Memoria (licenciado en ciencias jurídicas y sociales) / Esta memoria explora las reglas del procedimiento en sus diferentes épocas, con especial énfasis en la época formularia, la de mayor desarrollo de la ciencia jurídica romana. A su vez, se examinan las distintas clasificaciones de las acciones, lo que permitirá una visión general de las ideas expuestas de manera sistemática

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Seminario para optar al titulo de Ingeniero Comercial, Mención Economía / El presente trabajo persigue la aplicación de modelos caóticos recursivos con el objeto de predecir la variación del precio de las acciones. La particularidad de este enfoque es que dichos modelos no se retroalimentan de las series de tiempo de los títulos a predecir, con lo que un nivel de rentabilidad superior a procesos tipo ‘Buy and Hold’ o AR(1) es una fuerte evidencia en contra de la Hipótesis Débil de Eficiencia de Mercado, legado teórico de Fama et al que sigue siendo el supuesto hegemónico en el mercado de capitales. Además los modelos de mayor eficiencia encontrados se configuran como herramientas útiles para inversionistas en búsqueda de maximización de rentabilidad. Las funciones con mejores resultados alcanzan aciertos de signo de hasta 63%. Los modelos entregan sistemáticamente – para todas las acciones contrastadas – un retorno en exceso económica y estadísticamente significativo frente al benchmark ‘Buy and Hold’. Creemos este es un aporte sólido a la apreciación de que la estrategia activa de manejo de cartera es capaz de superar al promedio del mercado.

Seminario de Título Ingeniero Comercial, Mención Administración / En la actualidad existen diversos modelos que se utilizan para predecir los precios accionarios. Lo anterior constituye un tema de gran relevancia, ya que los traders y analistas financieros desean obtener el máximo de rentabilidad en la conformación de su portafolio. Es así como, en la búsqueda de este objetivo, algunos modelan el comportamiento de las acciones del mercado según el precio exacto de éstas y otros según los signos de las variaciones de dichos precios. Leung, Daouk y Chen (2000) muestran que la proyección de los rendimientos de las acciones, dado el conjunto de variables de información para realizar las estimaciones, es una realidad aceptada por el mundo financiero. De esta manera, el trabajo de los traders y analistas financieros termina centrándose en cómo usar de manera óptima la información para predecir y transar en los mercados. Cabe destacar que estas prácticas, en su mayoría, se basan en la predicción precisa de los precios de los instrumentos financieros. Sin embargo, estudios recientes han dejado en evidencia que aquellas transacciones basadas en la proyección de la dirección de los movimientos de los precios de las acciones son más eficientes y efectivas y, más aún, pueden generar mayores ganancias que aquéllas basadas en la predicción específica del precio de la acción. Siguiendo en esta misma línea, Hodgson y Nicholls (1991) muestran en su estudio que es de suma importancia considerar la significancia de la proyección dentro de los modelos de predicción de los movimientos de los precios. El presente seminario tiene como objetivo principal cuestionar si predecir los precios accionarios en base al precio del día anterior, es la manera más eficiente y efectiva para obtener un mayor beneficio. Cabe señalar que este estudio no analiza la significancia económica de la rentabilidad de las estrategias de compra y venta surgidas por las recomendaciones de los modelos predictivos, cuestión que se plantea como un tema para una futura investigación. Se plantean distintos supuestos y modelos econométricos de manera de estudiar la significancia estadística de predecir los precios con diferentes sets de variables explicativas, estando estos últimos compuestos por precios rezagados en términos diarios y/o semanales. La investigación a efectuar se centra en el empleo de modelos multivariados ARIMAX dinámicos, construidos a través de Algoritmos Genéticos. Para realizar este estudio se consideraron variables de series de tiempo con hasta un máximo de 4 rezagos para la rentabilidad de la acción en análisis, compuestos en forma semanal; 4 posibles rezagos para la rentabilidad del índice Dow Jones Industrial considerados en forma semanal; 4 rezagos para la rentabilidades de los precios de las acciones de los días anteriores; y lo mismo para el índice Dow Jones Industrial; y, por último, 4 rezagos de error del modelo aplicado. El estudio presenta evidencia y valida el hecho de que los Algoritmos Genéticos en los modelos ARIMA pueden ser usados como una alternativa estratégica para el mejoramiento en la construcción de los modelos de proyección de series de tiempo, en función de la proyección del signo de las variaciones de los precios de las acciones. En lo que se refiere al marco teórico, éste centra su discusión en torno a la Hipótesis de Mercados Eficientes, planteada por Fama (1970). En ella se afirma que los precios reflejarán perfectamente la información presente en el mercado o, por lo menos, se espera de que así suceda. Se entiende por eficiencia de mercado que, los precios reflejan completamente la información disponible en el mercado. La acción que se utilizará para la predicción del signo de la variación del precio será la de Alcoa Inc. (AA), debido a la importancia del aluminio como materia prima a nivel mundial y las futuras proyecciones que se tienen sobre ésta y otras características que se discutirán posteriormente. Los datos utilizados provienen de la NYSE, entre el período del 22 de febrero de 2002 hasta el 28 de agosto de 2007. Los precios utilizados se extrajeron de la página www.finance.yahoo.com. La presente investigación se divide en 6 secciones: en la sección dos se presentará una breve revisión bibliográfica acerca de la predicción de modelos bursátiles; en la sección tres se presentarán la historia y las características sobre Alcoa Inc. y el índice Dow Jones Industrial; en la sección cuatro se presentará la metodología y los datos del sistema de predicción planteado; en la sección cinco se revisarán los resultados obtenidos; y, por último, en la sección seis se presentarán las conclusiones finales del estudio.

