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dc.contributor.advisorLladó Márquez, Jorge Eduardo
dc.contributor.authorChuquival Cisneros, Efraín
dc.contributor.authorMaravi Sanchez, Luis
dc.contributor.authorRamos Márquez, Liliana
dc.date.accessioned2016-09-06T20:53:07Z
dc.date.available2016-09-06T20:53:07Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.citationChuquival, E., Maravi, L., & Ramos L. (2015). Relación de largo plazo entre el precio de las viviendas y sus variables fundamentales para los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco en Lima Metropolitana (Tesis de Maestría, Universidad del Pacífico, Lima, Perú). Recuperado de http://hdl.handle.net/11354/1191es_PE
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11354/1191
dc.description.abstractEl objetivo del presente trabajo es demostrar que, en el corto plazo, es probable que los precios de las viviendas en Lima Metropolitana (en los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco) no tengan relación con sus variables fundamentales (precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio, tasas de interés en soles y dólares y los ingresos). Esto indicaría un desalineamiento temporal del precio respecto de sus variables fundamentales; sin embargo, en el largo plazo sí lo harían. Esta demostración de que en el largo plazo las variables están cointegradas se realizará usando el test de cointegración de Johansen, y mediante el vector de corrección de errores se demostrará que en el corto plazo las variables no están cointegradas. El periodo muestral seleccionado abarca desde 2004Q1 hasta 2014Q3, dado que es el periodo en que se muestra un fuerte crecimiento y disminución del precio de las viviendas. La data ha sido obtenida del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco), el suplemento Urbania del diario El Comercio, la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se optó por analizar el precio de las viviendas de los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco, debido a la disponibilidad de la data. El resultado del modelo de Johansen muestra que en el largo plazo las variables precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio y los ingresos explican el comportamiento del precio de las viviendas; es decir, las variables están cointegradas. Por el contrario, las variables tasa de interés en soles y dólares no siguen el mismo comportamiento, por lo que no son consideradas para el test de Johansen. Para finalizar, el vector de corrección de errores muestra que, en el corto plazo, dichas variables no están cointegradas.es_PE
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad del Pacíficoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es*
dc.sourceRepositorio de la Universidad del Pacífico - UPes_PE
dc.sourceUniversidad del Pacíficoes_PE
dc.subjectVivienda--Precioses_PE
dc.subjectMétodo de Johansenes_PE
dc.subjectFinanzases_PE
dc.titleRelación de largo plazo entre el precio de las viviendas y sus variables fundamentales para los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco en Lima Metropolitanaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE


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