PeruForecast
Perú · Segunda Vuelta Presidencial 2026

Keiko Fujimori llega como favorita a la recta final, pero la carrera no está cerrada.

PeruForecast combina encuestas nacionales recientes, tracking confidencial y promedios regionales para estimar el estado de la segunda vuelta. El modelo sigue favoreciendo a Fujimori, aunque los últimos datos apuntan a una elección competitiva y sensible a movimientos de último momento.

Favorita
Keiko Fujimori
Fuerza Popular
Gana 79 de 100 simulaciones
Probabilidad del modelo: 78.56%
Contendor
Roberto Sánchez
Juntos por el Perú
Gana 21 de 100 simulaciones
Probabilidad del modelo: 21.44%
Keiko · 78.6%Sánchez · 21.4%
± 6.5 pts de incertidumbre nacional (1σ)
Señal complementaria

🗳️ Señal de la Semana Final

Los últimos simulacros de votación sugieren una carrera más ajustada que el promedio de encuestas de intención de voto. Estos datos no forman parte del modelo principal porque usan una metodología distinta, pero ayudan a leer el movimiento de los últimos días.

Ipsos anterior
31 de mayo
Keiko51.4%
Sánchez48.6%
Keiko +2.8
Ipsos más reciente
4 de junio
Keiko49.7%
Sánchez50.3%
Sánchez +0.6
Δ Ipsos → Ipsos
3.4 pts
Movimiento hacia Sánchez dentro de la serie Ipsos
Base de simulacros publicados el domingo
EncuestadoraFechaKeikoSánchezMargen
Ipsos31 mayo51.4%48.6%K +2.8
Datum31 mayo52.9%47.1%K +5.8
CIT31 mayo54.8%45.2%K +9.6

El promedio simple de estos tres simulacros del domingo daba una ventaja aproximada de Keiko +6.1 pts. La comparación más limpia de movimiento, sin embargo, es Ipsos vs. Ipsos.

El último simulacro Ipsos muestra una carrera estadísticamente empatada, con Sánchez apenas por delante en votos emitidos.

Los simulacros de votación no se incorporan al modelo principal de PeruForecast porque no son directamente comparables con encuestas de intención de voto. Se muestran como una señal complementaria de comportamiento electoral en la semana final.

Promedio Nacional de Encuestas

Una ventaja cercana a los 6 puntos en el voto válido

Promedio ponderado del voto válido en doce encuestas nacionales recientes de intención de voto. Los simulacros de votación se excluyen del promedio principal y se reportan por separado.

Keiko Fujimori
52.58%
Roberto Sánchez
47.42%
52.6%
47.4%
0%50%100%
Margen nacional de Keiko
+5.16
puntos porcentuales
Márgenes por debajo de ±2 pts históricamente se invierten alrededor de una cuarta parte de las veces a nivel nacional.
Monte Carlo

Margen nacional simulado

Cada barra representa los resultados simulados bajo el supuesto de incertidumbre nacional del modelo. Márgenes por encima de cero favorecen a Keiko; por debajo, a Sánchez.

Keiko gana
78.56%
Sánchez gana
21.44%
Intervalo 80%
[S +3.1, K +13.5]
Tendencia de Encuestas

Cómo se ha movido la carrera entre encuestas

Los puntos muestran el margen de voto válido de cada encuesta. La línea muestra el promedio ponderado de encuestas hasta esa fecha.

Cada punto representa el margen de voto válido de una encuesta de intención de voto incluida en el modelo.
Última actualización

Última actualización: tracking confidencial de la semana final incorporado

Última actualización: el modelo incorpora datos nacionales recientes, incluyendo tracking confidencial de la semana final. Para mantener consistencia metodológica, el pronóstico principal utiliza intención de voto y convierte los resultados a voto válido. Los simulacros de votación se mantienen como indicadores complementarios de día de elección y no forman parte del promedio principal.

Análisis de Escenarios

¿Qué necesitaría Sánchez para ganar?

Sánchez necesitaría aproximadamente un giro de 2.58 puntos en voto válido desde Keiko para empatar el promedio nacional. Eso equivale a cerrar la ventaja actual de 5.16 puntos de Keiko.

EscenarioKeikoSánchezMargenResultado
Promedio actual52.58%47.42%K +5.16Keiko favorita
1.50-pt giro hacia Sánchez51.08%48.92%K +2.16Ventaja Keiko
2.58-pt giro hacia Sánchez50.00%50.00%EmpateIndefinido
4-pt giro hacia Sánchez48.58%51.42%S +2.84Ventaja Sánchez
6-pt giro hacia Sánchez46.58%53.42%S +6.84Sánchez favorito
Los Datos

Encuestas nacionales incluidas en el modelo

Haz clic en cualquier encabezado de columna para ordenar. Cada encuesta se pondera por tamaño de muestra y recencia.