La literatura econométrica y nanciera ha mostrado que la volatilidad de los retornos bursátiles y cambiarios presenta un comportamiento de larga memoria. Otro hecho mostrado en la literatura es que este comportamiento de larga memoria puede ser espúreo y que la volatilidad sigue un proceso de corta memoria con cambios de nivel aleatorios. En este trabajo se sigue el enfoque planteado por Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013), estimando el modelo de cambios de nivel aleatorios al logaritmo de los retornos absolutos del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) y del Tipo de cambio bancario compra. El modelo consiste en la suma de dos componentes: un proceso de corta memoria y un componente de cambios de nivel aleatorios. El primer componente se ha modelado como un proceso autorregresivo de orden 1 (AR(1)). El componente de cambios de nivel se especi ca como la suma acumulada de un proceso que es cero con probabilidad 1 y es una variable aleatoria con probabilidad . Los datos utilizados para realizar las estimaciones comprenden, para el IGBVL, desde el 03/01/1990 hasta el 13/06/2013 y para el tipo de cambio desde 03/01/1997 hasta el 24/06/2013. Los resultados que muestran las estimaciones son concluyentes como los obtenidos en Lu y Perron (2010). La primera conclusión que puede mostrarse es que la probabilidad de cambio de nivel es pequeña pero signi cativa, indicando que estos cambios de nivel son responsables del comportamiento de larga memoria observado en las series de volatilidad. Una vez calculada la probabilidad de cambio de nivel para cada serie, es posible calcular el número total de quiebres. Asimismo, es posible calcular el componente de cambios de nivel y sustraerlo de la serie de volatilidad. Al calcular la función de autocorrelación de esta nueva serie residual veremos que ya no existe presencia del comportamiento de larga memoria. Otros resultados importantes que se observan son los efectos que tienen los cambios de nivel en los modelos clásicos de larga memoria como GARCH y ARFIMA. La esti- mación de los modelos autorregresivos con heteroscedasticidad condicional descontando los cambios de nivel muestran que estos componentes son introducidos arti cialmente por los cambios de nivel. Además, la estimación de modelos fraccionales a las series residuales de volatilidad menos el componente de cambios de nivel muestra que el parámetro fraccional es menor o muy cercano a cero, lo que indica que no existe un comportamiento de larga memoria. Por otra parte, el desempeño del modelo RLS en términos de predicción es mejor que los modelos ARFIMA (p,d,q) de acuerdo al Model Con dence Set (MCS) planteado por Hansen et al. (2011). / Tesis

Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial, Mención Administración / Este estudio busca establecer los determinantes que inciden en la realización de una oferta pública de acciones por parte de las empresas en Chile. En el contexto chileno actual se puede observar que cada vez las empresas toman con más seriedad y cuidado la decisión de salir a Bolsa y mantenerse listadas, transformándose cada vez en un suceso menos frecuente y más dependiente del entorno económico. Dado que el salir a Bolsa es una forma útil de financiar proyectos sin tener que recurrir a deuda o capital interno, el entender qué factores influyen en la decisión de listarse tiene valor para las empresas que estén pensando en usar un IPO para usar en nuevas inversiones o para crecer como empresa. El elemento central de este trabajo consiste en analizar, a través de datos y ratios financieros de una lista de empresas tanto transadas como no listadas entre los años 2002 a 2014, los determinantes que influyen en la decisión de salir a Bolsa para empresas en Chile.

