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dc.contributor ANGELES MORALES, VERONICA
dc.contributor.author CABALLERO ARICEAGA, RAFAEL
dc.contributor.author MARTINEZ VELAZQUEZ, JAIR RAFAEL
dc.date.accessioned 2017-12-16T01:37:09Z
dc.date.available 2017-12-16T01:37:09Z
dc.date.issued 2014-07-06
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/68111
dc.description.abstract El objetivo general, es modelar la asignación de las calificaciones crediticias a los municipios del Estado de México mediante el Análisis Discriminante y el Análisis de Componentes Principales. Y como objetivos específicos:  Identificar las variables que requieran atención prioritaria para lograr un avance en la calificación crediticia de los municipios del Estado de México.  Aplicar la metodología propuesta a los datos.  Presentar los principales resultados y conclusiones de los modelos. La Hipótesis que planteamos es la siguiente: “Al utilizar las metodologías de Análisis Discriminante y Análisis de Componentes Principales se puede obtener un pronóstico acertado de las calificaciones crediticias de los municipios del Estado de México.” En el capítulo 1 se presentará la revisión teórica, haciendo mención y explicando a detalle toda la teoría empleada para este trabajo, específicamente sobre las finanzas públicas tanto nacionales, como estatales y municipales. Los ingresos y egresos de los municipios. También sobre la evidencia empírica en Latinoamérica, nacional, estatal y específicamente el caso que concierne que es el municipal. Y finalmente exponiendo las calificadoras internacionales de crédito, con el caso especifico de la calificadora Moody’s, las escalas que maneja y la metodología de calificación. Para el capítulo 2 se describirá la metodología que se llevará a cabo, haciendo énfasis en las dos técnicas principales, la primer técnica de dependencia: Análisis Discriminante, y la segunda técnica de interdependencia, el Análisis de Componentes Principales, consideradas por nosotros como adecuadas y de gran ayuda para modelar calificaciones crediticias. En el capítulo 3, se llevará a la práctica toda la metodología explicada en el capítulo precedente, explicando las variables que serán utilizadas y haciendo el análisis de los resultados, y sacando conclusiones de los modelos corridos, que serán explicadas en el capítulo siguiente. Para el capítulo 4 se expondrán las conclusiones generales y de cada modelo, aceptando o rechazando la hipótesis que se planteó inicialmente, y haciendo recomendaciones a los municipios con base en las variables identificadas. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO es
dc.rights openAccess es
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ es
dc.rights openAccess es
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ es
dc.subject MOODY’S es
dc.subject ANÁLISIS DISCRIMINANTE es
dc.subject ANÁLISIS DE COMPONENTES es
dc.title MODELO DE PRONÓSTICO PARA LA CALIFICACIÓN CREDITICIA DE LOS MUNICIPIOS DEL ESTADO DE MÉXICO, BAJO EL CRITERIO DE LA CALIFICADORA MOODY’S, APLICANDO ANÁLISIS DISCRIMINANTE Y ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES es
dc.type Tesis de Licenciatura es
dc.provenance Académica es
dc.road Dorada es
dc.organismo Economía es
dc.ambito Nacional es
dc.cve.CenCos 21101 es
dc.cve.progEstudios 6 es
dc.modalidad Tesis es


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  • Título
  • MODELO DE PRONÓSTICO PARA LA CALIFICACIÓN CREDITICIA DE LOS MUNICIPIOS DEL ESTADO DE MÉXICO, BAJO EL CRITERIO DE LA CALIFICADORA MOODY’S, APLICANDO ANÁLISIS DISCRIMINANTE Y ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES
  • Autor
  • CABALLERO ARICEAGA, RAFAEL
  • MARTINEZ VELAZQUEZ, JAIR RAFAEL
  • Colaborador
  • ANGELES MORALES, VERONICA
  • Fecha de publicación
  • 2014-07-06
  • Editor
  • UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL ESTADO DE MEXICO
  • Tipo de documento
  • Tesis de Licenciatura
  • Palabras clave
  • MOODY’S
  • ANÁLISIS DISCRIMINANTE
  • ANÁLISIS DE COMPONENTES
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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