El objetivo de este artículo es investigar teóricamente la aplicabilidad del modelo de precios de activos de capital en mercados emergentes. El modelo mide el riesgo utilizando el coeficiente beta, que se deriva de un equilibrio, mismo que el modelo asume como constante. Sin embargo, el uso del modelo CAPM en mercados emergentes resulta complejo e incluso controversial. Mediante una revisión teórica y sistemática, este estudio recoge las contribuciones publicadas desde el año 1964 hasta el año 2021 en las bases de datos Scopus, JSTOR, red Redalyc y el sistema Dialnet. Se exploró analítica y cronológicamente las contribuciones destacando la literatura a favor y en contra del modelo, lo que permitió concluir que existen varias fórmulas con diferentes variables propuestas por autores que han tratado de acomodar el modelo a las condiciones que presentan los mercados emergentes, sin embargo, queda claro que no existe una fórmula universal.

Esta investigación utilizó el modelo de gravedad para explicar el comportamiento de las exportaciones de banano ecuatoriano a los principales doce países destinos entre el año 2000 y 2019. El objetivo del estudio fue determinar las variables que influyeron en estos flujos comerciales, estimando dos modelos de datos de panel mediante el uso de efectos aleatorios. Ambos modelos, el PIB sectorial y el PIB de los países importadores se tomaron en cuenta como variables comunes, y cada modelo fue diferenciado según la variable que representa la resistencia al comercio. El primer caso fue la distancia medida en kilómetros y el segundo caso fue un índice de costos comerciales de productos agrícolas. Se concluyó que el segundo modelo era más adecuado tanto para el marco teórico como para los flujos comerciales en estudio. Los resultados han demostrado que los costos del comercio de bienes agrícolas tuvieron un efecto negativo mayor en las exportaciones de banano ecuatoriano que la distancia geográfica.

COVID-19 has caused massive disruption at different levels.  Scholars around the world have produced a significant number of studies to understand, reduce and predict the effects of this pandemic. Prediction models are crucial at this time of uncertainty, and labor indicators are key macroeconomic variables to plan the recovery of the effects of COVID-19. This study aims to model and predict the trend of the Ecuadorian labor system. The statistical analysis model applied for this study was the X-13ARIMA to predict the behavior of four indicators of the Ecuadorian labor system and establish their natural tendency by isolating the COVID-19 variable and determining the quantitative impact of the pandemic. The results show that the labor system was greatly affected by the COVID-19 outbreak; however, a deterioration was already observed in full employment and expanded underemployment. The study concludes that the pandemic altered the seasonality of the labor indicators.