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Title: Análisis integral de rentabilidad en escenarios futuros: Un enfoque combinado de series temporales y Monte Carlo aplicado al modelo DuPont para la empresa HOLCIM. Año 2025
Authors: Rojas Toledo, Dolores María
Gómez Naranjo, María Belén
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2026
Citation: Gómez Naranjo, M. B. Rojas Toledo, D. M. (2026) Análisis integral de rentabilidad en escenarios futuros: Un enfoque combinado de series temporales y Monte Carlo aplicado al modelo DuPont para la empresa HOLCIM. Año 2025 [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/81846
Abstract: Abstract: This degree work focuses on analyzing the results of the future profitability of Holcim Ecuador S.A., the objective is to provide technical, qualitative and quantitative tools to the company's financial management. The DuPont analysis was applied, the ROE was decomposed into its components: net margin, asset turnover and financial leverage, in the same way to find the ROA, dividing the net profit by the total assets, then we used the ARIMA model for income projection, and the Monte Carlo simulation with 10,000 iterations to model probabilistic scenarios with their respective confidence intervals and, finally, with the Tornado Chart sensitivity analysis we were able to find the elements most representative in the return on equity. In conclusion, the ARIMA (1,0,0) model was validated as the most appropriate, as it demonstrates a good fit to the historical data, an adequate explanatory capacity and complies with the principle of parsimony, avoiding unnecessary complexity and facilitating the interpretation of the results.
Description: Resumen: Este trabajo de titulación se enfoca en analizar los resultados de la rentabilidad futura de Holcim Ecuador S.A., el objetivo es dotar de herramientas técnicas, cualitativas y cuantitativas a la dirección financiera de empresa. Se aplicó el análisis DuPont, se descompuso el ROE en sus componentes: margen neto, rotación de activos y apalancamiento financiero, de igual manera para encontrar el ROA, dividiendo el beneficio neto entre el activo total, luego recurrimos al modelo ARIMA para la proyección de ingresos, y a la simulación Monte Carlo con 10000 iteraciones para modelar escenarios probabilísticos con sus respectivos intervalos de confianza y, finalmente, con el análisis de sensibilidad Tornado Chart pudimos encontrar los elementos más representativos en el retorno sobre el patrimonio. En conclusión, el modelo ARIMA (1,0,0) fue validado como el más apropiado, pues demuestra un buen ajuste a los datos históricos, una adecuada capacidad explicativa y cumple con el principio de parsimonia, evitando complejidad innecesaria y facilitando la interpretación de los resultados.
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=150688.TITN.
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