Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10644/10168
Tipo de Material (Spa): Tesis Maestría
Título : Análisis de quiebres y recuperación de precios de las acciones de las principales empresas que cotizan en la Bolsa de Valores de Quito para el periodo 2019-2022 y su relación con el COVID-19 mediante la implementación del algoritmo BFAST
Autor : Quintero Durán, Yusleidy Carolina
Director de Tesis: Andrade, Alexander
Descriptores / Subjects : MERCADOS DE VALORES
BOLSA DE VALORES DE QUITO
ACCIONES (BOLSA)
PANDEMIA COVID-19
Identificador de lugar: ECUADOR - QUITO
Fecha de Publicación : 2024
Ciudad: Editorial : Quito, EC: Universidad Andina Simón Bolívar, Sede Ecuador
Paginación: 99 p.
Cita Sugerida : Quintero Durán, Yusleidy Carolina. Análisis de quiebres y recuperación de precios de las acciones de las principales empresas que cotizan en la Bolsa de Valores de Quito para el periodo 2019-2022 y su relación con el COVID-19 mediante la implementación del algoritmo BFAST. Quito, 2024, 99 p. Tesis (Maestría en Gestión Financiera y Administración de Riesgos Financieros). Universidad Andina Simón Bolívar, Sede Ecuador. Área de Gestión.
Código: T-4443
Resumen / Abstract: En el presente trabajo se seleccionó 10 empresas que cotizan en la Bolsa de Valores de Quito para explorar el impacto en el precio debido al COVID-19. Para realizar el estudio, las 10 empresas se agruparon en 2 grupos de acuerdo con su actividad económica (sector financiero, productivo y comercial). Se definieron tres ventanas temporales, PRE-COVID (enero - diciembre de 2019), COVID (enero a diciembre 2020), y POST-COVID (enero 2021 - diciembre 2022), para identificar el momento y las condiciones del impacto. Las anomalías, ocasionadas por el COVID-19, fueron evaluadas a partir de la detección de quiebres mediante el algoritmo BFAST, y con fines comparativos se utilizó el algoritmo CUSUM. Los análisis realizados indican que el COVID-19 generó impactos diferentes entre los sectores financieros, comercial y productivo. BFAST demostró una mayor potencialidad para el análisis realizado, debido a que los quiebres estructurales detectados por este algoritmo estuvieron mayormente vinculados a cambios de tendencias, que aquellos detectados mediante el algoritmo CUSUM. De modo similar, BFAST permitió una caracterización más ajustada a los datos observados, sobre el impacto y la recuperación del precio medio mensual de las acciones, considerando el periodo COVID, y el periodo POST-COVID.
URI : http://hdl.handle.net/10644/10168
Aparece en las colecciones: Maestría en Gestión Financiera y Administración de Riesgos Financieros

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