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dc.contributor.advisorApaza Tarqui, Alejandroes_PE
dc.contributor.authorLaurente Blanco, Luis Franciscoes_PE
dc.date.accessioned2021-09-20T14:36:52Z
dc.date.available2021-09-20T14:36:52Z
dc.date.issued2021-08-04
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/16765
dc.description.abstractEn el Perú, para la proyección de la inflación, la principal herramienta utilizada por el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) es el modelo de proyección trimestral (MPT), que incorpora cuatro bloques principales: una curva de Phillips, una curva IS, una ecuación de tipo de cambio y una regla de política monetaria. En los últimos años la inflación ha mostrado una clara diferencia respecto de la inflación efectiva y no ha logrado alcanzar la meta de inflación con la metodología usada, sugiriendo el uso de otras metodologías de proyección de la inflación que permitan obtener resultados más realistas. Este trabajo tuvo como objetivo principal determinar el modelo econométrico que ajusta confiablemente la inflación en el Perú para ello se consideró información mensual entre los años 2000-2019 extraídos del BCRP. Para la estimación de la inflación se utilizó las especificaciones: ARIMA, el modelo de inflación con crédito y tasas de interés, el modelo con brechas y el modelo clásico de inflación. Los resultados indicaron que el modelo de mayor ajuste para la economía peruana es el modelo con brechas, cuyas determinantes estadísticamente significativas son: la variación de la inflación, la brecha del producto, la brecha de los precios de importaciones, la brecha del nivel de precios de los bienes de consumo, la brecha del precio del petróleo, la oferta monetaria, la variación del tipo de cambio y el nivel de salarios. Estos resultados sirven para que los tomadores de decisiones puedan conocer el impacto de las variables sobre la inflación.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucionales_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectModelos ARIMAes_PE
dc.subjectModelos de pronósticoes_PE
dc.subjectMétodo generalizado de momentoses_PE
dc.subjectProyección de la inflaciónes_PE
dc.subjectModelos con brechases_PE
dc.titleModelamiento econométrico de la inflación en el Perú, período 2000-2019es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMaestro en Informática con mención en Matemática y Simulación Computacionales_PE
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Matemática y Simulación Computacionales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5292-2264es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline611097es_PE
renati.jurorAzañero De Aguirre, Emma Orfelindaes_PE
renati.jurorQuispe Mamani, Godofredoes_PE
renati.jurorCruz De La Cruz, Jose Emmanueles_PE
renati.author.dni45502495
renati.advisor.dni522280


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