primer taller

El presente estudio analiza la dinámica y pronóstico de los retornos logarítmicos del precio del petróleo (WTI) mediante modelos de series temporales para el período 2010-2025, utilizando datos mensuales de la Reserva Federal de St. Louis (FRED). Se especifica un modelo ARIMA(2,0,0) para la media combinado con GARCH(1,1) para modelar la volatilidad condicional de los residuos.

La presente investigación aborda el problema de los determinantes salariales en la región de Huánuco durante el año 2021, un periodo crítico de recuperación económica tras el choque sistémico provocado por la pandemia de COVID-19. El objetivo principal fue estimar el retorno de la educación y la experiencia, así como identificar brechas de género en los ingresos laborales. Se utilizó como marco analítico la ecuación de capital humano de Mincer, empleando un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con variables dummy. Los datos provienen de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO 2021) ejecutada por el INEI, específicamente de los módulos de Educación y Empleo. Los resultados econométricos, basados en una muestra de 660 individuos, revelan que la educación es el principal determinante del ingreso, con un retorno estimado del 38.9% por cada año adicional de escolaridad. Asimismo, se identificó una brecha salarial de género significativa, donde las mujeres perciben aproximadamente un 45.5% menos ingresos que los varones, manteniendo constantes la educación y la experiencia. El modelo resultó globalmente significativo ($F = 35.66$, $p < 0.001$) y superó satisfactoriamente las pruebas de normalidad de residuos y especificación funcional. Se concluye que el capital humano sigue siendo el motor de productividad en la región, aunque persisten desigualdades estructurales que requieren políticas de equidad laboral. Palabras clave: Ecuación de Mincer, capital humano, brecha de género, Huánuco, ENAHO 2021. Clasificación JEL: J24, J31, C21, R23.

Este estudio analiza la dinámica entre el precio internacional del cobre y el tipo de cambio nominal en el Perú durante el periodo 2003–2024, utilizando datos mensuales. Inicialmente se aplicaron pruebas de raíz unitaria Dickey-Fuller Aumentada (ADF), encontrándose que ambas series son integradas de orden uno, I(1). Posteriormente, se implementó la prueba de cointegración de Johansen para evaluar la existencia de una relación de equilibrio de largo plazo, no encontrándose evidencia estadísticamente significativa de cointegración al 5%. En consecuencia, se estimó un modelo autorregresivo vectorial (VAR) en primeras diferencias para analizar la dinámica de corto plazo entre ambas variables. Los resultados permiten comprender los mecanismos de transmisión externa en una economía minero-exportadora como la peruana, aportando evidencia empírica sobre la influencia del precio del cobre en la volatilidad cambiaria.

Se estima un modelo de regresión logística con diseño muestral complejo (svyglm, quasibinomial) usando ENAHO 2022 para predecir el abandono escolar (6-17 años) en Perú. Identifica como principales factores de riesgo el trabajo infantil, pobreza extrema y zona rural; y como protectores el acceso a internet, dispositivos digitales y electricidad. Incluye odds ratios, efectos marginales (AME) y evaluación ROC-AUC. Implementado en R (paquete survey), reproducible y orientado a políticas educativas focalizadas contra la deserción y brecha digital.