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dc.contributor.advisorVela Meléndez, Lindones_PE
dc.contributor.authorDíaz Herrera, Cesar Mario Reynaldoes_PE
dc.date.accessioned2024-11-25T14:48:46Z
dc.date.available2024-11-25T14:48:46Z
dc.date.issued2022-12-28
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12893/13694
dc.description.abstractLa presente investigación tuvo como pregunta de investigación ¿Cuáles son los indicadores económicos que explican el desempeño de la economía peruana durante los años 1990 – 2018?, por lo que el objetivo general del estudio fue determinar los indicadores que explican de manera consistente el comportamiento y desempeño de la economía peruana. Para lograr lo propuesto se optó por la ruta cuantitativa con un diseño no experimental, longitudinal a nivel descriptivo. Se usaron herramientas econométricas como los modelos ARIMA mediante la metodología Box-Jenkins a fin de poder comprender el comportamiento evolutivo de los indicadores y determinar su importancia en la explicación de los fenómenos económicos y sus posibilidades predictivas. La investigación permitió concluir que los indicadores relevantes están relacionados por un lado al sector real, destacando que existen indicadores complementarios al producto bruto interno, tales como los relacionados al análisis de complejidad económica cuyos componentes son la diversificación de la producción, la ubicuidad y la ventaja comparativa revelada de las exportaciones de la producción, la misma que se manifiesta como conocimiento colectivo que se acumula cuando se amplía la complejidad. Por el lado del sector monetario destaca el indicador clave denominado tasa de interés de referencia, la misma que se constituye como instrumento de política monetaria que permite tener una actuación anticíclica. Otros indicadores relevantes son los relacionados como el comercio exterior, la inflación y el empleo. En relación con el objetivo de la recopilación de información de series de tiempo, se ha logrado recopilar información en promedio desde 1990 hasta 2018, lo cual ha permitido elaborar modelos ARIMA para cada indicador, observando en todos los casos primero la estacionalidad de los mismos, luego la estacionariedad y con ello se concluye en la importancia que tiene el tratamiento como series temporales a los indicadores a fin de elaborar modelos predictivos para perfilar el proceder de la economía en el medio plazo y con ello mejorar la toma de decisiones referente a las políticas públicas.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.subjectIndicadores económicoses_PE
dc.subjectModelos ARIMAes_PE
dc.subjectProducto bruto internoes_PE
dc.subjectComplejidad económicaes_PE
dc.titleIndicadores económicos y su aplicación al análisis de la economía peruanaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.nameDoctor en Economíaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.disciplineDoctorado en Economíaes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01es_PE
renati.author.dni16440368
renati.advisor.dni33812802
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9644-7151es_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctores_PE
renati.discipline311058es_PE
renati.jurorGarcía Mesta, Víctor Manueles_PE
renati.jurorBarrantes Quiroz, María Magdalenaes_PE
renati.jurorYesquen Zapata, Pedroes_PE


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