Autor no envía autorización para el acceso completo de su documento / Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / Este trabajo tiene por objetivo central desarrollar un diagnostico que le permita a las economías latinoamericanas adoptar medidas en busca de ser mas resilentes a los shocks financieros de origen local, como externo. Para ello, se realizara una revisión sobre los temas de no-linealidad y contagio, permitiendo determinar el comportamiento de las economías, y de sus _índices accionarios, frente a los shocks. Esto permitirá determinar los patrones que siguen las economías y los posibles efectos de spillover, con ello se puede diseñar un plan de contingencia frente a las futuras crisis, y sentar señales de alerta temprana, reduciendo los efectos de las crisis.

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / El presente seminario confirma, basándose en la metodología utilizada en González (2006), la validez de las Hipótesis de Sobrereacción y Subreacción en el mercado accionario chileno, mediante el estudio de las estrategias de Momentum y Contrarian. En efecto, se encuentra que Momentum obtiene un retorno significativo de 7,06%, para un periodo de formación y testeo de 6 meses, mientras que la estrategia Contrarian, un 33,55%, considerando periodos de formación y testeo de 24 meses. Esto re-confirma además, la persistencia en las oportunidades de arbitraje en el tiempo. Tras estudiar los costos de transacción para ambas estrategias, en base a la medida propuesta en Lesmond et. al (2004) de Spread más Comisión citada, se observa que éstos equivalen a un 20% y 25%, respectivamente, los que entregan unos retornos netos de -13,5% y 8,5%. Si bien este último es positivo, factores como el tiempo que hay que mantener la posición abierta (24 meses), la volatilidad en los resultados, y la estimación conservadora de los costos, a través de la medida utilizada, omitiendo costos relevantes, hace que ninguna de las estrategias sea interesante desde el punto de vista de una oportunidad de inversión real. De esta forma, efectivamente se catalogan los retornos de las estrategias como teóricos (González 2006), sin embargo, esto no se debe a las restricciones a la venta corta existentes actualmente, sino que principalmente a los altos costos de transacción que implica transar los portafolios de estas estrategias (especialmente el perdedor), además de los ya mencionados. Es entonces este hecho el que finalmente permite explicar la persistencia en las oportunidades de arbitraje en el tiempo. Por último, incluir una aproximación de los costos de transacción en el mercado accionario chileno, constituye un aporte a la escasa evidencia sobre el tema, y además, según Lesmond (2005), al ser este mercado sumamente ilíquido, se reafirma la necesidad de estudiar los costos de transacción en futuras investigaciones.

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / No autorizada por el autor para ser publicada a texto completo / El propósito del presente trabajo es investigar la importancia que tienen los inversionistas institucionales en el mercado accionario chileno, debido al considerable aumento en los recursos administrados por estos en las últimas décadas. Para esto se realizan dos estudios empíricos. El primero, intenta explicar cuáles son las características de las empresas que atraen a este tipo de inversionistas y ahonda en los distintos perfiles de inversores institucionales con la finalidad de constatar algún tipo de demanda de títulos diferenciada al interior de estos. El segundo, pretende analizar como el porcentaje de propiedad en manos de estos inversionistas puede afectar el nivel de precios de las acciones. Así, se obtienen resultados consistentes con una fuerte demanda por acciones más liquidas por parte de estos inversionistas, expresado principalmente en la preferencia por acciones pertenecientes al IPSA. Por el lado del riesgo asumido se encuentran resultados mixtos. Para los Investment Advisor y los Hedge Fund se observa preferencia por acciones con mayor volatilidad, mientras que para las AFP´s no se puede establecer dicha relación. Finalmente, con respecto a los retornos futuros de la acción se logra establecer una relación positiva entre la propiedad en manos de las AFP’s y los retornos de la acción en el trimestre siguiente. Mientras que para el resto de los inversionistas institucionales no ocurre lo mismo.

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / En el presente estudio se evaluaron tres modelos para predecir el signo de la variación del IPSA, los cuales fueron regresión lineal, Support Vector Machines (SVM) y redes neuronales utilizando el software de data mining RapidMiner. Las variables explicativas utilizadas fueron los rezagos semanales de los retornos del IPSA, del Dow Jones y tipo de cambio USDCLP. Con estos datos se obtuvo que los modelos no lineales poseen un rendimiento levemente superior a la regresión lineal, obteniendo un 76,6% versus un 76% respectivamente. Adicionalmente se probaron distintas proporciones muestrales de entrenamiento y de prueba de los datos, obteniendo en todas estas, porcentajes de predicción sobre el 70% y con pequeñas variaciones entre ellas. Finalmente se realizó el test de Pesaran y Timmermann (1992) entregando evidencia de que todos los modelos pueden predecir en algún grado la dirección de signo del IPSA.