00:00:46:16 Software Show, la empresa líder y la implementación de herramientas analíticas y software especializado en Latinoamérica les da la bienvenida a esta presentación. El día de hoy contamos con el acompañamiento del instructor Julio Ávila, economista con experiencia en finanzas corporativas, gestión de portafolios de inversión, riesgos financieros con énfasis en Business Intelligence. Más de 12 años de experiencia en el ámbito de la administración de excedentes de tesorería con criterios conservadores de riesgos financieros, sólida experiencia en modelamiento financiero, análisis bajo escenarios de incertidumbre y Project Finance.

00:01:28:02 Bienvenidos a la lista que tal como ya he contado en escuchar si de Julio te escucho líder. Visualiza. Gracias por las gracias por el pase y también un buen día a toda la comunidad de software para estar presente en esta primera. En este primer webcast de abril de este año. 20 24. Si ok, entonces como bien digitalizada el process, el día de hoy vamos a hacer una presentación sobre técnica de estadística y modelamiento financiero, pero concreto, así a lo que es el uso de la herramienta Diseño de equipos, donde para ello voy a pasar a pasar por mi pantalla.

00:02:02:05 Escribe un E por parte del ahora si correcto, genial. Debes de ya que el powerpoint sea tan familiar, digamos a se la presentación y poco más grande y listo. Entonces y solo entonces, la idea es poder compartir una hora en lo que significa técnicas de modelamiento y poner énfasis en lo que en lo que vamos a hacer el día de hoy, no según lo que tenemos.

00:02:29:28 Este pasado es poder hacer algunas técnicas de este tipo de modelamiento o técnica de regresión puntualmente. Así que paso lo que vamos a borrar en esta mañana. Vamos a ver algunos tópicos de lo que significan los conceptos y para qué son latinos estos modelos de regresión. Y vamos a hacer algunos ejemplos, algunas de metodología y todo esto con el apoyo de nuestra herramienta y en el discipulado.

00:02:54:01 Sí, y al final vamos a ver algunas ventajas y las limitaciones que tiene. ¿Esta es, esta técnica también es de cómo lo vamos a potenciar para para este tema un poco más de analítica, no? Ok, es Me gustaría comenzar por hacer una pequeña introducción de lo que es el molde, es de lo que son los modelos de regresión.

00:03:38:04 ¿Si, bueno, sabes que una técnica de regresión es un lab? Decir, bueno, es una metodología utilizada en lo más extremo de el ámbito económico, también el ámbito financiero no le equipos de lo que hace, lo que es bueno, sus objetivos es poder identificar el comportamiento de una variable OK yendo a la trayectoria de esta y poder explicar esta la de otras variables, no sea que quiero poder ver como puedo hacer una conclusión del comportamiento de una de una variable independiente y cómo esta explica o cómo da lugar a otra variable denominada la variable y la dependiendo.

00:04:02:28 Para esto tenemos en escena todos formas de poder realizar esta. Esta es la explicación. No se asume un comportamiento nominal. Y también tenemos una de los modelos que no son no lineales. ¿Cuál es la diferencia entre ellos? ¿En el cual? En el patrón lineal por alguna razón equipo lineal lo que vemos es una recta, una línea recta que me marca.

00:04:34:19 Si tiene una tendencia positiva, explícita y una relación directa. Así, si alguien más hay un incremento de la variable x, entonces la variable inicial también se comporta de similar magnitud. O sea, también se incrementará en tanto en una permite un modelo más complejo o no lineal. Aquí vemos que no es una recta, tiene aún un patrón de comportamiento distinto, pues puede ser cuadrática, puede ser exponencial, podría ser un logaritmo.

00:05:01:08 Aquí lo que estamos viendo es como vemos aquí es una función cuadrática casi porque la gente junta elevado al cuadrado y ahí es separada de le voy a dar cuadrado y dar está en la variable yet. Entonces aquí tenemos una presentación de los dos tipos de este de de regresión muy usados dentro de lo que significa ya el ámbito mencionado por mi, en mi caso y por mi experiencia en temas económicos.

00:05:37:01 Y también el tema es siempre ahora juntarme de a cómo es que nosotros utilizamos esta primera primera forma de tercer análisis a través de una relación lineal, no, la relación lineal, como ya lo habíamos dicho, es lo que se utiliza para analizar la relación entre una variable independiente. O sea, no, la x no es ninguna la cierto y dos o más variables independientes en este caso la hacemos aquí.

00:06:07:16 ¿No tenemos una típica ecuación de comportamiento en la cual la variable dependiente funcional a variables independientes de una forma lineal y los parámetros este beta uno y está decano me indica es de bueno son los coeficientes y cuál es la interpretación de nuestro consciente? ¿No es es una pregunta que si nace no? Aquí vemos en la parte inferior que el beta cuando es menor a menor a cero, ni hay una relación negativa entre las dos variables.

00:06:36:06 O sea, si x sube que baja cuando es cero se dice que hay ausencia de relación entre las dos variables. Así x sube que constante no sé, no tiene cambio alguno y cuando este beta es mayor a cero indica que hay una relación positiva, o sea, cuando x sub que también sube. Esa es una forma de este de apreciar esta funcionalidad.

00:06:59:04 Entonces lo que aquí queda claro es que la idea es que tiene que ser, tiene que ser distinto a cero. Mientras más alejado del cero es no que hay una, hay una relación positiva, pero positiva o negativa no ya la magnitud de indica el el lugar en sí de lo que es más de la varianza y la fuerza en la cual se da el campo.

00:07:31:22 Entonces este ahora si me gustaría pasar en primera instancia lo que es una aplicación de tipo económica. Así el tipo económica y para eso necesitamos ir a lo que es nuestra hoja de vida. Justamente acá tengo nuestra herramienta tecnológica, ya tengo la herramienta y ya. Bueno, la idea es poder hacerlo con con Roi Simulator, sí, entonces quiero hacer una introducción de lo que es esta herramienta de simulador.

00:07:58:01 ¿Aquí nosotros la tenemos instalada que es dentro de las hojas del Microsoft Excel, tenemos aquí las distintas pestañas y inicio y de buscar fórmulas, datos no? Y cuando cuando nosotros utilizamos disimula lo que sucede es que se agrega este botón denominado simulador de riesgo, de simulador de riesgo. Y eso es esta razón. La mitad que vamos a utilizar.

