1000 resultados para Metales--Precios--Tesis
Resumo:
En el presente documento se estudia el desempeño que ha tenido Perú durante la última fase expansiva del ciclo de precios de commodities, específicamente entre los años 2001 y 2015. Para esto, se desarrolla un modelo de equilibrio general estocástico y dinámico, basado en Medina y Soto (2007) y Fornero y Kichner (2014), que incorpora un sector productor de commodities con inversión del tipo time to build. El modelo es estimado de forma lineal y a partir de este se muestra la importancia que tienen los choques de precios commodities sobre el resto de la actividad económica. Asimismo, se analizan distintos tipos de políticas fiscales y monetarias, ante este tipo de choques. También se obtienen políticas monetarias óptimas a partir de la función de pérdida de la autoridad monetaria. Los resultados de la investigación apuntan a que, cuando hay un incremento en el precio de los commodities, se genera una dinámica procíclica en el valor de la producción de todos los sectores, en la inversión, el consumo y el gasto del Gobierno. Además, se encuentra que la incorporación del mecanismo de time to build permite explicar mejor la dinámica observada. Dicho mecanismo ayuda a comprender que el choque en cuestión demora en propagarse, ya que los proyectos mineros toman tiempo en construirse. Este aporte metodológico es de particular relevancia en los ejercicios de modelamiento y predicción que se quieran realizar sobre la economía peruana.
Resumo:
Es importante disponer de una herramienta con la cual diseñar dispositivos de uso industrial y comercial que trabajen con metales líquidos (fuentes de neutrones de alta intensidad, núcleos de sistemas de transmutación nuclear, reactores de fisión de nueva generación, instalaciones de irradiación de materiales o reactores de fusión nuclear). Los códigos CFD (Computational Fluid Dynamics) son una de esas herramientas, y la manera de llevar a cabo su validación es la simulación de experimentos existentes. La turbulencia y la presencia de dos o más fases, son los dos principales problemas a los que tiene que hacer frente un código CFD. La mayoría de los modelos de turbulencia presentes en los códigos CFD se basan en considerar la proporcionalidad directa entre el transporte de cantidad de movimiento turbulento y el transporte turbulento de calor. Precisamente, el coeficiente de difusión del calor turbulento, se asume que sea proporcional a la viscosidad turbulenta a través de una constante empírica, llamada número de Prandtl turbulento. El valor de este número, en los códigos comerciales está entre 0,9 y 0,85 dependiendo del modelo de turbulencia, lo cual significa que en los códigos se asume que el transporte turbulento tanto de cantidad de movimiento como de calor, son prácticamente equivalentes. Esta asunción no es cierta en los flujos de metales líquidos, donde se demuestra que la transmisión de calor por turbulencia es pequeña frente a la transmisión de calor molecular. La solución pasa por aumentar el número de Prandtl turbulento, o abandonar la analogía de Reynolds, en el tratamiento de la turbulencia. Por otro lado, en los metales líquidos la capa límite térmica es más ancha que la de velocidad, y las funciones de pared incluidas en los códigos no satisfacen adecuadamente los flujos turbulentos de los fluidos con bajo número de Prantdl (los metales líquidos). Sí serían adecuados, si el mallado es tal, que la celda más cercana a la pared, está dentro de la subcapa laminar, en la cual la propiedad dominante es la conductividad molecular. En la simulación de flujo multifase los códigos se encuentran con una serie de dificultades, que en el caso de que las densidades de los fluidos que intervienen sean muy diferentes entre sí (como ocurre con los metales líquidos y los gases), serán aún mayores. La modelización de la interfase gas metal líquido, así como el encontrar una correlación válida para los coeficientes de resistencia y sustentación para el movimiento de las burbujas en el seno del metal líquido, son dos de los principales retos en la simulación de este tipo de flujos. Las dificultades no se limitan sólo a la simulación mediante CFD, las medidas experimentales de velocidad de las burbujas y del metal líquido también son complicadas. Hay parámetros que no se pueden definir bien: la trayectoria y la forma de las burbujas entre ellos. En el campo de aplicación industrial de los metales líquidos, los altos valores de los coeficientes de expansión volumétrica y de conductividad térmica hacen que estos fluidos sean muy atractivos en la refrigeración por convección libre en dispositivos de alta densidad de potencia. Tomando como base uno de los diseños de ADS (Accelerator Driven System), y teniendo en cuenta la dificultad que conlleva el uso de múltiples modelos físicos, los cálculos realizados muestran cómo, en caso de fallo eléctrico, la operación de la instalación puede continuar de forma segura. Para la validación de los códigos CFD en su uso como herramienta de diseño, uno de los fenómenos donde cuantitativamente más dificultades encuentran los códigos es en los que aparecen en la modelización de las superficies libres. Un buen ajuste de los modelos multifase y de turbulencia es imprescindible en este tipo de simulaciones. Efectivamente, en la instalación de irradiación de materiales IFMIF, la formación de ondas en la superficie libre del flujo de Litio, es un fenómeno que hay que tratar de evitar, y además se requiere predecir las temperaturas, para ver si hay peligro de ebullición del metal líquido. La simulación llevada a cabo se enfoca al análisis termohidráulico. Variando la velocidad de inyección de Litio desde 10 hasta 20 m/s, se comprueba que las temperaturas máximas quedan alejadas del punto de ebullición del Litio, debido al aumento de presión producido por la fuerza centrífuga. Una de las cuestiones más críticas que se presentan en las fuentes de neutrones sería la refrigeración de la ventana metálica sobre la que incide el haz de protones. La simulación de experimentos como MEGAPIE y TS-1, permite la “visualización” de recirculación en el flujo, de los puntos de estancamiento, de los puntos calientes, etc, y da una fotografía de las zonas críticas del diseño.
