Determinantes que intervienen en el desarrollo del mercado de valores: Perú y una muestra de países (2005-2019)
Bibliographic record
Abstract
La presente tesis tiene como objetivo principal identificar los determinantes que intervienen en el desarrollo del mercado de valores: Perú y una muestra de países (2005-2019). La muestra proviene de las bases de datos del Banco Mundial, World Economic Forum (WEF), la Superintendencia del Mercado de Valores (SMV), la Bolsa de Valores de Lima (BVL), Polity IV, Datamarket y The Economist Intelligence Unit, donde se aplica el modelo del análisis factorial para 19 variables de 25 economías con una frecuencia anual en el periodo 2005-2019. \nCon la aplicación del análisis factorial la muestra de 19 variables se redujo a solo 5 factores o componentes que son: (1) Desarrollo del mercado de bancario; (2) Institucionalidad; (3) Desarrollo del mercado de valores; (4) Apertura y (5) Protección al inversionista. Estos 5 factores óptimos explican el 77.39% del total de la varianza del modelo de las 19 variables con una adecuación de 0.737 mediante la prueba muestral KMO y esfericidad de Bartlett. \nPerú mostró un nivel bajo en desarrollo financiero y mercado de valores, en comparación a países latinoamericanos y al resto de la muestra. Además, se confirmó mediante estudios previos y el presente trabajo: países con mejor ambiente institucional y de protección al inversionista, y con mayor apertura al comercio e inversión extranjera, tienen más posibilidades de desarrollo de sus mercados financieros.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".