00:08:28:25 Hola, Hola, Que pena que te interrumpa Julio, en la presentación que tenemos algo de ruido de fondo. No sé si esto se pueda mejorar porque está interfiriendo un poco en lo que estás explicando el recorrido. ¿A ver, me puedo ir? Voy a ver a la pregunta a ver si hace mucho ruido de fondo. Si ya me voy a vomitar, no voy a salir hasta entonces.

00:09:32:29 ¿Esperemos que se pueda mejorar la capacidad de actuación, verdad? A ver, voy a estar en el nivel nueve pronto. Son algunas voces detrás. Entonces están interfiriendo en lo que puede hacer Replicantes. Entonces este. A ver. Entonces voy a ir activa esta extraña para poder hacer la era. Entonces la idea es poder nosotros trabajar con esta herramienta. ¿Verdad? Entonces.

00:10:07:17 ¿Cuál es el fin de Disimula? Bueno, aquí tenemos instintos. Este distintos modos. Podemos decir vamos a distintos módulos en las cuales el don trabaja. Si nosotros sabemos que ritmo lento. Bueno, el fundamental del simulador es este es este caso puntual de lo que es la simulación de tipo Montecarlo, en la cual nosotros podemos recrear miles de escenarios para poder representar una realidad en la cual cuatro en la realidad.

00:10:29:07 ¿Entonces, qué es lo que tenemos? ¿Qué es lo que tiene de forma el sonar? ¿Es molesto? Es que tiene también otras funciones. Y bueno, acá tenemos también acá lo que son el botón de lo que son las técnicas de pronóstico. Y aquí tenemos distintas formas en que podemos predecir la comportamiento de una variable, siendo una de ellas la número 11.

00:11:14:05 El análisis de regresión muy de entonces esta es la que vamos a hacer el día de hoy, porque después tenemos herramientas varias como herramienta de analíticas. Acá tenemos online 26 formas en las cuales el presidente te permite hacer una. Es una factores de sensibilidad, de ajuste, de distribución de ten y gas, este de de manejo de escenario y auto y todo esto, estas herramientas entrecruzadas para poder nomás ver el tema de proyectos y poder ver el cambio de una variable contra o desde una publicidad estática extendiendo a minado este sin tener nada que ver.

00:11:42:11 Aquí la estática es la denominada el análisis tornado. Cuando ya le agregamos simulaciones ya pasamos a lo que es el análisis de sensibilidad. En este momento no está activada porque todavía no hemos detectado simulación a nivel, porque esta es la forma en la cual disimula y todo nos presenta una un gran set de herramientas metodológicas para poder nosotros darle valor a nuestro análisis en el editor.

00:12:18:26 También tiene la particularidad de que no solamente es el punto como conozcamos todas. Esta es las herramientas de una forma física, sino que también tiene una zona denominada Ayuda, en la cual tenemos aquí en primer lugar de distintas top modelos y distintos modelos y 25 modelos sobre los cuales nosotros nos podemos apoyar para poder realizar nexos distintos de formas de trabajo, simulación de correlación, ajuste de datos, regresión de múltiples optimizaciones.

00:13:10:26 Ya tenemos bastantes formas o patrones o vías para poder nosotros trabajar de una forma más, este con una guía detrás también y este marco de ayuda tenemos llegada de lo que es el manual del usuario en cuanto a que el usuario no es más que he empezado, bueno me deriva a lo que es una, es un PDF. Era un documento en el cual nosotros teníamos este son 209 hojas en los cuales tenemos como un documento por el cual podemos tener distintas formas de poder trabajar desde lo que es la instalación, porque hasta el hasta el manejo encina pasando por la técnica de la simulación en tema de pronóstico no ya la utilización no vemos repetitiva

00:13:39:13 formas en las cuales nosotros podemos este abordar una temática ya sea corporativa o no, también está en el lenguaje. Estas esas hacen un paréntesis. Esto es una breve explicación de lo que es nuestra herramienta de risible. Entonces el día de hoy vamos a avanzar, es poder ver después realizar un ejercicio o o una aplicación en sí de lo que es.

00:14:14:07 Es de la el módulo uno que todos los modelos de regresión. Y para esto me regreso a esta primera, a esta diapositiva en la cual lo que yo creo que yo voy a presentar en primera instancia es un modelo, es una aplicación económica en aplicación económica, pero para lo que significa es de la denominada regla de Taylor para poder recomendar el movimiento de una tasa a la tasa política monetaria por la tasa de referencia de un país.

00:14:43:20 El signo de que responde en función que. O sea, el movimiento de la tasa de interés responde A2A2 variables y cuando saca la tasa política monetaria y la variable que esta influye una constante a un parámetro, a una variable no más que otro. Para hábito vetado a otra variable. Cierto más el factor de error x. ¿Ahora, cuáles son las variables?

00:15:08:21 ¿O sea, ya es un poco ya de teoría de teoría económica? ¿Cuáles son las variables? Y dependiendo de que me explica este movimiento a la tasa de interés para este caso tenemos que es la inflación la que marcamos no todos los meses, en la que las agencias de estadísticas no reportan mes a mes, ok, a la cual se le resta lo que es el rango de declaración neta.

00:15:32:16 Una El rango de inflación para cada país, el punto medio y así también la brecha de producto. La brecha de producto que no es más que el PBI, o sea, la tasa de crecimiento del PBI menos lo que es el PBI potencial o natural, o sea, lo que debería crecer de una forma regular una economía, porque en este caso estamos viendo un exceso de inflación.

00:16:03:07 Cierto también la brecha de productos. Eso es lo que estamos viendo, son las variables explicativas para poder determinar el comportamiento de la tasa de política monetaria. Entonces, el objetivo de toda regresión múltiple dos variables es múltiple Meta uno ve dado no es poder encontrar, no los valores o los coeficientes. Está uno de dado que minimiza, que minimiza la suma de cuadrados, la suma.

