ESTADISTICA DESCRIPTIVA Lavado de Activos

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FACULTAD DE CONTABILIDAD Y FINANZAS
UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUP  

MONOGRAFÍA

(Título)

Lavado de Activos

AUTORES:

Berrocal Monroy Juana Yuvitza

ASESOR:

Línea de Investigación:

                                                               Vía web

                                                      LIMA-PERÚ

                                    2015

Estadística Descriptiva

                                Dedicatoria:

Al profesor: Por brindarnos su colaboración, paciencia, apoyo y sobre todo por esa gran sabiduría que nos transmite en el desarrollo de nuestra formación personal.

AGRADECIMIENTO

  Nosotros los autores manifestamos  nuestros sinceros agradecimientos a:

Ala universidad al profesor que por ellos estoy haciendo este trabajo monográfico.

                                                    INDICE

Portada ……………………………………………………………………….pg .1

Titulo…………………………………………………………………………..pg. 2

Dedicatoria……………………………………………………………………pg. 3

Agradecimiento……………………………………………………………….pg.4

Índice…………………………………………………………………………...pg. 5

Introducción………………………………………………………………….. .pg.7

I ) …………………………………………………………pg.8

1. Definición……………………………………………………………. pg .8

II)- Principales crímenes gestores del lavado de activos…………………pg.10

2.1- El Narcotráfico……………………………………………………………pg.10

2.2-        La corrupción………………………………………………………….pg.11

2.3-        El tráfico de armas……………………………………………………..pg.12

2.4-        Tráfico de seres humanos…………………………………………….pg.13

2.5-        El financiamiento del terrorismo………………………………………pg.14

2.6-        Secuestro extorsivo…………………………………………………….pg.15

2.7-   Tráfico de Órganos ……………………………………………………...pg. 16

III).-  Investigación del Lavado de Activos

3.1-  Unidad de Inteligencia Financiera………………………………………..pg.18

3.2- Unidad de Investigación Financiera………………………………………pg.20

IV).-    SISTEMA DE TRANSACCIÓN

4.1.-    En efectivo:……………………………………………………………….pg.21

  4.1.1.Ventajas…………………………………………………………………………………pg.21

4.1.2 .Desventajas…………………………………………………………………………….pg.21

4.2.De Negocios………………………………………………………………………………pg.22

4.2.1.Ventajas………………………………………………………………………………....pg.22

 4.2.2.Desventajas……………………………………………………………………………pg.23

 V)- Métodos de Lavado de Activos………………………………………………………...pg.24

 5.1. Negocios Legítimos………………………………………………………………….….pg.24  

 5.2-   Negocios Legítimos…………………………………………………………………...pg.25

 5.3. Transacciones de compra y venta………………………………………………….....pg.26

 5.4. Paraísos Fiscales………………………………………………………………….……pg.26

 5.4.1.Clasificación……………………………………………………………………………pg.27

   VI)- El Dinero Negro……………………………………………………………………......pg.28

   6.1-  Clases de Dinero Negro…………………………………………………………......pg.29

  VII.-LAVADO DE ACTIVOS Y BIEN JURÍDICO…………………………………………pg.31

   7.1-     ¿EL DELITO DE LAVADO DE ACTIVOS ES UN DELITO DE LESIÓN O DE

     PELIGRO?................................................................................................................pg.31

    7.2-  EL LAVADO DE ACTIVOS COMO DELITO AUTÓNOMO  …………………...pg.33

       CONCLUSIONES……………………………………………………………………………pg.34

  REFERENCIAS  BIBLIOGRÁFICAS……………………………………………………..pg.41

       ANEXOS……………………………………………………………………………………...pg

INTRODUCCIÓN

La estadística es una disciplina que proporciona a la Ecología las herramientas necesarias para el análisis de los datos. Dado que no podemos hacer estudios en toda la población (no es posible contar todos los ácaros que hay en un suelo, ni es posible medir el área foliar de todas las hojas de los árboles de un bosque, ni medir la longitud del cuerpo de todas las carpas que tiene un lago), la estadística nos permite cuantificar la probabilidad de cometer error al extrapolar los resultados obtenidos de una serie de muestras al conjunto de la población. Por tanto, la estadística permite cuantificar el error que cometemos al aceptar nuestros resultados obtenidos a partir de muestras (“encuestas”) de una población generalmente muy extensa.

La estadística descriptiva registra los datos en tablas y lo representa en gráficos. Calculando parámetros estadísticos que representan al conjunto estudiado.
La estadística se divide en dos: la estadística descriptiva  que se encarga de la población y la estadística inferencial que le hace prueba para revelar resultados.

-Población, muestra, variable.
Asi también tenemos :

La regla de Sturges, propuesta por Herbert Sturges en 1926, es una regla práctica acerca del número de clases que deben considerar al elaborarse un histograma.1 Esta aplicación sirve para encontrar el intervalo deseado. Este número viene dado por la siguiente expresión:

Para construir una distribución de frecuencias mediante la regla de Sturges se necesita encontrar tres datos. Para asi tener unos datos ordenados y asi trabajar con datos agrupados como también datos no agrupas.

III. MARCO TEÓRICO
MEDIDAS DE POSICIÓN:
Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datosestén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:
1 -CuartileS: Q1, Q2 y Q3 determinan los valores correspondientes al 25%, al 50% y al 75% de los datos. Q2 coincide con la mediana.

1.1Cálculo de los cuartiles
1 Ordenamos los datos de menor a mayor.
2 Buscamos el lugar que ocupa cada cuartil mediante la expresión 
[pic 4].      1.2.  Número impar de datos
                              2, 5, 3, 6, 7, 4, 9

[pic 5]
  1.3  Número par de datos
        2, 5, 3, 4, 6, 7, 1, 9

[pic 6]

1.4- Cálculo de los cuartiles para datos agrupados :
En primer lugar buscamos la clase donde se encuentra [pic 7], en la tabla de las frecuencias acumuladas.

[pic 8]
Li es el límite inferior de la clase donde se encuentra la mediana.
N es la suma de las frecuencias absolutas.
Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la clase mediana.
ai es la amplitud de la clase.
2.- Cálculo de los deciles
En primer lugar buscamos la clase donde se encuentra[pic 9], en la tabla de las frecuencias acumuladas.[pic 10]
Li es el límite inferior de la clase donde se encuentra la mediana.
N es la suma de las frecuencias absolutas.
Fi-1 es la frecuencia acumulada anterior a la clase mediana.
ai es la amplitud de la clase.
3.-Percentiles
Los percentiles son los 99 valores que dividen la serie de datos en 100 partes iguales.
Los percentiles dan los valores correspondientes al 1%, al 2%... y al 99% de los datos.
P50 coincide con la mediana.
4.- Cálculo de los percentiles
En primer lugar buscamos la clase donde se encuentra [pic 11], en la tabla de las frecuencias acumuladas.

...