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Dammert Lira, Alfredo Juan Carlos
Valderrama Gutiérrez, Danny Daniel (es_ES)
2019-02-19T16:09:13Z (es_ES)
2019-02-19T16:09:13Z (es_ES)
2018 (es_ES)
2019 (es_ES)
http://hdl.handle.net/20.500.12404/13525
El presente trabajo de investigación, plantea el uso de algoritmos económicos para la evaluación de proyectos mineros, con el fin de maximizar el valor actual neto debido a los flujos de dinero, producto de la estrategia de extracción adoptada por la operación minera. Esta investigación está basada en la economía de recursos naturales, de la cual comprobaremos la teoría de Hotelling conocida como la “ley del r por ciento” y mejoraremos la extracción haciendo uso de la teoría desarrollada por Kennet Lane, donde se hace una actualización periódica del beneficio que se podría generar de explotar el recurso a diferentes tasas de extracción, dándonos la posibilidad de tomar la mejor opción y recibir la mayor rentabilidad posible. (es_ES)
Trabajo de investigación (es_ES)
spa (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ (*)
Industria minera--Perú (es_ES)
Minas y riquezas minerales--Perú (es_ES)
Proyectos de desarrollo industrial--Perú--Evaluación (es_ES)
Tasas de interés--Modelos econométricos (es_ES)
Gestión estratégica de las reservas de una unidad minera, utilizando el algoritmo de K. Lane (es_ES)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_ES)
Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado (es_ES)
Regulación, Gestión y Economía Minera (es_ES)
Maestría (es_ES)
Magíster en Regulación, Gestión y Economía Minera. (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_ES)
06480172
724257 (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion (es_ES)
Privada asociativa



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