00:16:27:03 O sea. Es decir, la suma de los anteriores tiros al cuadrado. O sea ese es el objetivo. O sea, estamos hablando de una metodología de cupo de mínimos cuadrados, de coordinadas. Entonces para esta es para este tema, o sea, para esta aplicación, acabemos, que es una regresión lineal siempre, porque no hay ningún factor cuadrado o logaritmo o inicial.

00:17:08:28 Entonces vamos a utilizar lo que significa nuestro panel es un rango en regionalizar, Vámonos al equipo, trabajo que sale de trabajo, nos vamos a esta a esta hoja número uno regresión de tipo genial. Pues aquí también, entonces para eso yo tengo acá. Es información de tipo de información histórica, ok, de que acá de los períodos de la tasa de política monetaria ok, y acá tengo el tema de lo que es la el exceso de las no y también la brecha de prudencia.

00:17:37:20 Bueno, he aquí al acostado tengo también tengo una información base, la la la el tema horizonte temporal, la tasa de política monetaria que es este es una data recogida, la inflación, la inflación no regular, cierto, la inflación 12 meses y también el PBI, la tasa de crecimiento de la organización. ¿Entonces, y cómo lo convierto? A exceso de inflación y también brecha de producto.

00:18:02:09 No es más que bien acá, es más que es la inflación corriente, menos para el caso peruano es 2%, porque la nada, o sea el banco de inflación, está entre uno y tres punto medio dos, y eso es lo que es, lo que lo que se genera. Acomodados como caducan, como la tasa históricos de lo que es brecha de producto.

00:18:43:06 Igualmente tenemos la información de la tasa de crecimiento del PBI 12 meses o menos, lo que es el producto potencial que yo no estoy marcando como 3% en otras cosas y simplemente con eso ya construyo. Di dos variables exceso de inflación y brecha de producción. Ya acá tendría toda la información de este, pero ya para poder hacer en primer lugar una gráfica, este una gráfica como la cual estoy viendo en esta primera instancia en la cual estoy reflejado aquí la La tasa de política monetaria es la es la es la curva negra va hasta aquí con sombra.

00:19:17:10 Ok, el exceso de inflación en la zona marcada como con como punteada. Yo no que tiene cierto grado de correlación, no cierto de cierta grado de dependencia, no como con el movimiento de la tasa de tasa política monetaria y la brecha de producto, que son lo que son las barritas, que son las variables. Como queda así a simple vista podemos ver que la variable va poderosa vendría a ser la ya que hoy en día fue el exceso de inflación.

00:19:47:18 Eso es a nivel de gráfico, a nivel de grado. Aquí en la parte inferior tengo lo que significa una gráfica de dispersión en cual tengo acá la tasa de política monetaria y a partir de aquí tengo lo que es da el exceso de inflación. Veámoslo juntos. Es cierto y es cierto. Si se hace política monetaria contra exceso de inflación, un R cuadrado de es 40 cero 45, la raíz cuadrada es cero 45.

00:20:18:10 ¿Ahora, qué pasa si yo quisiera ver marcar la relación entre la tasa de política monetaria y también la brecha de producto? Le voy a dar esta data, ahí va la relación. O sea, este cambia totalmente, es como que plana no pido acá, es como que plano, como que es cero, o sea, el beta podría ser uno cero, aunque me dice que es 0,11, tiene que tener algo de dependiente, pero no es muy alta, no es donde mejor aquí la regreso.

00:20:49:05 Aclaro y ahí me cambia ya la relación en este gráfico. Entonces con eso ya dicho 11 es importante y siguiendo la la. A ver acá siguiendo la La relación de la tasa de política monetaria es cuello constante. Hola, pero es una pregunta que creo que vale la pena responderla en este momento. Si nos preguntan que a que te refieres con exceso de inflación y brecha de productividad.

00:21:34:16 Ok, regresemos al Excel. ¿Si yo sé que esas variables más estén más trabajadas y que usualmente no lo reporta el Banco central, no? Ok, este exceso de inflación y brecha de productividad. ¿Nosotros estamos tomando la literatura propia del banco del emisor, ok? Y lo hemos hecho regular las que nos reporta siempre nuestra agencia de estadística. Cierto, pero como ven acá estamos restando, le estamos restando el punto medio del rango de inflación de cada país, o sea, cada país debe tener una banda de la inflación.

00:22:07:00 Para el caso peruano se mueve entre una y tres punto medio, 2%. No recuerdo, lo estamos poniendo acá, 2% es simplemente es simplemente la inflación menos. Esta es este factor de 2%. A eso estamos considerando como este exceso de inflación ven y de similar forma brecha de producto, brecha de producto no es más que el beb. ¿La tasa de crecimiento del PBI como ven aquí, cierto?

00:22:44:20 Menos siguiendo acá. Esta esta esta relación menos el como se llama el el PBI potencial o la tasa de crecimiento natural para el Perú es ubica entre tres y medio 4%. Si yo lo estoy haciendo desde una ya ya mas de un poco más de tres nada, que es de 3%. Si el PBI potencial este es mas o menos como que cuanto debería crecer la economía de cada país, considerando que no se aprovechan todos los factores, todos los factores.

00:23:22:20 Y también hay un supuesto de que no hay este Sena de recesión, sea cual, cual es, desde esa es la tasa de crecimiento, la pura, la económica. Si les voy asumiendo que haya 3%, entonces es simplemente una diferencia que estamos marcando para inflación, un promedio de rango meta 2% y para brecha de producto estamos proponiendo tres, así como PBI potencial para simplemente con eso ya hablamos toda la serie de ruta, hablamos y también la paramos, la arrastramos y tenemos toda esa información que deberíamos agregar al modelo de regresión.

00:23:48:17 Yo sé que siempre, siempre tenemos esta data nada más. O sea, la tasa de política monetaria, la inflación y también el PBI. Pero estamos haciendo estas, van esta manipulación a criterio de cada uno de los analistas y eso es lo que estamos considerando como exceso de inflación y también brecha de derecha de bancos. ¿O lo estamos viendo aquí en Bagdag?

00:24:19:19 Exceso de inflación, inflación corriente, menor rango, rango medio y brecha de producto que esto en paréntesis, PBI 12 meses menos. El PBI natural o o tendencia que estoy asumiendo que es de 3%. Esa es la forma en la cual ya estamos transformando las variables para poder realizar un ejercicio. En primer lugar de de la de la recomendación para poder subir o bajar la tasa de interés.

