Magíster en Gestión de Operaciones. Ingeniero Civil Industrial / Para las tiendas de retail los costos relacionados a la mano de obra son un porcentaje importante de los costos operacionales (Ton 2009\cite{ton}). "Después del costo de los bienes vendidos, el gasto relacionado en contratar, capacitar y la mano de obra de la tienda constituyen por lejos la mayor componente del costo de los retailers" (Netessine et al. 2010\cite{netessine}). Por lo tanto, es sumamente importante lograr el mejor rendimiento posible de esta gran inversión. El objetivo principal de este estudio es optimizar la eficiencia de la fuerza de venta de una tienda de retail, decidiendo la ubicación de los vendedores en tiempo real, utilizando información de las cámaras de seguridad de la tienda. La metodología utilizada se compone de dos partes. En primer lugar, se proponen diferentes modelos de \textit{Poisson} que explican las transacciones ocurridas durante un periodo de 30 minutos, dentro de un departamento, como un proceso de conteo que depende de distintas variables y controles. Estos se estiman por el método jerárquico bayesiano, complementado con una función de control para solucionar la endogeneidad del número de vendedores. En segundo lugar, con el resultado del análisis econométrico, se genera una heurística que tiene como objetivo maximizar las transacciones de la tienda, esta heurística decide cada 30 minutos el número de vendedores asignados a cada departamento dependiendo de la cantidad de clientes, el día, la hora y un conjunto de variables que permite controlar las estacionalidades de las ventas. Usando herramientas de simulación se estudia el incremento en las transacciones al incorporar flexibilidad en la movilidad de los vendedores a lo largo de distintos departamentos, es decir, incorporar vendedores capaces de atender en más de un departamento. El resultado del análisis econométrico, muestra que el efecto del número de vendedores en las transacciones presenta heterogeneidad entre departamentos y depende de la hora. Se muestra que existe un grado de congestión, ya que el parámetro asociado al número de vendedores al cuadrado es negativo, lo que significa que llega un momento en que agregar un vendedor más a algún departamento tiene un efecto negativo en las transacciones. La cantidad de clientes está relacionada positivamente con las transacciones. En relación al proceso de simulación, se encuentra que las ventas aumentan a medida que los vendedores son capaces de atender en más departamentos, llegando a aumentar en 11.4\% si los vendedores fueran capaces de atender en toda la tienda, en comparación a que atiendan en sólo un departamento. Se concluye que la heterogeneidad del efecto de los vendedores en los distintos departamentos, permite que la heurística desarrollada aumente las transacciones en la tienda ubicando a los vendedores de manera estratégica, aprovechando la información que entregan las cámaras de seguridad. Además la incorporación de vendedores polifuncionales brindan mayor flexibilidad al proceso de ubicación de la fuerza de venta, lo que se traduce en un mejor desempeño de la tienda / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por CONICYT-PCHA / Magíster Nacional /2014 - 22141193 CONICYT /Proyecto FONDEF/IT13I20031

Ingeniero Civil Eléctrico / En la Astronomía ha habido un salto cuantitativo gigantesco desde el nacimiento de la tecnología CCD y las imágenes digitales. A pesar de ello, todavía existe un espacio de mejora en lo que respecta a las técnicas para estimación de parámetros importantes que caracterizan a las estrellas. Es por eso que esta Memoria de Título se presenta como objetivo el estudiar y cuantificar el uso de nuevos enfoques de estimación modernas no aplicados aún en esta disciplina para la estimación de la posición de objetos luminosos (Astrometría). Para poder entender el problema se presenta qué es una cámara digital y su uso en la astronomía, especificamente en la astrometría, además de presentar importantes conceptos astronómicos que se usan a lo largo de la memoria, como lo son el Point Spread Function y el Full Width at Half Maximum. Por otro lado, se da un repaso a los elementos de estimación necesarios para resolver el problema, como Cramér-Rao, Cramér-Rao Bayesiano y los estimadores Esperanza Condicional, Maximum Likelihood y Least Squares. La implementación del estimador se realizará a partir de una formalización completa del problema de estimación en astrometría, donde se incluirá también el trabajo de los algoritmos necesarios para encontrar el valor numérico tanto del estimador como de su error cuadrático medio. Se mostrará también la resolución de la cota de Cramér-Rao, tanto para la versión paramétrica como la bayesiana. Se hace un análisis de las herramientras presentadas usando como figura de mérito el MSE (Error Cuadrático Medio). A partir de ello, se muestra cómo varía este valor como función del tamaño del pixel, la relación de señal-ruido y sus ganancias relativas, para posteriormente estudiar las diferencias entre la Cota Bayesiana de Cramér-Rao y el MSE de la Esperanza Condicional, el estimador propuesto para el problema. Finalmente se concluye, viendo que existen ganancias significativas del enfoque Bayesiano en regímenes de baja relación señal-ruido y gran tamaño de pixel. Además se verifica que la cota Bayesiana de Cramér-Rao es un buen predictor del MSE de la Esperanza Condicional, lo cual trae nuevas preguntas que se pueden plantear como trabajo futuro a partir de esta Memoria de Título.

