1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Licenciatura
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorLópez Sandoval, Ximena-
dc.date.accessioned2026-07-02T15:13:02Z-
dc.date.available2026-07-02T15:13:02Z-
dc.date.issued2026-02-26-
dc.identifier.govdocIEF .17011-
dc.identifier.otherATD1807-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/7877-
dc.descriptionEl presente trabajo analiza el impacto de los shocks arancelarios implementados por Estados Unidos en 2025 sobre el desempeño de los ETF gestionados mediante inteligencia artificial en comparación con los ETF de gestión tradicional. En un contexto de disrupción comercial internacional y creciente incertidumbre en los mercados financieros, los eventos arancelarios representaron choques exógenos que afectaron la volatilidad y el comportamiento de los activos financieros a nivel global. El objetivo principal es evaluar y determinar si los ETF gestionados mediante inteligencia artificial presentan un mejor rendimiento y una mayor capacidad de adaptación frente a estrategias de gestión tradicional durante periodos de estrés económico. Para ello, se empleó un enfoque cuantitativo y comparativo, basado en el análisis de series de tiempo y en la estimación de indicadores de volatilidad y desempeño ajustado al riesgo. Entre las métricas utilizadas se encuentran la razón de Sharpe, la razón de Sortino, el alfa de Jensen y la razón de Treynor. Los resultados empíricos muestran que, bajo condiciones de estrés económico derivadas de los shocks arancelarios, los ETF gestionados mediante inteligencia artificial demostraron una mayor capacidad para optimizar la relación riesgo–rendimiento. Asimismo, evidenciaron una gestión más eficiente de la volatilidad y una mejor adaptación ante escenarios de alta incertidumbre macroeconómica. Se concluye que la integración de modelos basados en inteligencia artificial puede representar una ventaja estratégica en entornos financieros caracterizados por choques externos y alta volatilidad, aportando evidencia relevante para la toma de decisiones de inversión.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherEscSupApan-BD-UAEHes_ES
dc.subjectShocks arancelarioses_ES
dc.subjectETFes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectVolatilidades_ES
dc.subjectRendimiento ajustado al riesgoes_ES
dc.subjectIngeniería Económica y Financiera.es_ES
dc.titleImpacto de los shocks arancelarios en 2025 sobre ETF’S gestionados por IA y ETF’S de gestión activa: un análisis comparativo.es_ES
dc.title.alternativeIngeniería Económica y Financiera.es_ES
dc.typeTesises_ES
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