00:24:50:08 No tengo la tasa de política monetaria de cada uno de los países. Vemos acá el beta uno y también en beta es el verdad. Entonces para esto vamos a utilizar en nuestro modelo nuestra hoja número uno, región lineal o las variables ya acá construidas y vamos a ver como se cómo se echan a andar con la herramienta de abrir simuladores.

00:25:23:29 Entonces vamos a seleccionar las variables tasa por CPM, tasa de política monetaria, exceso de inflación, brecha de producto con las cabeceras, o sea, con lo cual hago con la información que está en la parte superior, selecciono todo el bloque OK, toda la data, en fin, ok, y nos vamos ya a abrir simulacro, pero vamos a ver si aquí vamos a utilizar este, un módulo con aquel denominado pronóstico.

00:26:04:15 Bueno, nos le damos clic aquí y vamos a ver un set de técnicas que me da esta herramienta de regresión lineal. En la 11 recuerdo decía que esta análisis de regresión lineal aquí la tenemos. ¿Qué es lo que va a lanzar? Lo que va a generar va a ser esta pantalla que estamos viendo en escena, en análisis de regresión múltiple, OK, y en la cual tenemos aquí la información es de ustedes, es se obsequiada, no obligada a hacer política monetaria, exceso de inflación y brecha de producción.

00:26:31:29 Aquí se hace una consulta variable, dependiente. Yo acá o por default sale a hacer política monetaria, pero yo le doy clic acá y yo le puedo decir que la de la variable dependiente sea la inflación o la verdad que produzco, pero no por teoría económica. Yo sé que, y por la revisión que estamos planteando en la tasa implica de gratitud, que va a tener dos factores explicativo el exceso de inflación y la brecha de crédito.

00:27:05:02 Entonces recibo lector que es tan amigable que simplemente generando esta conformidad es de Podemos. O sea, es esta posibilidad de cambiar es de las variables no son cierto, Podemos ya hacer de la consulta ningún dato. Es preciso que te hagas una análisis de regresión múltiple, considerando esta, esta, esta definición OK dada, no vamos a alojar el botón de OK, vamos a ver qué cosa es lo que es el reporte.

00:27:42:01 Si no va a generar una hoja adicional de una hoja adicional a generar denominada reporte. Aquí está una hoja denominada denominada Reporte en la cual podemos tener ya. Este es un seteo propio de la ley de Resumen de datos. No va a generar una metodología de tipo de análisis de revisión analítica, de reportes de regresión. Se es ya otro resultado la regresión prevista.

00:28:15:11 El resultado de la regresión ahí lo tendremos siempre lo que tenemos acá como variables explicativas el exceso de inflación y la brecha de producto. Ahí está la brecha producida por el miedo. Los dos sabemos que lo ideal es que los bébalo, se los bébalo, esté por debajo del del criterio mínimo, o sea negrita. Pero desde que se constata que lo que tenemos definir es de 0.0 0,5, cierto.

00:28:37:08 Y vemos acá lo de valor uno que está en azul, esa cosa que que se acepta es que esta variable exceso de inflación de una que está en rojo, que rechaza con lo que es, de que esta variable brecha de productos no forme parte, no forme parte activa de la regla de comportamiento de la variable de tasa política monetaria.

00:29:09:01 Dos tres de valor. Vemos acá, ya vemos acá. Es este color que ya llamé el Audi idea este. Este es uno de los factores indicativo y este ya no, porque el de valor está por encima del 0,05. ¿No? ¿Entonces pero qué es lo que destaca dentro de la cuatro a la derecha de producto? Vámonos de nuevo a nuestro modelo que hace política monetaria, exceso de inflación, brecha económica.

00:29:48:06 Voy a seleccionar. Nos vamos a al pronóstico. Es la técnica número 11. Ok. Y aquí tenemos. Tenemos la clase política monetaria con inflación y brecha de producción. Aquí ven un botón. Un botón en el cual yo lo puedo activar. O sea, si yo le quito la la yo le toca el check. El visto bueno ya no va a formar parte del análisis de regresión autismo, como que como que no retiro, digamos acá lo activo acá para activo y acá lo retiro en lo que hace.

00:30:14:10 Entonces con esto ya definido, porque solamente voy a correr un modelo de regresión donde la tasa de política monetaria ya tiene como factor explicativo el exceso de inflación, nos va a dar un reporte, ya sería el reporte una hoja de reporte número número dos. Acá le damos ok y nos va a dar un nuevo récord con auto nuevo nombre.

00:31:00:02 O ven el reporte número dos de la cual vamos al modelo de regresión ok, a los resultados del mayor regreso y en el cual la variable exceso de inflación y como habíamos visto, el valor está por debajo del 0,5 bello y su beta es de 0,61. O sea, quiere decir. La interpretación es la siguiente O sea que por cada punto de exceso de inflación, o sea, cuando la inflación está por encima del rango meta, por cada punto porcentual de acceso a inflación de rango meta, la tasa de política monetaria debería responder en signo positivo.

00:31:28:10 El incremento también no es el 0,61%, son 31% y eso es más o menos la. Bueno, esa es la recomendación y lo que significa ya la interpretación de este análisis de la realización del balance de este año es simple y tan solo de una sola variable, porque habíamos puesto dos variables explicativas, pero hemos visto que la la, la estadística, la metodología nos dice, son las mismas.

00:32:00:09 Dice que solamente es determinante el análisis o la visualización de esta variable. Exceso de vacío para poder explicar la tasa de política monetaria solamente estamos quedando con esta última variable y por eso el detalle de tal. Entonces eso es en primera instancia. En primer lugar, lo que quería compartir con ustedes para poder ver un modelo de regresión lineal en un modelo de personalidad.

00:32:36:27 Continuando con nuestro Power Point. Hola. Hola. ¿Me permites el dos grandes marcas que nos hacen por acá sobre estos temas? Dime. Tengo dos consultas y esperamos contestar en este momento. Ah si, hay bastante literatura porque usualmente ni ustedes nos pueden encontrar en los bancos centrales de cada país, ni los documentos de investigación los que hay detrás, no este solamente para poder ver ya sea un para TiVo, es de cuando yo veo la literatura peruana.

