El crecimiento de la economía peruana en los últimos años ha logrado recuperar la confianza de los inversionistas, a tal punto que el país se ha convertido en uno de los destino de inversión más importantes de la región. Esto ha traído recursos que impulsan el crecimiento de las empresas; sin embargo, se corre el riesgo de financiar empresas en potencial quiebra, dado que cada vez es más difícil identificar este tipo de empresa. En la investigación se ha estudiado y descrito los distintos modelos de clasificación en quiebra y no quiebras, realizando una explicación de los tipos de modelos existentes: Modelos Univariados y Modelos Multivariados. Dentro de los últimos escogimos al modelo Z_2 de Altman, aplicable a todo tipo de empresas, como el más adaptable a las empresas peruanas (por su fácil aplicación y gran uso en economías emergentes). Para la aplicación del modelo hemos consolidado estados financieros de las empresas registradas en el programa Economática, y la información ha sido completada con la publicada por la SMV; así mismo, el periodo de análisis es del 2000 a 2012. La información tomada fue de corte trasversal y al cierre de cada ejercicio, excluyendo las empresas que no son consideradas como deudor, según la Ley General del Sistema Concursal (empresas financieras, aseguradoras, AFPs, sector público y otras), también se excluyeron empresas en ciclo de inversión con datos faltantes y con menos de 5 años de formación, quedando 74 empresas para su análisis cuyo resultado fue la clasificación de 48 empresas en el grupo de empresas sin problemas, 20 cayeron en zona gris, es decir, no se pudo determinar su situación de quiebra, y 10 cayeron en zona de quiebra, de estos, 8 quebraron en el siguiente año. Las pruebas de bondad de ajuste nos indican un buen poder de discriminación entre empresas en quiebras y no quiebras, comprobando así la validez de la aplicación del modelo en el contexto de la empresa peruana. Comprobada la efectividad del modelo Z_2, hacemos la recomendación a empresarios e investigadores a aplicar este modelo para la clasificación de empresas quebradas y no quebradas y así disminuir, en parte, el riesgo de pérdidas financieras y sociales. / Tesis

En el presente trabajo se realiza el estudio de diferentes modelos endógenos para predecir la probabilidad de default, que centran su estimación en factores internos de las empresas, tales como el modelo Logit, llamado también modelo de regresión logística, y el modelo KMV, enfocado en la evolución del valor de la firma. Adicionalmente se realiza el análisis de diferentes variables, ratios financieros e indicadores endógenos. Finalmente, se compararon los ratings asignados de las clasificadoras de riesgo más importantes (S&P, Fitch y Moodys) con el rating y probabilidad de default obtenida, llegando a valores semejantes.

La presente tesis tiene por objetivo identificar el ciclo financiero del Perú utilizando series temporales financieras como por ejemplo tasas de interés activas y pasivas, monto de ahorro total en el sistema financiero, la liquidez de las entidades financieras, entre otros. La información tiene frecuencia mensual y abarca los periodos 2000-2021. Para determinar el ciclo financiero se utilizan técnicas de análisis exploratorias. Primero empezamos con el análisis de componentes principales el cual nos permitió identificar si existe componentes comunes entre las variables. Luego utilizamos una clasificación jerárquica (HFC por sus siglas en inglés) para agrupar las variables en grupos homogéneos. Este análisis nos permitó asociar a cada grupo una variable representativa el cual permitió identificar los componentes del ciclo financiero. Finalmente utilizamos una tercera técnica exploratoria conocida como análisis evolutivo el cual tiene por objetivo identificar si la correlación de las series varía a lo largo del tiempo. Los resultados del análisis exploratorio confirman la existencia de tres componentes del ciclo financiero. El primer componente identifica el componente de larga duración del ciclo financiero. Este componente mide la evolución del sistema financiero a lo largo del tiempo. El segundo componente mide la evolución de las tasas activas y pasivas en el sistema financiero el cual es un componente de mediano plazo. El tercer componente podemos asociarlo con la volatilidad que tiene el mercado financiero peruano. / The objective of this thesis is to identify the financial cycle of Peru using financial time series such as active and passive interest rates, total savings amount in the financial system, liquidity of financial entities, among others. The information is monthly and covers the periods 2000-2021. Exploratory analysis techniques are used to determine the financial cycle. We first started with the principal components analysis which allowed us to identify if there are common components among the variables. We then use a hierarchical classification (HFC) to group the variables into homogeneous groups. This analysis allowed us to associate each group with a representative variable which allowed us to identify the components of the fi- nancial cycle. Finally, we use a third exploratory technique known as evolutionary analysis, which aims to identify whether the correlation of the series varies over time. The results of the exploratory analysis confirm the existence of three components of the financial cycle. The first component identifies the long-term component of the financial cycle. This component measures the evolution of the financial system over time. The second component measures the evolution of lending and deposit rates in the financial system, which is a medium-term component. The third component can be associated with the volatility of the Peruvian fi- nancial market.

