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Título:	Impacto de la crisis del COVID-19 y las políticas comerciales de EE.UU. en la rentabilidad y volatilidad del sector automotriz en México.
Autor(es):	Itzel Arriaga Morales
Palabras clave:	Aprendizaje automático Estudio de eventos GARCH Rentabilidad Sector automotriz
Área:	CIENCIAS SOCIALES
Fecha de publicación :	4-feb-2026
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (80 páginas)
Folio RI:	CAMAN-275689
Facultad:	Facultad de Contaduría y Administraciónía
Programa académico:	Maestría en Administración
Resumen:	La presente investigación tiene como objetivo analizar el impacto de la crisis del COVID-19 y de las políticas comerciales de Estados Unidos en la rentabilidad y la volatilidad del sector automotriz en México. Para ello, se empleó una metodología cuantitativa de alcance explicativo, utilizando el modelo de estudio de eventos, el modelo GARCH (1,1) y el algoritmo XGBoost, aplicados a una muestra de catorce empresas automotrices con operaciones en México que cotizaron en bolsas internacionales durante el periodo 2019–2024. Con el fin de identificar alteraciones en la rentabilidad, se estimaron retornos anormales acumulados (CAAR) mediante los modelos de mercado (OLS) y de Theil, cuya significancia se evaluó a través de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. La volatilidad financiera se modeló utilizando GARCH (1,1), previa verificación de la estacionariedad de las series mediante la prueba ADF, además de aplicar diagnósticos de normalidad, autocorrelación y heterocedasticidad. Posteriormente, se entrenó un modelo de clasificación con XGBoost, empleando como predictores el CAAR, la varianza condicional y el retorno previo al evento, alcanzando un 100 % de precisión y validaciones robustas. Los resultados muestran que la pandemia tuvo un efecto negativo significativo sobre la rentabilidad e incrementó la volatilidad, mientras que la reapertura económica generó retornos positivos. En contraste, las políticas comerciales estadounidenses presentaron un impacto más limitado o anticipado. Se concluye que los choques exógenos afectan de manera diferenciada al sector automotriz y que la combinación de modelos econométricos con técnicas de aprendizaje automático permite generar diagnósticos más precisos para la toma de decisiones estratégicas en contextos de incertidumbre.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12692
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