00:33:08:00 Yo veo que la clase política monetaria esta en función a esta variable, el rango de inflación, o sea, pero o sea a lo que es la variable, no hay inflación. Pero cuando yo he visto, cuando que cuando he leído que no he corrido la modelo de la tasa de política monetaria, pero de Estados Unidos, cierto, pero la que tiene mayor preponderancia es la brecha de producto, o sea, es de la variable, que es de que el driver que si el driver que me da la sobre el sobre.

00:33:38:14 Bien, ahora este para el caso peruano, porque lo tengo muy a la mano, es que esta esta forma de trabajo de poder adoptar un movimiento, la tasa de interés y que marca y que que es marcada por de una forma técnica en función a lo que es el movimiento de la inflación es para poder evitar este presiones políticas, o sea que la tasa de política monetaria funciona al PBI, o sea, como que no es, no es de uso para el caso peruano.

00:34:13:25 ¿Más me gusta por que? Porque es inclinación, es solamente frenada por el o el pone inflación, no literatura hay muchos. Yo entiendo que cada banco central debería tener documentos de investigación para poder abordar estos temas, no para el caso peruano el beta sale cero 61, tal vez para otras realidades sea distinto o sea distinto. O sea, hay literatura varia, este para poder revisar estos este tipo, este de de investigaciones en si no ok, hago una consulta sobre este tema de la política ósea y la fijas.

00:34:50:00 La determinación de la tasa de política monetaria en función a este modelo tienen la regla de Taylor. No es nada inventado, no es nada nuevo para las personas que que que sigue la literatura de corte monetario. Gracias Julio. ¿Si, creo que hay respondiste la pregunta que nos hacía David de que punto? ¿Acá también están preguntando cómo te podría explicar tácticamente, técnicamente el valor y desde qué porcentaje se rechaza este análisis?

00:35:37:14 Van a haber acá, porque aquí está. Vamos a ver, nosotros corrimos en primer lugar, es un modelo, un modelo. Este es el reporte número uno, un reporte del mismo que habíamos puesto los dos factores y miren aquí, vemos acá esta línea. El valor empresarial, a diferencia de lo que estamos viendo nosotros, este aquí está en esta variable, esta presentación, que el punto es, o sea este valor, o sea, me da una una señal de que si lo tengo tengo que considerarlo dentro de modelo y vea acá la brecha como me lo marca de color rojo me da una señal de que no es adecuado.

00:36:06:11 No es adecuado. ¿Ahora yo lo que acá es muy útil, porque miren aquí cada, cada, cada variable tiene acaso Radcliffe lo que es un rango superior? Miren aquí la idea es que el o sea que en el beta y acá más vale cero 61 no sea cero. Y acá me dice como un valor mínimo es de 050 52 como valor máximo es de cero 71.

00:36:28:18 O sea, si me da el valor mínimo y valor máximo y yo quiero que el beta sea cero, o sea que es imposible, es imposible de que sea cero. Yo tengo punto máximo, el punto mil Newton, o sea, y por eso este valor me da me era muy bajo. O sea que esta variable nunca va a ser. O sea, si lo importante es lo modelo.

00:37:10:19 ¿En cambio si yo veo que la brecha producto del promedio acá límite inferior en el límite superior y acá se mueve entre negativo cero dos y positivo cero dos, no? ¿O sea, en el punto medio podríamos encontrar este factor sea cero no? Y eso es lo que es. Bien sea lo que sea, sea, hay una pluralidad bastante alta, como me lo marca acá de 86% de quiebre en O sea que el que es de este beta sea, sea este ser, porque ese es una forma virtual de poder, o sea, o menos de herramientas que me da la circulación, la forma en la cual yo puedo determinar el valor por canal, me van ahora o me

00:37:47:24 gustaría pasar a al, a la otra a la siguiente aplicación van a tener aplicación en la cual vamos a vamos a abordar una temática de allá de una versión múltiple pero no lineal, no lineal. O sea que el modelo no lineal es un es una relación útil. Pero para poder evaluar a ver el que se vaya, el es un poco más no un poco más complejo que este y lo que usualmente se utiliza para luego poder apoyarlos en un algoritmo de optimización.

00:38:23:17 No que tiene como objetivo de igual a igual. Soñar es minimizar la suma de los errores o al cuadrado. Ese es el objetivo también. O sea, el yo lineal pero múltiple no lineal es una gran de para mi el saco por complejas y para esto. Bueno, me gustaría apoyarme en una aplicación ya de tipo financiera, ya el tipo financiero, la red en la cual vamos a generar es un típico caso de ciclo de conversión, de un ciclo de conversión efectiva.

00:38:52:16 Aquí en la gráfica podemos ver vamos a hacer una misma técnica con datos también, en la cual cuando una empresa, un corporativo, actualmente tiene su pasado, cuenta con marca o como sea, con un estado de libertad, con un cierto número de días, cierto de cierto número de días, de los cuales no, no recibe ingreso. Ya hay una espalda financiera que tiene que fluir, Es básicamente ciclo de inventarios.

00:39:35:21 ¿Luego llega el día en el cual ya vuelve la mercadería, no? Y le da plazo para pago aun para el día. O sea, la suma de estos dos periodos es el periodo de voluntario, así como el periodo de cobro, o sea, son días en los cuales la empresa corporativa tiene que soportar esta no liquidez, pero para poder comprar estos inventarios o por la materia prima, cierto se apoya de los proveedores, buenos proveedores, los proveedores en los cuales a ellos les paga en número de les paga luego de nuevo de una guardería, o sea del periodo de cuentas por paga.

00:40:18:02 Si puede formar eventual disminuye, o sea como que esta en Morelia disminuye todo este blog parte del ya esta. A este diferencial se le denomina ciclo de efectivo. Si claro, o sea así. O sea el número de días en los cuales la empresa ya de forma neta tiene que afrontar esta. ¿Esta es esta nueva situación de reclutamiento, a eso le estamos denominado si no se facilita, entonces aquí estamos hace un poco llamado de análisis en el cual el ciclo de conversión de efectivo, como bien vemos, tiene un more de aires no?

