2 resultados para Banca
em Repositorio de la Universidad del Pacífico - PERU
Resumo:
El estudio presenta el análisis de varios modelos teóricos con el fin de identificar las variables que explican el uso de banca electrónica por parte de los consumidores, basándose en la convergencia de tres enfoques: (i) modelos de medición de la calidad en servicios desde la perspectiva de los consumidores; (ii) modelos de aceptación de tecnologías basadas en teorías de las ciencias del comportamiento y (iii) modelos de calidad de plataformas tecnológicas desde un enfoque de calidad de las páginas web. Los resultados preliminares del estudio, aplicado en esta primera fase como prueba piloto, permiten identificar con altos índices de confiabilidad y validez los factores que explican el uso de la banca por Internet de las personas de nivel socioeconómico A/B en Lima.
Resumo:
El objetivo del presente trabajo es demostrar que, en el corto plazo, es probable que los precios de las viviendas en Lima Metropolitana (en los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco) no tengan relación con sus variables fundamentales (precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio, tasas de interés en soles y dólares y los ingresos). Esto indicaría un desalineamiento temporal del precio respecto de sus variables fundamentales; sin embargo, en el largo plazo sí lo harían. Esta demostración de que en el largo plazo las variables están cointegradas se realizará usando el test de cointegración de Johansen, y mediante el vector de corrección de errores se demostrará que en el corto plazo las variables no están cointegradas. El periodo muestral seleccionado abarca desde 2004Q1 hasta 2014Q3, dado que es el periodo en que se muestra un fuerte crecimiento y disminución del precio de las viviendas. La data ha sido obtenida del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco), el suplemento Urbania del diario El Comercio, la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se optó por analizar el precio de las viviendas de los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco, debido a la disponibilidad de la data. El resultado del modelo de Johansen muestra que en el largo plazo las variables precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio y los ingresos explican el comportamiento del precio de las viviendas; es decir, las variables están cointegradas. Por el contrario, las variables tasa de interés en soles y dólares no siguen el mismo comportamiento, por lo que no son consideradas para el test de Johansen. Para finalizar, el vector de corrección de errores muestra que, en el corto plazo, dichas variables no están cointegradas.