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Esta tesis se ocupa de los problemas de la estimación econométrica con muestras pequeñas, en los contextos del los VARs monetarios y de la investigación empírica del crecimiento. Primero, demuestra cómo mejorar el análisis con VAR estructural en presencia de muestra pequeña. El primer capítulo adapta la especificación con prior intercambiable (exchangeable prior) al contexto del VAR y obtiene nuevos resultados sobre la transmisión monetaria en nuevos miembros de la Unión Europea. El segundo capítulo propone un prior sobre las tasas de crecimiento iniciales de las variables modeladas. Este prior resulta en la corrección del sesgo clásico de la muestra pequeña en series temporales y reconcilia puntos de vista Bayesiano y clásico sobre la estimación de modelos de series temporales. El tercer capítulo estudia el efecto del error de medición de la renta nacional sobre resultados empíricos de crecimiento económico, y demuestra que los procedimientos econométricos robustos a incertidumbre acerca del modelo son muy sensibles al error de medición en los datos. / This thesis deals with the problems of econometric estimation with small samples, in the contexts of monetary VARs and growth empirics. First, it shows how to improve structural VAR analysis on short datasets. The first chapter adapts the exchangeable prior specification to the VAR context, and obtains new findings about monetary transmission in New Member States. The second chapter proposes a prior on initial growth rates of modeled variables, which tackles the Classical small-sample bias in time series, and reconciles Bayesian and Classical points of view on time series estimation. The third chapter studies the effect of measurement error in income data on growth empirics, and shows that econometric procedures which are robust to model uncertainty are very sensitive to measurement error of the plausible size and properties.

My dissertation is a collection of three essays that study various aspects of non-price competition among firms using fully microfounded general equilibrium models. The first two chapters, both coauthored with Benedetto Molinari, introduce advertising expenditures by firms into a dynamic and stochastic general equilibrium model (DSGE), in order to address the question of whether and how aggregate advertising expenditures provide important effects upon the aggregate economy. In particular, the first chapter provides a short-run analysis, by focusing on the implications of aggregate adverting expenditure upon the business cycle. The second chapter, in turn, focuses on long-run effects of advertising, by analyzing the implications upon the steady-state equilibrium of aggregate advertising expenditures by firms. The last chapter, by using a modified version of the canonical New Keynesian model, investigates the effect upon inflation dynamics of non-price competition among firms. / Esta tesis contiene tres ensayos que estudian varios aspectos de la competencia no en precio entre las impresas, utilizando modelos de equilibrio general micro-fundados. En los primeros dos capítulos, ambos coautorados con Benedetto Molinari, se introducen gastos en publicidad de las empresas en un modelo dinámico y estocástico de equilibrio general, a través del cual, se estudian las implicaciones de la publicidad en la economía agregada. El primer capítulo se focaliza en los efectos de corto plazo de la publicidad, analizando las implicaciones con respecto al ciclo económico. El segundo capítulo, estudia los efectos de largo plazo de la publicidad, con el objetivo de analizar las implicaciones sobra el estado estacionario del economía. En el último capítulo se utiliza una versión modificada del modelo Neo-Keynesiano que estudia los efectos de la competencia no en precio en relación la dinámica de la inflación.

En esta Tesis se aborda la estimación óptima de señales caóticas generadas por mapas unidimensionales y contaminadas por ruido aditivo blanco Gaussiano, desde el punto de vista de los dos marcos de inferencia estadística más extendidos: máxima verosimilitud (ML) y Bayesiano. Debido al elevado coste computacional de estos estimadores, se proponen asimismo diversos estimadores subóptimos, aunque computacionalmente eficientes, con un rendimiento similar al de los óptimos. Adicionalmente se analiza el problema de la estimación de los parámetros de un mapa caótico explotando la relación conocida entre muestras consecutivas de la secuencia caótica. Por último, se considera la aplicación de los estimadores anteriores al diseño de receptores para dos esquemas de comunicaciones caóticas diferentes: conmutación caótica y codificación simbólica o caótica. / This Thesis studies the optimal estimation of chaoticsignals generated iterating unidimensional maps and contaminated by additive white Gaussian noise, from the point of view of the two most common frameworks in statistical inference: maximum likelihood (ML) and Bayesian. Due to the high computational cost of optimum estimators, several suboptimal but computationally efficient estimators are proposed, which attain a similar performance as the optimum ones. Additionally, the estimation of the parameters of a chaotic map is analyzed, exploiting the known relation between consecutive samples of the chaotic sequence. Finally, we consider the application of the estimators developed in the design of receivers for two different schemes of chaotic communications: chaotic switching and symbolic or chaotic coding.