínimos cuadrados múltiple) las componentes predictoras del PBI, las que más han sido afectadas y las que más aportaron para el cálculo del PBI durante el 2020, principalmente.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Pedro Ruiz Galloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/*
dc.subjectProducto Bruto Internoes_PE
dc.subjectMétodo del gastoes_PE
dc.subjectAjuste lineales_PE
dc.titleImpacto económico del Covid-19 en el PBI peruano usando el método del gastoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Matemáticases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.disciplineMatemáticases_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00es_PE
renati.author.dni42091368
renati.author.dni42206022
renati.advisor.dni16748071
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3995-1199es_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline541026es_PE
renati.jurorBlas Rebaza, Juana Dorises_PE
renati.jurorBurga Barboza, Rubén Estebanes_PE
renati.jurorCastro Cardenas, Diana Mercedeses_PE


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