Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.udem.edu.mx/handle/61000/540
Tipo de documento: bachelorThesis
Título : Un modelo multivariable arima para la estimación de la tasa lider en México CETES
Autor: Cortés Hernández, Gerardo
Tutor : Sin mención de asesor
Palabras clave : Economía;Sistema económico;Economía planificada;Economía de mercado
Fecha de publicación : 1995
Editorial : San Pedro Garza García: UDEM
Citación : Cortés Hernández, G. (1995). Un modelo multivariable arima para la estimación de la tasa líder en México CETES [Tesis de Pregrado, UDEM]. Repositorio UDEM. https://catalogo.udem.edu.mx/TESIS_UDEM/33409001189293.pdf
Código: 33409001189293
Páginas: 90 páginas
Resumen : En el presente trabajo se tratará sobre un modelo para la estimación del principal indicador del costo del dinero en México el cual se conoce como CETES a 28 días ; la tasa líder en México. Dentro del contenido de esta investigación se citan antecedentes de los CETES y cómo fueron puestos en el mercado por parte del gobierno federal , así como también se mencionan las características principales que distinguen a estos instrumentos que sirven para financiar el gasto público y al mismo tiempo regular la masa monetaria. Otro de los puntos que pone en relieve es el funcionamiento de los CETES los cuales se manejan por 2 mecanismos , que son la tasa de descuento y la subasta . A partir de esto se sabe qué emisión comprar y cuándo se debe invertir en CETES , así como también fondearse. Por último se expone un modelo econométrico y de series de tiempo el cual sirve para realizar una proyección de la tasa de los CETES a 28 días .
Cod. Estudiante : Gerardo Cortés Hernández 000030469
URI : http://repositorio.udem.edu.mx/handle/61000/540
Aparece en las colecciones: Licenciatura en Economía

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
33409001189293.pdf14.54 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons