Plataforma m?vil para simulaci?n de ex?menes de admisi?n universitaria en Lima

Existe la problem?tica que radica en tener una brecha entre la educaci?n b?sica y la educaci?n superior en el Per?. Actualmente las academias y centros preuniversitarios son las instituciones que buscan cubrir dicha brecha, sin embargo, el m?todo no hace un seguimiento real del avance de cada alumno y no busca identificar lo que cada postulante deber?a mejorar. Finalmente, no logra ubicar al postulante en su nivel real frente a todos los dem?s postulantes. Esto es un problema que se acrecienta en las universidades de mayor demanda en el Pa?s. El modelo de negocio surge como un complemento al servicio brindado por los centros preuniversitarios y academia. Consiste en un aplicativo m?vil enfocado en j?venes postulantes a universidades entre los 16 y 24 a?os. El proyecto busca registrar el avance de los j?venes mediante las respuestas obtenidas en simulacros de admisi?n. Adem?s, los datos recogidos se analizan y procesan para brindar un feedback, a los estudiantes con el fin de mediante an?lisis estad?stico y el uso de inteligencia artificial, identificar las debilidades y fortalezas de los estudiantes para que sepan hacia donde enfocar su estudio. De esa forma el aplicativo busca aumentar las probabilidades de ingreso a la universidad

Plan de negocio de una empresa dedicada a la venta de productos de higiene y limpieza a granel mediante envases reutilizables y m?quinas dispensadoras en Lima Norte

Se propone la venta a granel de productos de higiene y limpieza mediante m?quinas dispensadoras y envases recargables. El objetivo es poder reducir la emisi?n de pl?sticos en cuarento toneladas en los primeros cinco a?os de funcionamiento de la empresa. De igual modo, se busca generar ahorros en el ticket de consumo del rubro de higiene y limpieza en un 55% por familia. Finalmente, se busca una rentabilidad de S/101,176 y una TIR de 17.85%

Spain in the Euro: a general equilibrium analysis

DSGE model, Monetary union, Growth and inflation differentials, Bayesian inference, C11, C51, E17,