Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniera Civil Industrial / La gestión de un buen mix, especialmente para productos de moda, ha sido uno de los problemas más difíciles de abordar en retail y el dinamismo de esta industria y el constante crecimiento que ha tenido en los últimos años ha impulsado la búsqueda de nuevos enfoques que puedan entregar resultados más robustos y flexibles ante los continuos cambios presentados. El problema en estudio de este trabajo de título corresponde a la aplicación de una metodología para establecer el surtido de una nueva temporada, en una tienda por departamentos. La metodología utilizada en esta tesis consiste en la aplicación del modelo de la teoría de portafolios, conocido como Mean Variance, en la obtención del surtido óptimo, relacionando las rentabilidades de los productos con el riesgo asociado a ellos, visto en este modelo como la varianza del retorno. El trabajo con los datos permitió identificar la posibilidad de segmentación de las tiendas y los productos, mediante lo cual se identificaron tres segmentos diferentes de tiendas de consumidores con características similares en nivel socioeconómico, sexo y edad. La segmentación de los modelos generó grupos de productos según marca, rango de precio y ciclo de vida, permitiendo con esto relacionar disponibilidades a pagar y riesgos asociados a productos básicos y a aquellos que siguen la tendencia de la moda. El problema de optimización planteado maximiza la rentabilidad del surtido dependiendo del porcentaje destinado a los grupos de productos, sujeto a restricciones naturales de las variables, nivel máximo de riesgo aceptado por la empresa y cotas que limitan los porcentajes destinados a las marcas y los diferentes tipos de productos según su ciclo de vida. El modelo de portafolios para la gestión del surtido se aplicó a las subclases cuadro bikini, pijama algodón dama y sostén fashion, con datos históricos de las temporadas invierno 2007, verano 2008 e invierno 2008. Los resultados de este problema de maximización son entregados en porcentajes de estos grupos de productos, sugeridos para el surtido de una subclase en cada segmento de tiendas. Así se obtuvieron, por cada grupo formado por una marca, un rango de precio y un ciclo de vida, los porcentajes destinados a cada par subclase-cluster. Las rentabilidades asociadas a estos surtidos, según los resultados de este modelo, aumentan con respecto a la rentabilidad actual, en donde para la subclase cuadro bikini la diferencia entre esos dos valores es del promedio de 2,7%, para pijama algodón dama corresponde a 1,5% y para sostén fashion un promedio de 1,7%. La flexibilidad que entrega esta metodología permite simular el ingreso de nuevos modelos, así como también nuevas marcas o tendencias mundiales, mediante la estimación de sus parámetros e incorporándolos a uno de los grupos de productos. Además, al relajar las restricciones asociadas a las cotas es posible obtener mayores valores para la rentabilidad de los surtidos, en donde el comprador de la categoría puede decidir cómo quiere que esté compuesto el surtido, dependiendo de las características propias de las subclases y sus consumidores.

Magíster en Gestión para la Globalización / En esta tesis se evalúa la implementación en Chile del negocio de Money Manager de productos derivados. Este negocio es común en el mundo desarrollado y presenta altos niveles de crecimiento año a año. El negocio consiste en manejar cuentas de terceros en brokers de Forex y Contratos por Diferencia, haciendo uso del alto apalancamiento disponible en esos instrumentos, para sacar provecho de oportunidades de muy corto plazo. Para validar lo atractivo del negocio para el medio nacional, se analizó las principales alternativas de inversión existentes en chile, las cuales son competencia de este negocio. Mediante un análisis FODA se verifica que el negocio propuesto es ventajoso en comparación con las alternativas existentes, destacándose como fortalezas altas utilidades potenciales y la posibilidad de obtener utilidades en cualquier condición de mercado. Esta última fortaleza genera la oportunidad de capitalizar la crisis actual, captando dinero que se esté desinvirtiendo de instrumentos tradicionales. Adicionalmente, se analiza cada uno de los componentes del modelo de negocios a aplicar, de tal manera de poder explotar las fortalezas del negocio y disminuir el impacto de sus puntos débiles. El negocio analizado en esta tesis requiere de muy poca inversión inicial ($2.500.000), siendo los factores determinantes del éxito la captación de clientes y la capacidad del Money Manager de generar utilidades. Para mostrar que ambos factores se pueden obtener, se realizan dos tareas, una encuesta para obtener intención de inversión en el negocio (se obtiene una inversión potencial de $133 millones para el primer año) y simulación con datos históricos del rendimiento de una de las estrategias de inversión a aplicar (rentabilidad obtenida: 4% mensual). Utilizando los resultados obtenidos, se verifica que el negocio es rentable, mediante la realización de flujo de caja y estado de resultados para los primeros cinco años del negocio, obteniéndose utilidades desde $16,8 millones el primer año hasta $230 millones el año 5.

Este estudio está orientado a determinar si factores o características propias de las acciones que transan en la Bolsa de Comercio de Santiago, tales como su tamaño, razón valor libro a valor de mercado del patrimonio o momentum, explican las diferencias en corte transversal entre los retornos de éstas. En Chile, a diferencia de países desarrollados como Estados Unidos, aún no se ha probado formalmente la influencia de los factores anteriormente mencionados. Esta tesis pretende aplicar las principales metodologías utilizadas en el extranjero, basadas en un enfoque de portafolios, para aclarar qué ocurre en el mercado chileno. Determinado esto, se plantean algunas hipótesis a fin de tratar de explicar los resultados. Esta tesis indica que en el periodo comprendido entre enero de 1992 y junio de 2006, el tamaño, medido como la capitalización bursátil, y la razón valor libro a valor de mercado del patrimonio de las firmas, son características que tienen una incidencia significativa en la explicación de las diferencias en los retornos entre acciones en el mercado chileno. Al igual que lo demuestran Fama y French (1992 y 1993) para los Estados Unidos, el modelo CAPM no lograría explicar las diferencias entre retornos accionarios y podría ser completado por factores asociados a la mantención de riesgo relacionado con recesiones o estrés financiero. Los resultados no permiten concluir que exista un efecto momentum significativo en la bolsa chilena. Por otra parte, a diferencia de lo que ocurre en los Estados Unidos, hay una proporción importante de la varianza de los retornos de las acciones en Chile que no es explicada por los factores estudiados. Los hallazgos de este estudio tienen claras implicancias para los inversionistas que operan en el mercado chileno. El uso de la conocida estrategia de inversión de largo plazo en acciones del tipo Value que se ha adoptado desde el extranjero tendría validez en Chile. Asimismo, existiría un premio en rentabilidad aún mayor que en los Estados Unidos por invertir y mantener acciones de menor capitalización. No está clara, en cambio, la efectividad de invertir en las acciones cuyos precios lleven una tendencia al alza de corto plazo. Por otro lado, existiría un mayor riesgo en el uso de estrategias Small – Value en Chile en comparación al mercado de los Estados Unidos, producto de la menor capacidad explicativa de los factores. La menor capacidad explicativa de los factores estudiados podría deberse a distorsiones de mercado ocasionadas por la influencia de inversionistas institucionales y/o la baja profundidad del mercado chileno. La peor calidad de la información referente a las empresas también podría influir en esto. Asimismo, podrían existir otros factores que también expliquen las diferencias observadas en los retornos accionarios. Palabras Clave: Asset Pricing, corte transversal, modelos de factores, retornos accionarios. Clasificación JEL: C13, C31, C32, G12.