Resumo:
El fenómeno del underpricing en la oferta pública inicial (OPI) se viene estudiando hace ya varias décadas, y se refiere al retorno positivo del primer día de la acción, calculado como la diferencia entre el precio de cierre del primer día de cotización y el precio de emisión pactado entre el emisor y el banco de inversión. Por otro lado, también existe el overpricing, es decir, al fenómeno que sucede cuando el precio de cierre del primer día de negociaciones es menor que el precio de oferta. En nuestro estudio, encontramos evidencia de ambos, con el underpricing presente en 71,67% de empresas de la muestra y el overpricing tan solo presente en el 28,33% de la muestra. Asimismo, se determinará si existe subvaluación o sobrevaluación realizando un análisis entre el precio de oferta y el valor fundamental calculado a través de una valorización por múltiplos. Esta comparación permitirá comparar un valor fundamental (calculado por nosotros) y el precio de la OPI calculado por la empresa que realiza la cobertura, dejando de lado el precio que el mercado le otorga a la acción en su primer día (precio que puede tener mucho ruido y depender de diversos factores como el sentimiento del mercado y el comportamiento de los inversionistas). Al observar la diferencia entre el valor y el precio de la OPI, podremos determinar si existe o no sobrevaluación. En nuestro estudio, sí hemos encontrado presencia de sobrevaluación del precio de las OPI, alrededor de un 110% por encima del valor fundamental. Si bien la mayoría de investigaciones que se han realizado sobre estos temas han sido sobre empresas en mercados desarrollados, nuestra investigación se centra en empresas de Perú y Chile, que son economías en desarrollo y, además, presentan sectores bastante semejantes en su economía. La muestra consiste en 60 OPI de empresas de Perú y Chile para el periodo 2003 – 2014. Las diversas empresas se han agrupado en los siguientes sectores: servicios públicos, que incluyen eléctricas, agua y control ambiental; materiales básicos, que incluye mineras, químicas y de papel; financiero, que incluye servicios financieros diversificados, bancos, bienes raíces y fondos de inversión; consumo no cíclico, que incluye alimentos, bebidas, farmacéuticas, agricultura, servicios comerciales y de salud; consumo cíclico, que incluye retail, ropa, aerolíneas, entretenimiento y alojamiento; energía, que incluye petróleo y gas; industrial, que incluye materiales de construcción, transporte, construcción y hardware, diversificadas (holdings) y tecnología.
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Esta investigación tiene como objetivo determinar si los anuncios de cambios de CEO y presidentes de Directorio de las empresas listadas en la Bolsa de Valores de Lima (BVL) afectan el valor de la firma en los días cercanos al anuncio. Fue la pronta salida de Steve Jobs como CEO de Apple Inc., a causa de una enfermedad mortal, lo que nos generó el cuestionamiento respecto a cuál sería el desempeño que tienen las acciones cuyas compañías pasan por eventos similares. Como se sabe, el mercado castigó la acción de Apple el día de la muerte de Steve Jobs, con caídas superiores al 2% el día del anuncio. ¿Tendrían los mercados desarrollados y emergentes el mismo comportamiento?, ¿los eventos de cambio de CEO generan las mismas reacciones en los países emergentes? Grande fue nuestra sorpresa al observar, a nivel local, cambios en la gerencia general como en Backus & Johnston (3/9/2013) sin un efecto significativo en el mercado, pues incluso el mercado no negoció dicho valor hasta el 19/9/2013. Con el objetivo de obtener una respuesta a las consultas inicialmente planteadas, se aplicó la metodología denominada Event Analysis, la cual ya ha sido utilizada para evaluar la existencia de retornos anormales ante cambios en CEO y presidentes de Directorio en mercados desarrollados como EE. UU., Países Bajos, Australia, España, etc., y también en mercados emergentes como Colombia, Chile y México. Nuestro estudio para el mercado peruano consistió en una muestra conformada por las cincuenta empresas cuyas acciones son las de mayor frecuencia de negociación en la BVL. Se tomó en consideración todos los eventos de cambio de CEO y presidentes de Directorio entre 1992 y el 2014. De acuerdo con los resultados de la investigación realizada, la existencia de retornos anormales en los cambios de CEO y presidentes de Directorio no son estadísticamente significativos, por lo que no podrían ser usado para generar estrategias del tipo Event-driven por parte de los hedge funds. La razón predominante es la alta volatilidad de los resultados y la poca profundidad del mercado que cuenta con poca liquidez; asimismo, el hecho de tener eventos relevantes que no son tomados en cuenta por el mercado.
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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.
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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Química Orgánica) UANL
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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Ambiental) UANL
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Tesis (Maestría en Ciencias en Ing. Mecánica) U.A.N.L. FIME, 1982
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Tesis (Maestría en Ciencias) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Cerámica) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Cerámica) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Mecánica con Especialidad en Materiales) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Economía con Especialidad en Economía Industrial) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Economía con Especialidad en Economía Industrial) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Economía con Especialidad en Economía Industrial) U.A.N.L.