00:40:52:03 O sea el número de días de inventarios, las cuentas por cobrar, también las cuentas por pagar. Y ahora revisando también literatura, no estamos haciendo factura. Podemos ver que el signo esperado para cada una de estas variables negativas cierto la es para los números de inventarios es negativos, o sea, si sube el número de inventarios es cierto y considerando como variable final la rentabilidad, así sube el número de inventarios, la rentabilidad debería caer.

00:41:20:12 Si sube el número de cuentas por cobrar, la rentabilidad también debería caer y el publico en casos si lo hace el número, o sea, si incrementa el número de días de pago a los proveedores. Cierto, la rentabilidad de la entidad debería subir. Esa es la literatura. Lo que me da es en esta etiqueta de la administración, esta forma de no significa nada.

00:41:48:15 Entonces tenemos acá lo siguiente como variable tenemos acá un modelo externo que esa es la forma en la cual se calcula que en la la rentabilidad que tiene la rentabilidad de que día, o sea la contabilidad de los activos es la formula tradicional, utilidad neta de interacciones totales. El número de días de inventarios no la tenemos. También las fórmulas para cada uno de ellos ratios financieros.

00:42:24:27 No estamos planteando un modelo lineal en la rentabilidad en función a al factor constante Beta cero más una medida sensibilidad para los inventarios seguido de un segundo factor de sensibilidad para cobrar y también un tercer factor para lo que son las cuentas por pagar un modelo lineal. Pero también estamos planteando un modelo hormonal en cual tenemos el modelo long y ya lo que hace es incorporar los este, los inventarios al cuadrado, no manteniendo constante los inventarios.

00:42:52:03 Si también tenemos hasta acá las cuentas por cobrar pero al cuadrado y las cuentas por pagar también al cuadrado. Eso ese es el plus de la edad y modelo ya de tipo este de tipo no lineal. Por que podría estamos ya viendo que estamos considerando como que una una consideración para poder ver y poder explicar esta el esta rentabilidad de los demás va estar.

00:43:29:03 Aquí tenemos el modelo lineal una vez más y aquí tenemos como vemos visto para poder determinar este, para poder explicar de mejor forma los parámetros, tengo que apoyarlos en un proceso de optimización de optimización en el cual para utilizar esta se iba a ueva. O sea, el X va a ser de pastores, funciona, ahí va a estar, hay que pagar en completa uno ese parámetro lineal vetado que separa el parámetro al cuadrado no lo vamos a ver ahora, vamos a ver ahora cual aparece como esta abstracta, pero vamos a ver poco como como se aplica esto.

00:44:01:26 Entonces nos regresamos a nuestro Excel, en el cual tenemos el modelo lineal, modelo no lineal para este modelo neoliberal. Ok, yo acá tengo un sector económico, yo tengo acá la rentabilidad de los activos dos días de inventario y las cuentas días de la plataforma Octubre en cobrar la tuvieron en cuenta por de 4.º grado. Aquí Yo lo he trabajado de una forma ya de tabla dinámica.

00:44:34:10 Tenemos acá la secuencia por año, por trimestre de las variables en ciclo. Entonces yo acá más o no tengo que decir, este sector económico minería tiene en promedio 81 días de inventario. Si en promedio las cuentas las cobra 21 días después y en promedio las cuentas por pagar están ubicadas en un 76 de clases dignas, sea por interpretar el trabajo de casi 26 días.

00:45:02:18 Si esto es eso es para el sector minero, no quiero acá cambiar, le quiero ir a alimentos, ya cambia la situación, ya el ciclo como el digo es negativo, o sea, es el que en este sector se apoya mucho en los proveedores, en los proveedores es de otro sector económico, comercio o banca. Este es o apoya en 32 días ciclo como estar activo y así sucesivamente.

00:45:30:08 Cada uno de los sectores que estamos marcados y bien, el es de vaca, distintos sectores económicos. Voy a hacer una aplicación, pero para el sector minero, el cual es lo que es lo que tenemos acá como horizonte temporal, ya por inercia tengo acá el sector minero, tengo acá la rentabilidad, los activos, desde los inventarios, las cuentas por cobrar y las cuentas por pagar.

00:45:58:18 Hasta ahí en la data y uno y uno genera. Esta es la data que uno genera, no para. Tengo inventarios al cuadrado, cuentas por comprar al cuadrado o cuentas por pagar a cuadrado el cuadrado no hay mas que el inventario a cuadro dos. Bueno, la potencia de la variable inventario de forma exponencial de dos cuentas por cobrar también y cuentas que nos van a dar también lo tenemos.

00:46:51:19 Entonces aquí ya tengo como que el modelo en si, el modelo aquí ya, ya tengo acá la web, la relación funcional que yo debería agregar a cambio de inventarios, o sea inventario lineal y detalles al cuadrado, cuentas lineal y así sucesivamente. Esto lo tengo impositivo y tenemos que tener una capacidad, es por lógica financiera, tenemos que obtener estos inventarios continuo negativo, ya sea en su este en su superficie lineal o cuadrático en cuentas por cobrar negativo en linear cuadrático y pagar el final y este es positivo en los cuadrados y hay que ver mucho también el p valor.

00:47:21:17 Este valor, así que no es más que igual selecciono toda esta información, la cabeceras, toda la data, backups, toda la data y nos vamos a los que de paso ustedes acá y acá va a recibir el auditor y nos vamos a al revés. Lo que pronosticamos y es la 11 analice relación. Ahí va a estar listo. Tenemos acá nuestro nuevo ser.

00:48:00:12 Información la variable a ser explicada en la rentabilidad, en la cual ya hemos puesto check a inventario, cuentas por cobrar, cuentas por pagar las tiene todo el bloque cuadrado y mensual o cuadrado, cuentas por cobrar cuadrado y cuentas por pagar al cuadrado. Acá lo que para entonces no es mas que decirle a OK, linda herramienta, ya procedí a hacer la regresión, si no se hace la reversión vamos a ver los topes de valor, vamos a ver los signos esperados de manera teórica, no vamos a ver toda esta información.

