Método Tucker3 en el análisis factorial dinámico para evaluar la dinámica macroeconómica del Perú 2007 – 2021

Descripción del Articulo

Esta tesis se enfoca en la aplicación del modelo Tucker 3 en un contexto de tres vías para analizar la dinámica macroeconómica a nivel departamental en el periodo 2007- 2021. Se realizó una revisión exhaustiva de la literatura sobre el análisis de tres vías, subrayando la relevancia de comprender su...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Vásquez Pérez, José Luis
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/25755
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/25755
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis factorial
Macroeconomía
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Esta tesis se enfoca en la aplicación del modelo Tucker 3 en un contexto de tres vías para analizar la dinámica macroeconómica a nivel departamental en el periodo 2007- 2021. Se realizó una revisión exhaustiva de la literatura sobre el análisis de tres vías, subrayando la relevancia de comprender sus aspectos teóricos y aplicaciones prácticas, especialmente cuando el tiempo es una dimensión clave. A pesar de que el modelo Tucker 3 se ha utilizado en diversas áreas, su uso en economía ha sido limitado, lo que motivó esta investigación para explorar sus características y aplicabilidad en este contexto. El modelo se aplicó exitosamente a un conjunto de datos tridimensional que representaba departamentos, variables económicas y periodos de tiempo, logrando explicar el 86,6% de la variabilidad total. Un aspecto esencial fue la exclusión de Lima y Callao debido a su influencia desproporcionada. A pesar de esto, la estructura de componentes se mantuvo sólida, respaldando la validez del modelo. Los resultados del modelo Tucker 3 proporcionaron una comprensión más profunda de la dinámica macroeconómica de los departamentos del Perú, identificando tendencias notables en las relaciones entre departamentos, variables y tiempo, incluyendo afinidades geográficas y la influencia de la ubicación en las relaciones económicas regionales.
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