https://hdl.handle.net/11185/4 2026-06-04T07:58:09Z 2026-06-04T07:58:09Z Cavalcanti Vasques, Artur https://hdl.handle.net/11185/8848 2026-06-01T15:22:53Z 2026-05-07T00:00:00Z

Estudio comparativo de análisis técnico en mercados emergentes y desarrollados: Datos de Argentina y Alemania Cavalcanti Vasques, Artur La presente investigación analiza comparativamente la eficacia del análisis técnico en mercados emergentes y desarrollados, utilizando como referencia el mercado argentino (MERVAL) y el mercado alemán (DAX). El objetivo consiste en evaluar si las estrategias basadas en datos históricos de precios mantienen utilidad en contextos con diferentes niveles de eficiencia informacional. El estudio se fundamenta en el contraste entre la Hipótesis de los Mercados Eficientes, el análisis técnico clásico y las finanzas conductuales. Metodológicamente, se adoptó un enfoque empírico basado en simulaciones computacionales de backtesting desarrolladas en Python. Fueron analizadas once estrategias técnicas aplicadas sobre datos diarios y semanales de cinco activos representativos de cada mercado, entre los años 2000 y 2020. Los resultados muestran que el análisis técnico no presentó evidencia robusta de generación sistemática de alfa, especialmente en el mercado alemán. Sin embargo, las estrategias demostraron una consistente capacidad de reducción del riesgo extremo, medida a través del Max Drawdown, tanto en mercados emergentes como desarrollados. Asimismo, la comparación con benchmarks de Buy-and-Hold y modelos de Random Walk sugiere que los resultados observados no pueden atribuirse exclusivamente al azar. En conclusión, el estudio propone una reinterpretación del análisis técnico, no como herramienta de superación sistemática del mercado, sino como un instrumento de control de riesgo y estabilización del perfil de inversión.; This research comparatively analyzes the effectiveness of technical analysis in emerging and developed markets, using the Argentine market (MERVAL) and the German market (DAX) as references. The main objective is to evaluate whether strategies based exclusively on historical price data maintain usefulness in environments with different levels of informational efficiency. The study is grounded in the contrast between the Efficient Market Hypothesis, classical technical analysis, and behavioral finance. Methodologically, the research adopts an empirical approach based on computational backtesting simulations developed in Python. Eleven technical strategies were analyzed using daily and weekly data from five representative assets in each market between 2000 and 2020. The results show that technical analysis did not provide robust evidence of systematic alpha generation, especially in the German market. However, the strategies demonstrated a consistent ability to reduce extreme risk, measured through Maximum Drawdown, in both emerging and developed markets. Furthermore, comparisons with Buy-and-Hold benchmarks and Random Walk models suggest that the observed results cannot be attributed exclusively to chance. In conclusion, the study proposes a reinterpretation of technical analysis, not as a tool for systematically outperforming the market, but as an instrument for risk control and investment profile stabilization. Fil: Cavalcanti Vasques, Artur. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.

2026-05-07T00:00:00Z Schuck, Paula Beatriz https://hdl.handle.net/11185/8843 2026-05-26T16:33:10Z 2026-03-13T00:00:00Z

Diseño de un modelo de costos e indicadores de gestión para servicios públicos municipales Schuck, Paula Beatriz La presente investigación propone el diseño y aplicación de un modelo de costos e indicadores de gestión para servicios públicos municipales. El trabajo surge ante la necesidad de contar con información confiable sobre el costo real de los servicios financiados por la Tasa General de Inmuebles (TGI), en un contexto donde la contabilidad presupuestaria tradicional resulta insuficiente para la toma de decisiones de gestión. A partir de un enfoque de costeo directo aplicado a los principales servicios municipales, se identificó la estructura de costos del sistema, los componentes con mayor incidencia en el gasto y el nivel de cobertura de la tasa respecto de los costos operativos. Finalmente, el trabajo propone lineamientos orientados a institucionalizar el sistema de costos y utilizar la información generada como apoyo para la toma de decisiones y la mejora de la gestión pública local.; This research proposes the design and application of a cost model and management indicators for municipal public services. The study arises from the need to obtain reliable information regarding the real cost of services financed through the General Property Tax (TGI), in a context where traditional budgetary accounting proves insufficient for management decision-making. Based on a direct costing approach applied to the main municipal services, the study identified the cost structure of the system, the components with the greatest impact on expenditures, and the level of tax coverage in relation to operating costs. Finally, the research proposes guidelines aimed at institutionalizing the cost system and using the generated information as support for decision-making and the improvement of local public management. Fil: Schuck, Paula Beatriz. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.

2026-03-13T00:00:00Z Quiroga, María Eugenia https://hdl.handle.net/11185/8842 2026-05-26T15:17:44Z 2025-11-13T00:00:00Z

