Estrategias financieras para generar liquidez y reducir los impactos de la crisis financiera internacional en Votorantim Metáis Cajamarquilla - Lima. 2008-2010
Bibliographic record
Abstract
Durante la crisis financiera Internacional iniciada en el 2007, los precios de los metales, sobre todo del zinc, generaron un impacto en muchas de las empresas mineras del Perú así como a una de las mayores refinerías en el país, Votorantim Metáis Cajamarquilla. Estas repercusiones, debido a la caída de precios del zinc, ocurrieron cuando la compañía había iniciado su segunda etapa de ampliación de capacidad a 320 mil TM anuales; esta capacidad colocaría a Votorantim Metáis entre las más importantes refinadoras de zinc en el mundo. La importancia de la refinería para el Perú se da en términos de contribución al PBI, a través de la generación de empleos directos e indirectos, contribuyente principal para la SUNAT y uno de los principales inversores en el sector minero, a través del Programa de Reinversión de Utilidades convenido con el Estado peruano. La crisis financiera trajo como consecuencia un riesgo en la liquidez de la empresa, lo que le impediría respetar las obligaciones con contratistas del proyecto y sobre todo con el cumplimiento de los objetivos corporativos. Las estrategias financieras, expuestas en el presente trabajo de investigación, como apalancamiento con contratistas a 360 días, efectuar una operación de Leaseback y la creación de una subsidiaria que permitiría importar equipos para el proyecto con una tasa de arancel mucho menor, permitieron continuar con el proyecto y culminarlo en el 2010. Como aporte, este trabajo de investigación expone alternativas para que expertos financieros puedan utilizarlas en medio de una crisis financiera internacional con caída de precios de metales, a fin de generar la liquidez necesaria para cubrir los desembolsos de operación o de inversión.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".