00:48:32:20 Ok, acá estamos en intercepto, inventario, cuentas por cobrar no paga el inventario al cuadrado, cuentas por pagar al cuadrado, ventas no paga reconquista. Ahora vamos a ver en qué nos apoyamos En el valor de valor. Cuál es el peor valor acá es de acá. Cero 60 y o sea es cero 65 ya para las cuentas por pagar al cuadrado.

00:48:59:24 Así que en una primera instancia lo que vamos a hacer es retirar todo el bloque de cuentas por pagar, o sea, toda la información relativa a cuentas por pagar, ya sea linear o al cuadrado. Así que nos regresamos a lo que es nuestro modelo de común como de no estar constantes y pronóstico. Vamos a retirar todo lo que es cuentas por pagar.

00:49:42:17 Modelo número 11 Estamos saliendo de la UPC, vamos a cuentas por pagar al cuadrado, lo retiramos, pero tarde por cuentas por pagar lineal. Aquí vamos. Hoy no tenemos el orden aquí. Ok, vamos a darle porque me va a dar una nueva. Un análisis de regresión, pero solamente con cuatro factores 11 para que nos lo genere. Si no genera el disco, tenemos nuestro bloque de inventarios, cuentas por cobrar, inventarios al cuadrado y cuentas por cobrar al cuadrado.

00:50:11:18 Vamos a ver el siguiente. Vamos a ver el ciclo. El signo esperado para una cuenta por cobrar debe ser negativo. Si para cuentas por cobrar debe ser negativo, si, aquí lo tenemos. Pero este signo negativo cuenta por cobrar cuadrado debería ser negativo, no lo es. Así que ahí cuando inventarios tenga factor en rojo, escape, valor en rojo, pero inventario me da el signo negativo.

00:50:49:25 No hay inventario, me da el signo negativo. Ok, me parece muy bien. Eso es una señal de que por ahí debe estar la relación. Voy a retirar del modelo a toda aquella variable que cuente con denominación cuentas por cobrar, sea lineal y también a mi también al cuadrado. Así que no vamos a quedar solamente con este una regresión en la cual solamente voy a tener la variable, el inventario lineal lineal estaría cuadrado de cuentas por cobrar al cuadrado.

00:51:34:11 Cuenta conmigo para resguardado la retiramos y solamente la rentabilidad de los activos va a estar en función a inventario lineal y cuadrática, o B Vamos a determinar que nos reporta horas en arrepentimiento. Lo mismo ok, acá nos da donde esta mi modelo. Intercepto inventario y al cuadrado lo dos de valor en azul. O sea, quiere decir que estamos esta hemos generado bien esta relación, o sea los nevados son aceptados, los signos esperados también son aceptados, también son aceptados ahora.

00:52:15:21 ¿Y cual es la interpretación de estos textos? ¿Es de esta 400? Recordemos que habíamos visto un power point que para poder nosotros y generar algún tipo de expe de y análisis de paraguas para una regresión no lineal tenemos que hacer que regenerar un celular de optimización y vamos a apoyar que en esta es la misma forma en que el valor óptimo sea el valor óptimo de los inventarios, porque la variable puede que quizás lo grado de que esta es una onda en negativo de beta uno sobre dos vetado.

00:52:54:03 Ahora lo vamos a ejecutar negativo en beta uno -2 vetado se día más si la operación era menos negativa porque el siguiente nivel de beta uno dividido entre dos me da dos. ¿Que quiere decir eso? Que el número óptimo de de la empresa de tipo minero tener su inventarios es al vez del 84 84 días como máximo. ¿Debería tener sus inventarios, no?

00:53:21:00 ¿Por qué? Porque a partir del día 85, el día 86 ya la rentabilidad va a caer. Va a caer. Esa es la interpretación de esta. Está detrás de esta. Después 400 y ahora a octubre. X es igual a negativo en Beta uno, sobre todo Beta dos. Vamos a ver, aquí, acá ya lo tengo de una forma ya elaborada.

00:53:52:15 No, no, pero acá lo tengo ya elaborado. Hay cierto, analizar el la rentabilidad, o sea la rentabilidad. Este funciona como una constante más es un beta uno x y a de inventario más un dos vetado Método de X de inventarios al cuadrado. Cierto, esa es la regresión. Si yo la derivo, voy a obtener esta función beta uno, o sea la nivel beta uno más dos vetado.

00:54:25:14 Se ciertamente no igualo a cero 0,00 igual o cero este dos de dados al cuadrado dos beta dos x mantengo aquí y este beta uno lo pago para el otro lado esta con despejo el x es igual a beta uno negativo sobre dos beta dos. Esa es la forma en la cual yo determino que el mismo lo que inventamos.

00:54:57:27 Aquí tenemos el número de inventario. Cierto X, cierto va a ser el siguiente. ¿O sea, la rentabilidad va a ser creciente hasta un punto máximo, no? Y de ahí y de ahí va caer el mapa. Él va como máximo los días, está como máximo. Los inventarios deberían estar ubicados en el orden de predicción menos beta uno sobre lo apretado de esto, a la vez que si no estoy acá no, esta es la forma de la apuesta.

00:55:42:13 Lo máximo 80 y 84 días. Mi página 84. Esa es la interpretación. ¿Ya lo que es esto? Bueno, se superaron. Bueno, superaron la prueba del valor de la prueba. Esto sin aplicación ya de tipo que es de la aplicación financiera con una bueno, con una especificación no lineal, no total total. Pero hemos visto que la regresión a función conseguir, o sea que la explicación mayor será mejor para el caso minero, para el caso peruano, que en el tema de ventas también tiene ciertas de las fincas.

00:56:10:00 ¿Y si volteamos al lado a decir al lado corporativo no, porque justamente en este sector los altos costos de capital no para poder mantener en stock lo de este, el cobre, el plomo, el zinc no, o sea este son altos, requiere un cierto grado de estandarización de este de de zonas especiales con ventilación, limpieza y esas cosas ya son gastos en si no?