Municipalidad de Gualeguaychú: Hacia un cambio organizacional de alto impacto para la eficiencia y eficacia en los procesos de contratación de obras y servicios públicos municipales Quiroga, María Eugenia El diagnóstico identifica que la gestión de compras se encuentra fragmentada de manera ineficiente en tres dependencias independientes: Suministros, Obras Públicas y Obras Sanitarias. Esta falta de centralización y la ausencia de una planificación anual originan la duplicación de pedidos, sobrecostos y un uso excesivo de compras directas no coordinadas. A nivel operativo, el estudio expone serias falencias debido al desuso o falta de capacitación en el sistema informático financiero RAFAM. Asimismo, resalta la carencia de manuales de procedimiento, la escasez de personal profesional (como abogados y contadores) y la falta de transparencia hacia la ciudadanía en la publicación de licitaciones y resultados. Para revertir esta problemática se propone una reforma integral orientada a la eficiencia y transparencia operativa. La propuesta contempla la creación de una Subsecretaría de Contrataciones Centralizada para articular todas las compras municipales bajo un organigrama formal con responsabilidades delimitadas. Complementariamente, se impulsa una transformación digital mediante la implementación de un sistema de compras web. Este canal digital automatizaría la inscripción en el registro de proveedores, garantizando invitaciones automáticas e igualitarias. Finalmente, se promueve la adopción de nuevas modalidades contractuales —como las compras consolidadas y plurianuales—, auditorías internas constantes y programas de capacitación continua para optimizar el gasto de los recursos públicos de la comunidad.; The diagnosis identifies that purchasing management is inefficiently fragmented into three independent offices: Supplies, Public Works, and Sanitation Works. This lack of centralization and the absence of annual planning lead to duplicate orders, cost overruns, and an excessive reliance on uncoordinated direct purchases. At the operational level, the study exposes serious flaws due to underutilization or lack of training regarding the financial software system RAFAM. Likewise, it highlights the total absence of procedure manuals, a shortage of professional staff (such as permanent lawyers and accountants), and a lack of transparency toward citizens regarding the publication of tenders and results. To reverse these issues and mitigate risks of favoritism or corruption, a comprehensive reform aimed at operational efficiency and transparency is proposed. The plan includes creating a Centralized Procurement Undersecretariat to coordinate all municipal purchases under a formal organizational chart with clearly defined responsibilities. Additionally, it drives digital transformation by implementing a web-based purchasing system. This digital channel would automate enrollment in the supplier registry, ensuring automatic and equal invitations to bids. Finally, the project promotes adopting new contractual modalities—such as consolidated and multi-year purchases—alongside constant internal audits and continuous training programs to optimize the expenditure of the community's public resources. Fil: Quiroga, María Eugenia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.

2025-11-13T00:00:00Z Jorge Reynolds, Ramiro Emmanuel https://hdl.handle.net/11185/8825 2026-05-08T14:56:27Z 2025-03-10T00:00:00Z

El potencial predictivo de las búsquedas en Internet. Una aplicación sobre la demanda de la afluencia turística en destinos de Argentina Jorge Reynolds, Ramiro Emmanuel Ante la incertidumbre económica, la información precisa y oportuna es un recurso crítico pero costoso. Esta investigación analiza el sector turístico en Argentina, utilizando datos de Google Trends para predecir la afluencia de visitantes en siete destinos específicos. El objetivo es evaluar si el uso de estadísticas de búsqueda en internet permite anticiparse a la publicación de datos oficiales. Metodológicamente, se contrastan modelos univariados (ARIMA) con modelos multivariados (VAR), integrando en estos últimos la información del motor de búsqueda. Los resultados evidencian mejoras significativas: el modelo multivariado redujo los errores de predicción en cuatro de los siete casos, logrando una mejora promedio de 4,6 puntos porcentuales para el total de los destinos analizados. Aunque la inclusión de estas variables incrementa la complejidad de los modelos debido al mayor número de parámetros, los hallazgos demuestran que los modelos multivariados son superiores para fines prácticos. Estos permiten a los agentes económicos disponer de herramientas más eficaces para la toma de decisiones oportunas frente a la evolución de la demanda turística. Finalmente, se plantea para futuras investigaciones el desafío de desarrollar mejoras metodológicas que permitan alcanzar una mayor parsimonia en los modelos predictivos.; Economic uncertainty, inherent to the contemporary landscape, necessitates precise and timely data to optimize decision-making processes. Given that data acquisition and scenario modeling entail significant resource outlays, information remains a costly asset. In this regard, the evolution of search engine technology offers a distinct advantage by providing high-frequency data and revealing behavioral patterns through search statistics. This research focuses on the Argentine tourism sector, utilizing Google Trends as a tool to forecast tourist inflows across seven specific destinations. The study aims to mitigate official publication lags by modeling demand through two distinct methodologies: a univariate ARIMA approach and a multivariate VAR model, the latter incorporating search-engine metadata. The empirical results demonstrate significant gains in predictive accuracy. The multivariate framework outperformed the univariate baseline in four of the seven cases, yielding an average error reduction of 4.6 percentage points for the total destinations analyzed. While the inclusion of Google data inherently increases model complexity due to the expanded parameter space, these multivariate models prove superior for practical applications. They empower economic agents to make more informed and timely decisions regarding tourism demand. Future research should focus on methodological refinements to achieve greater structural parsimony without compromising forecasting performance.This research focuses on the Argentine tourism sector, utilizing Google Trends as a tool to forecast tourist inflows across seven specific destinations. The study aims to mitigate official publication lags by modeling demand through two distinct methodologies: a univariate ARIMA approach and a multivariate VAR model, the latter incorporating search-engine metadata. The empirical results demonstrate significant gains in predictive accuracy. The multivariate framework outperformed the univariate baseline in four of the seven cases, yielding an average error reduction of 4.6 percentage points for the total destinations analyzed. While the inclusion of Google data inherently increases model complexity due to the expanded parameter space, these multivariate models prove superior for practical applications. They empower economic agents to make more informed and timely decisions regarding tourism demand. Future research should focus on methodological refinements to achieve greater structural parsimony without compromising forecasting performance. Fil: Jorge Reynolds, Ramiro Emmanuel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.

2025-03-10T00:00:00Z