La contribución de las noticias en la predicción del tipo de cambio en el Perú: 2017-2021

TESIS
TL-Paredes I; Villanueva S.pdf (827.0Kb)
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Date
2024Author(s)
Paredes Perez, Ines Gabriela
Villanueva Pariona, Saul
Metadata
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El objetivo de esta investigación es determinar si los titulares de noticias publicadas en línea contribuyen en la predicción del rendimiento diario del tipo de cambio sol-dólar en el Perú durante el periodo 2017-2021. Para ello, se analizaron los titulares de noticias publicadas en el portal web del diario “El Comercio” y se identificaron aquellos relacionados a palabras clave como dólar, crisis e incertidumbre. Las noticias fueron extraídas mediante la técnica de raspado de datos de la web o web scraping. El análisis empírico se basa en la estimación por máxima verosimilitud de un modelo de regresión dinámico con errores GARCH para predecir el rendimiento del tipo de cambio nominal. Los resultados muestran que los titulares de noticias publicadas en línea contribuyen al pronóstico del rendimiento del tipo de cambio, siendo los más relevantes los titulares de noticias asociados a la palabra crisis.