00:56:51:17 Y la idea es poder reducirlo, no para poder generar la mayor eficiencia para este mundo. ¿Este dinero en función a un análisis es de tipo no lineal, cierto? Con el apoyo de nuestra es de nuestra herramienta simulados. O sea en este caso, en esta oportunidad hemos compartido dos modelos no lineal y otro no lineal. Y la idea era poder aprovechar toda el bloque de pronósticos y el módulo número 11 denominado Análisis de regresión múltiple, en el cual llevo ya tiene que apoyarse en consumir literatura para poder modelar.

00:57:20:25 Es decir, estos temas tan útiles y favoritos dentro de nuestro mundos laborales o también de nuestros medio, es de preferencia ya de análisis académico. Si en esa línea entonces me parece que este. He compartido con ustedes esta obra y quedo atento a las consultas que ustedes como público puedan tener para con este tema denominado análisis de regresión bajo con el apoyo de Dry Simulator.

00:57:50:12 Si, gracias Julio. ¿Bueno por acá nos dejan muchos mensajes agradeciendo la explicación que nos has mostrado, tenemos una pregunta en el modelo no lineal has puesto que las vetas están al cuadrado? ¿No deberían ser las variables las que se liguen al cuadrado? Las variables, el a ver si es posible estas variables si están al cuadrado a verla las dos estar cuadrado.

00:58:25:09 Pero aquí primero la aplicación es y esta inventario afectará a la variable al cuadrado. Ahí esta. O sea, el inventario al cuadrado corresponde al dato con cuál de los inventarios al cuadrado están ahí anidados. Y eso es lo que está en el PowerPoint y a a acá en la denominación, no, aquí, claro. Es de este dos que debería estar acá.

00:59:02:27 Acá si, aquí si y aquí también. No se puede estar así es que esa es la unificación, pero la reflexión está bien elaborada. Pero si toda la razón acá en el cual el nombre debería estar ahora, no acá en el de acá, no acá en el yo acá. Totalmente de acuerdo con la persona que dice esa es la B, Vale, por acá nos dicen el coeficiente del inventario lineal debe ser negativo.

00:59:30:01 A ver, el coeficiente nos da la literatura, me dice bueno, yo pensando también que ya conversado con con gente del sector no sea este lado, la expectativa es que haya una relación inversa entre la rentabilidad y lo que es este la En este tema de inventarios ya todo el mundo tiene la relación inversa y yo lo formulo de una, yo lo formulo linealmente.

00:59:54:01 Voy a esperar que por cada número de o sea no lo que es, lo que yo tendría que hacer es que por cada número de día cierto voy a hacer la rentabilidad, en tanto no, esa sería una una fórmula, una forma de trabajo. ¿Pero la segunda pregunta es y la segunda es de pregunta que siempre tienen conversando con los directores, con la gente con la que toma decisiones, no?

01:00:21:21 Y hasta cuántos días yo podría tener. No es la mercadería, es en la E, en esta oficina, almacenes, no un día, dos días, tres días donde la idea es poder dar respuesta a esta consulta, no hasta cuando yo puedo firmarlo. Es para eso. ¿Si estamos formulando una una forma de una presentación cuadrada y lo que es lo que tendríamos que esperar es nos entiende?

01:00:51:29 Vamos a ver, acabo con una respuesta número cinco al cuadrado. ¿Sale negativo, o sea, primero es positivo y después es negativo, no? Y eso está en línea con una función tipo cuadrática. El beta uno primero es positivo, toca punto máximo y luego A es negativo y eso si la reporta en el inventario es positivo, pendiente positiva, toca punto máximo y después cae.

01:01:32:08 ¿O sea, eso si ya está dentro de lo que es una especificación ya matemática optimizada, pero ya dando una respuesta mucho más puntual, no? Cuanto es el número de días en los cuales como como el máximo debía tener es de la el director del producto para poder lograr de rentabilidad un plazo como corporativo. La rentabilidad. Entonces una pregunta vale ya de la de la persona que lo consulta acá en cuando Mercado La cinco es de factor, es negativo y este factor es positivo porque obedece a una función cuadrática.

01:02:14:07 ¿Si ahora si tu vas a poder ver estos valores o sea cuál es el mejor, cuál es el menor? ¿Este es el menor, no? 11. Es el valor que da esta sensación, o sea, este es positivo, o sea esto esta en azul, tiene cinco correctas y esta sería una este en azul liquida o de signo correcto, o sea o sea o menos por mica, o sea una 5.ª, pero eso va a ser sería que por cada punto, por cada número de días, no por cada número de días, deberías tener una rentabilidad de este de la U de un 8% 15 más o menos, la interpretase ya desde la perspectiva lineal.

01:02:43:16 Pero vámonos un poquito más allá para poder hacer este de esta. La encuesta de la tiene en un seis perfecto cuyo agota el tiempo. Ya no se agota el tiempo en la presente acción. En este momento voy a dejar en pantalla la la encuesta a estas personas que pronto nos quedan algunas dudas. Dejen aquí con mucho gusto se las haremos.

01:03:07:25 Daremos respuesta vía correo electrónico público publico algo que quieres entregar, algo que quieras agregar antes de finalizar. Luego por el momento solamente dar las gracias a la atención prestada por parte del público. Las excusas del caso por el ruido que se ha lanzado durante toda esta obra. Y pues nada, simplemente invitarlos a una o una próxima vez de un próximo webcast.

01:03:33:11 Este va a dejar una vez más compartiendo con ustedes una nueva obra sobre otra temática aplicado, aplicado, no yendo mucho a lo que está a parte matemática de demostración de teoremas, no, sino simplemente ya la aplicación en si va como es de en mi caso me lo piden y quisiera compartir este round con la audiencia y perfecto. Es todo por mi parte.

01:04:13:00 Julio, mil gracias por esta presentación. Muchas gracias a todas las personas que nos acompañaron. Nos estaremos enviando información vía correo electrónico o en nuestros próximos eventos en dos minutos más la encuesta en pantalla para que puedan dar totalidad a todos ustedes desde aquí hasta una próxima oportunidad. Hasta pronto Julio. Nuestro Señor. Buenas tardes. Para mayor información respecto al software o en temas relacionados, no dude en contactarnos a través del correo electrónico, entrenamientos a software, guion, ya.com o visitar nuestra página web Triple Ole o punto Software Guión Ya.com.