Incidencia del colportaje en las finanzas de los estudiantes de la UPEU en la ciudad de Juliaca - 2014

• Autor: Paye Luna, Eudys Nory
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Peruana Unión
• Repositorio: UPEU-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/532
• Enlace del recurso: http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/532
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Finanzas personales; Colportaje; SEHS; UPeU-FJ; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

La finalidad de este trabajo de investigación es explicar la incidencia del colportaje en las finanzas personales de los estudiantes de la UPeU Juliaca, 2014. Para ello se realizó un estudio de tipo descriptivo de corte transversal, considerando los factores que optimizan el colportaje de los estudiantes de la institución en mención. Se utilizó el método deductivo, analítico y econométrico. A partir del modelo econométrico logit binomial específico se estimó la incidencia del colportaje en las finanzas personales. La base de datos ha sido recopilada de la ficha de datos del colportor de la oficina del SEHS. El tamaño de la muestra en el periodo de análisis es de 21 colportores que corresponden al año lectivo, dando a entender que la investigación es retrospectiva constituyendo la muestra la misma población. Los resultados del estudio predicen correctamente con el 90.241%. También la significancia conjunta es muy alta en términos del estadístico de la Razón de Verosimilitud (LR) con 346.2133; el valor crítico chi-cuadrado al 5% de significancia con 6 grados de libertad es 12.50, por lo que se rechaza la hipótesis nula conjunta de que los coeficientes de todas las variables explicativas sean cero. Por lo tanto, el modelo logit muestra que los signos de los coeficientes que acompañan a las variables son los esperados y hay un buen ajuste (0.48264) en términos del Pseudo R-cuadrado (no se acerca demasiado a la unidad). El modelo predice correctamente (90.24%) según el porcentaje de predicción; la significancia conjunta es muy alta porque el valor del estadístico de la razón de verosimilitud (LR) es menor.