El proceso de citas para el retiro de mercancías de importación en D.P. World Callao S.R.L. y su impacto en el levante en la IAMC, período 2021-2022

• Autor: Gómez Alcántara, Edgar Alejandro
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/10318
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/10318
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesos jurídicos y resolución de conflictos; Disponibilidad de citas; Costos extras; Aduana marítima; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.05.00

Objetivo: Determinar el impacto del proceso de citas para el retiro de mercancías de importación en D.P. World Callao S.R.L., en el levante en la IAMC, periodo 2021 – 2022. Método: Asociado al paradigma de corte positivista, de enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, de nivel explicativo, el diseño es no experimental, la población y muestra fueron 13 empresas importadoras que utilizaron los servicios de DP World Callao S.R.L. (no probabilístico). Resultados: La mayoría (46%) está totalmente en desacuerdo con el sistema de citas, mientras que un 31% está totalmente de acuerdo. Esto indica una percepción variada entre los encuestados, con una tendencia mayoritaria a la insatisfacción. Asimismo, el 46% de los encuestados está completamente en desacuerdo con la afirmación sobre el levantamiento en la IAMC, mientras que un 8% adicional está en desacuerdo o indeciso. En contraste, el 39% está totalmente de acuerdo con la afirmación. Conclusiones: Existe una significancia (Sig.) de 0.001, la significancia menor a 0.05 indica que hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula (Ho). Por lo tanto, el análisis sugiere que el sistema de citas sí genera perjuicio al importador actualmente, respaldando la hipótesis alternativa (Ha). Asimismo, el valor de Nagelkerke =0.773 indica que el modelo explica aproximadamente el 77.3% de la variabilidad en la variable dependiente. Este valor sugiere un buen ajuste del modelo, indicando que las variables incluidas tienen una alta capacidad predictiva en relación con el resultado que se está analizando.