Examinando por Autor "García Suaza, Andrés Felipe"

Mostrando 1 - 3 de 3
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends
    (Universidad EIA, 2021) Trespalacios Cárdenas, Lina María; García Suaza, Andrés Felipe
    RESUMEN: Debido a los niveles de incertidumbre que se crean en la economía, por la espera de los resultados de los indicadores de las variables macroeconómicas, se propone un modelo para pronosticar de manera semanal la tasa de desempleo en Colombia. La espera de los resultados de las variables que explican los movimientos del mercado y ciclos económicos puede perjudicar la toma de decisiones que se lleven a cabo en las entidades públicas; debido al retraso que tienen las entidades generadoras de estadísticas en publicar sus informes mensualmente. El desarrollo de un indicador que pronostique la tasa de desempleo en un “tiempo real” permite dar un panorama de cómo se puede estar comportando esta variable en el tiempo y así facilitar la toma de decisiones políticas, más que todo en tiempos donde el mercado no se encuentre en una estabilidad. Para el desarrollo del indicador de Now-cast se dará uso al indicador de Google Trends, en el cual se buscarán palabras claves que tengan relación con personas que se encuentren buscando empleo en un lugar determinado y en cierto horizonte temporal. Con los datos suministrados por Google Trends se procederá a realizar un modelo de regresión lineal en R studio. Una vez se tenga el modelo, se estimarán y se realizarán los pronósticos respectivos, se mide la eficiencia del pronóstico y se comparan con otros escenarios. Con lo anterior se espera lograr una buena predicción de la tasa de desempleo, el cual sea de uso útil para tomar medidas de control en el caso en que se muestre un incremento en la variable.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de predicción de rentabilidad esperada en un fondo de renta fija
    (Universidad EIA, 2021) Tamayo Cabriles, Juan Luis; Valencia Espinal, Camilo; García Suaza, Andrés Felipe
    RESUMEN: Al momento de realizar una inversión, la incertidumbre que se presenta en el mercado es una de las principales preocupaciones que tienen las personas, ya que esta puede afectar la rentabilidad que tendrán los inversionistas. En el caso particular de la renta fija, al ser el principal mercado de la Bolsa de Valores de Colombia, se vuelve aún más importante entender cómo se ven afectados los fondos por los movimientos macroeconómicos. De aquí surge la pregunta, ¿cómo afectan las diferentes variables macroeconómicas a la rentabilidad en los fondos de renta fija? Para responder a esto, se pretende modelar la rentabilidad esperada para fondos de renta fija, que permita entender y simular los precios del fondo, basado en variaciones de las principales variables macroeconómicas que lo afectan. Para esto se identificarán de las principales variables macroeconómicas que afectan los fondos de renta fija, a partir de fuentes secundarias. Luego, se recopilarán datos históricos de las variables y del precio del fondo seleccionado también a partir de fuentes secundarias, con el fin de observar el comportamiento y la relación que existe entre cada una de las variables seleccionadas y el precio del fondo de renta fija. El fondo seleccionado fue Renta Fija Plazo del Grupo Bancolombia. Este tiene como fin invertir en renta fija, de manera, buscando mantener un riesgo medio y crecimiento de capital a mediano plazo, invierte principalmente en el sector financiero y en entidades públicas, en activos nacionales e internacionales. Posteriormente, se estima un modelo que use los datos históricos de las variables como entradas, en un software que pueda plasmar el funcionamiento del modelo de predicción bajo diferentes escenarios. Luego, se deberá realizar la simulación de este, y se analizarán los resultados para verificar que estos sean coherentes y acordes a los diferentes parámetros ingresados según los escenarios que se plantean. Por último, se debe validar el modelo realizando la técnica de backtesting para poder verificar la confiabilidad de este, basado en el comportamiento histórico del precio de fondo en los diferentes escenarios de estrés que han ocurrido en los últimos años
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Relación entre la responsabilidad social empresarial y el desempeño financiero en las empresas de Colombia
    (Universidad EIA, 2021) Marín Jaramillo, Melisa; Gómez Villa, Tomás; García Suaza, Andrés Felipe
    RESUMEN: La Responsabilidad Social Empresarial (RSE) es un modelo de negocio que introduce el relacionamiento de los conceptos de sostenibilidad social, financiera y ambiental de una empresa, al igual que contemplando una solidez en el Gobierno Corporativo. La presión de los grupos de interés, de la comunidad, de los retos que se han establecido globalmente hace de estos factores de la RSE imperativos a tomar en cuenta por el empresariado de Colombia. Este estudio se centró en analizar la actualidad de la RSE en el panorama colombiano, entregando una descripción y análisis de prácticas hechas por una muestra de empresas reconocidas por sus estrategias sostenibles. Para ello, se llevó a cabo una regresión lineal con miras a encontrar la relación entre muy buenas prácticas de RSE y el Desempeño Financiero que puede percibir la empresa en un periodo de 3 años. Además, se realizó una investigación cuantitativa con una población estudiantil de la Universidad EIA para encontrar su percepción de las prácticas de RSE y su relación con modelos de economía sostenibles, y finalmente los investigadores hicieron un asesoramiento práctico de la RSE en la Agroindustria, utilizando la metodología SAFA en una muestra de empresas. Como resultados principales, se puede identificar que la RSE en Colombia tiene muy buenos referentes en un grupo selecto de grandes corporativos, existe voluntad de la población encuestada a llevar hábitos de consumo más sostenibles en un futuro indefinido, y las empresas de la agroindustria muestran un rezago en la recolección de datos, particularmente aquellos dentro de la esfera ambiental. Por otra parte, los resultados de la regresión lineal muestran que, para las empresas analizadas, la RSE significó menor rentabilidad y una relación entre costo y ventas más alta para el periodo 2017-2019.