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    Autosuficiencia Financiera y su Influencia en la Rentabilidad de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito del Perú: Periodo 2003 - 2015
    (Universidad Católica de Santa María, 2017-06-05) Sana Tomateo, Fabricio Alejandro
    El objetivo del presente estudio es mostrar como la Autosuficiencia Financiera, en el sentido de Minzer (2011) es un elemento que influye en la Rentabilidad de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito del Perú. En el Capítulo I se presentan los antecedentes de la investigación, destacando Carlos Adrianzen (2016), Bayona (2014) y Pal Narwal, Pathneja & Kumar (2015), además se considera el enfoque de la escuela de Ohio, pues, las entidades microfinancieras peruanas no priorizan la reducción de la pobreza. En el Capítulo II se desarrolla una caracterización de las Cajas Municipales, en el siguiente capítulo, se analiza la Autosuficiencia Financiera y sus componentes, además de aspectos internos de las entidades, como la eficiencia operativa, tamaño, morosidad y apalancamiento. Se muestra que la Tasa de Suficiencia Financiera estandariza el comportamiento de las CMACs. Posteriormente en el Capítulo IV se compara los indicadores de la Rentabilidad y la Autosuficiencia Financiera, luego se muestra un modelo econométrico basado en la metodología de datos de panel para cuantificar el impacto de la Autosuficiencia Financiera en la Rentabilidad para contrastar la hipótesis. Destaca en las conclusiones, la influencia de la Autosuficiencia Financiera en la Rentabilidad de Cajas Municipales de Ahorro y Crédito. Resalta que las Cajas Municipales de Lima, Maynas y Paita, presentan tendencias en la Autosuficiencia Financiera similares a las que tuvo la Caja Municipal de Ahorro y Crédito Pisco antes de ser intervenida por la SBS, por lo cual se recomienda realizar seguimiento a la Autosuficiencia Financiera de las Cajas Municipales, para evitar otra intervención, lo cual generaría desconfianza en un sistema que ha colaborado con el crecimiento de las MYPES del Perú. Palabras clave: Cajas Municipales de Ahorro y Crédito; Autosuficiencia Financiera; Rentabilidad
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    Modelo de redes neuronales artificiales para la proyección del tipo de cambio en el Perú: Periodo 2005 - 2023
    (Universidad Católica de Santa María, 2024-07-01) Sana Tomateo, Fabricio Alejandro
    FinanzasEl objetivo de la presente investigación es demostrar que el modelo de redes neuronales artificiales presenta menores niveles de error en la proyección de tipos de cambio (PEN/USD) en comparación con el modelo ARIMA. Siguiendo a Guerrero López (2018) y a Mørkved Blom, de Lange, & Risstad (2023) se ha utilizado las series de tipo de cambio interbancario del BCRP, esto se operativiza mediante las APIs para posteriormente utilizar la metodología Box-Jenkins y una propuesta de modelo de redes neuronales convolucionales (RNC), luego se comparan los errores cuadráticos medio (ECM) de ambos modelos para realizar el contraste de hipótesis. El software utilizado para realizar el procesamiento de datos fue Python ejecutado en el entorno Colaboratory ®. Dentro de las bibliotecas utilizadas destacan statmodels y tensorflow, además, se han utilizado las redes neuronales convolucionales con una función tanh como función de activación esto en línea con los hallazgos de Géron (2019) y Montesinos López, Montesinos López, & Crossa (2022). La data utilizada va desde el 21 de marzo del 2005 hasta 15 de abril del 2024. Se tiene a Géron (2019); Han, Kamber, & Pei (2012) y Montesinos López, Montesinos López, & Crossa (2022) como base para el marco teórico y metodológico, junto a las herramientas ya mencionadas se ha llegado a que el ECM de las RNC de 0.0002 y de ECM de 0.0016 del ARIMA para el tipo de cambio interbancario ventas, mientras para el tipo de cambio interbancario compra el ECM de las RNC es de 0.0003 y el ECM del ARIMA es de 0.0016. Se llega a la conclusión de que las redes neuronales artificiales obtienen proyecciones con un menor nivel de error, por lo cual, se demuestra la hipótesis de la presente investigación. Los resultados encontrados presentan similitudes con los modelos propuestos por Sun, Ma, Wang, Wei, & Lai (2022) y Flores-Sosa, León-Castro, Merigó, & Yager (2022).