Modelo para estimar el costo de capital para las empresas agrarias que cotizan en la Bolsa de Valores de Lima, periodo 2003 – 2018 - Dionicio Rosado, Deivy Yosip (2020)
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar el modelo que mejor estima el costo de capital para las empresas agrarias que cotizan en la Bolsa de Valores de Lima, periodo 2003 - 2018. El tipo de investigación es cuantitativo, no experimental y de acuerdo a la Orientación es Aplicada; para lo cual se utilizó un diseño correlacional causal. Para poder contrarrestar la hipótesis planteada se empleó la información de 10 empresas del sector agrario que cotizaron de forma constante en el periodo 2003-2018 en la Bolsa de Valores de Lima, la cual se obtuvo mediante una muestra no probabilística y se empleó las variables Tamaño, Rentabilidad, Riesgo financiero, Crecimiento, Inflación, Tasa de interés libre de riesgo y Tipo de cambio. La técnica estadística que se utilizó en este trabajo fue el método general conocido como dependencia y el modelo econométrico de datos de panel. El programa que se utilizó para el procesamiento de los datos fue E-Views versión 8. El modelo que pronostica el costo de capital para las empresas del sector Agrícola que cotizan en la Bolsa de Valores de Lima estuvo determinado por PASIVO_LARGO_PLAZO = 2075.15624814 - 0.885008720444*RIESGO_FINANCIERO + 0.899602962944*TAMANO - 13659.0045147*TIPO_DE_CAMBIO - 13411.78*D1 - 3626.583*D2 - 5322.411*D3 - 28689.93*D4 - 76054.91*D5 + 14638.04*D6 + 28186.03*D7 + 14142.72*D8 + 35432.15*D9 + 34706.67*D10 Se realizó la prueba de Jarque Bera y se encontró que los errores del modelo son no normales; se determinó el estadístico de Durbin Watson, concluyendo que los errores están correlacionados positivamente; la prueba de Bartlett se utilizó para determinar la presencia de Heterocedasticidad, el cual se concluyó que la varianza de los errores es homocedástico; la multicolinealidad se determinó mediante la matriz de correlaciones parciales, lo que indicó la inexistencia de multicolinealidad entre variables independientes.