EncuestadoraFechaKeikoSánchezBlanco/Nulo/IndecisoMuestraVálido KVálido S
Confidential Tracking – Wave 22026-06-0339.037.024.040051.32%48.68%
Confidential Tracking – Wave 12026-06-0238.037.025.040050.67%49.33%
Ipsos2026-05-3138.035.027.01,20452.05%47.95%
Datum2026-05-3139.835.924.31,50152.58%47.42%
CIT2026-05-3041.133.425.51,22055.17%44.83%
CPI2026-05-2932.529.138.41,20052.76%47.24%
IEP2026-05-2836.030.034.01,20454.55%45.45%
Datum2026-05-2239.536.124.41,20052.25%47.75%
CIT2026-05-2040.036.024.01,22052.63%47.37%
Ipsos2026-05-2039.035.026.01,21052.70%47.30%
IEP2026-04-2931.032.035.01,19749.21%50.79%
Ipsos2026-04-2638.038.024.01,20850.00%50.00%
Promedio nacional ponderado de voto válido52.58%47.42%
Pronóstico por Macrorregión

Perú está marcadamente polarizado por región

Las macrorregiones se agrupan a partir de los límites departamentales reales: Norte, Centro, Lima, Sur y Oriente.

N ↑
Leyenda
Keiko, dominante (>95%)
Keiko, fuerte (75–95%)
Keiko, inclinación (60–75%)
Indefinido (<60%)
Sánchez, inclinación (60–75%)
Sánchez, fuerte (75–95%)
Sánchez, dominante (>95%)
Perú se divide en las cinco macrorregiones de pronóstico utilizadas por el modelo: Norte, Centro, Lima, Sur y Oriente.
Desglose Regional

Cinco macrorregiones, cinco historias distintas

Norte

Keiko
94
Gana 94 de 100 simulaciones
Promedio encuestas (K / S)
57.1 / 42.9
Margen
K +14.26 pts
Incertidumbre (σ)
±9.0 pts

Centro

Sánchez
98
Gana 98 de 100 simulaciones
Promedio encuestas (K / S)
40.3 / 59.7
Margen
S +19.36 pts
Incertidumbre (σ)
±9.0 pts

Lima

Keiko
>99
Gana 99 de 100 simulaciones
Promedio encuestas (K / S)
67.0 / 33.0
Margen
K +33.94 pts
Incertidumbre (σ)
±7.0 pts

Sur

Sánchez
>99
Gana 99 de 100 simulaciones
Promedio encuestas (K / S)
34.4 / 65.6
Margen
S +31.26 pts
Incertidumbre (σ)
±8.5 pts

Oriente

Keiko
54
Gana 54 de 100 simulaciones
Promedio encuestas (K / S)
50.5 / 49.5
Margen
K +0.92 pts
Incertidumbre (σ)
±10.0 pts
Contribución Regional

De dónde viene la ventaja nacional de Keiko

Los márgenes regionales se ponderan por la participación estimada de cada macrorregión en el electorado nacional. Los valores positivos ayudan a Keiko; los negativos, a Sánchez.

Margen nacional netoKeiko +5.16
Análisis

La ventaja nacional de Keiko sigue siendo principalmente impulsada por Lima, reforzada por una clara ventaja en el Norte. Sánchez domina el Sur y mantiene ventaja en el Centro, mientras que Oriente es esencialmente un escenario indefinido que se inclina ligeramente hacia Keiko.

Lima (34% peso)
+11.54
Norte (24% peso)
+3.41
Oriente (12% peso)
+0.11
Centro (13% peso)
-2.42
Sur (17% peso)
-5.38

Las proyecciones regionales se basan exclusivamente en encuestas de intención de voto comparables. Los simulacros regionales no forman parte del modelo regional principal porque utilizan una metodología distinta.

Transparencia

¿Qué tan sensible es el pronóstico al error de encuestas?

Cambia la incertidumbre nacional asumida para ver cómo varía la probabilidad de victoria de Keiko. Es una herramienta de transparencia — no reemplaza al pronóstico principal.

Keiko gana
78.6%
Sánchez gana
21.4%
Base
±6.5 pts

Modelo actual.

Probabilidades calculadas a partir de una distribución normal centrada en el margen nacional actual de +5.16 pts.

Explicación

Por qué el modelo dice esto

Por qué Keiko es favorita
  • Lidera el promedio nacional de voto válido por unos 5 puntos.
  • Lima, la macrorregión más grande, la favorece claramente.
  • También lidera en el Norte.
  • Su ventaja regional alcanza para compensar la fortaleza de Sánchez en el Sur y el Centro.
Por qué Sánchez aún puede ganar
  • El modelo aún le da aproximadamente 1 entre 5 de probabilidad.
  • Un giro uniforme de 2.58 puntos en voto válido dejaría la carrera prácticamente empatada.
  • Varias encuestas recientes muestran márgenes más estrechos en voto válido.
  • Las segundas vueltas peruanas pueden moverse al final, especialmente con altas tasas de blanco/nulo/indeciso.
Indicador complementario

Indicadores de Día de Elección

Los simulacros de votación no forman parte del modelo principal porque utilizan una metodología distinta. Aun así, son una señal útil de cómo podría comportarse el electorado bajo condiciones más parecidas al día de la elección.

Simulacros nacionales en voto válido
EncuestadoraKeikoSánchezMargen
Ipsos51.4%48.6%K +2.8
Datum52.9%47.1%K +5.8
CIT54.8%45.2%K +9.6
Promedio de simulacros53.0%47.0%K +6.1

Los tres simulacros publicados el domingo favorecían a Keiko Fujimori; el nuevo simulacro Ipsos del jueves apunta a una carrera más ajustada.

Los simulacros de votación no son directamente comparables con las encuestas de intención de voto utilizadas por el modelo principal. Se presentan únicamente como una referencia adicional.