Ingeniero Civil en Computación / Ingeniero Civil Industrial / Desde la crisis financiera del 2008, la administración del riesgo financiero adquiere una vital importancia para todos los administradores de inversiones a nivel global; entre los cuales se encuentran las Administradoras de Fondos de Pensiones (AFP's) de Chile, entidades encargadas de gestionar las inversiones con los ahorros de los trabajadores. A través de este trabajo se explica qué es un sistema de pensiones, y cuáles son las características del sistema de capitalización individual usado en Chile. En este escenario las AFP's juegan un rol primordial, al igual que el regulador de éstas; la Superintendencia de Pensiones (SP), la cual, luego de la adopción de la supervisión basada en riesgos, destaca la importancia del monitoreo a través de métricas, para la gestión del riesgo financiero de los fondos de pensiones por parte de las AFP's. También se revisan cuáles son las métricas de riesgo de mercado usadas en la industria. Para este riesgo en particular existen muchos tipos de indicadores que buscan cuantificarlo. En este trabajo se implementaron variantes del tracking error como del beta. Este último solo para el horizonte ex-post (pasado) y el primero tanto para un horizonte pasado como futuro (ex-ante). Por la relevancia de la medición de los riesgos financieros, es necesario que estas métricas estén disponibles de manera oportuna y confiable. Por ello, el principal objetivo de esta Memoria es el desarrollo de una aplicación Web. Que permite registrar y concentrar todos los datos, así como la lógica del negocio necesaria para el cálculo de las métricas de apoyo al proceso de toma de decisiones en la gestión de inversiones. Ahora bien, considerando que muchas de estas métricas son relativas, el sistema desarrollado busca dar apoyo en la inferencia de posiciones de los competidores. Transformándose en una herramienta para agilizar la gestión y coordinación de los analistas de inversiones. Como resultado de este trabajo, se destacan algunos importantes beneficios para el usuario, tales como un significativo ahorro de tiempo en el procesamiento de las métricas de riesgos ya existentes, la incorporación de nuevas métricas y el ahorro de tiempo en la recopilación de datos. Todo con el propósito de mejorar el proceso de toma de decisiones de inversiones. Otros elementos a destacar son: la valoración de la aplicación de tecnologías de la información en el ambiente de inversiones y el uso de una metodología de desarrollo de aplicaciones que ha permitido alcanzar y exceder los objetivos propuestos. Por último, es necesario destacar que la aplicación desarrollada aún posee potencial de evolución, ya sea a través de la incorporación y/o modificación de interfaces, métricas de riesgos, supuestos y consideraciones, opción que permitirá la generación de nuevas versiones de esta aplicación.

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Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / El objetivo general del estudio de caso consiste en hacer una descripción precisa y un análisis detallado de las estrategias establecidas e implementadas por Supermercados Unimarc S.A. a través de los años 1999 al 2003; para así poder conocer e interpretar los resultados económicos y la participación de ésta empresa dentro del mercado en el sector de supermercados en Chile. Además se intenta conocer las variables internas y externas que afectan a los Supermercados Unimarc S.A. y estudiar cuales fueron las fallas por la cual esta empresa perdió posición dentro de este sector. En primer lugar, se realizó un marco teórico para el análisis estratégico, se estudiaron las variables externas a través del estudio de los factores políticos, económicos, sociales y tecnológicos, luego, se analizaron las variables que favorecían a la empresa y aquellas amenazas que debilitaban las operaciones y la estabilidad dentro de la organización. Se realizó un reconocimiento de las estrategias utilizadas por los directivos y la evaluación de todas las medidas implementadas para el funcionamiento de la empresa. Mediante un análisis financiero de la empresa se desea conocer los resultados esperados por la compañía. Para realizar el análisis estratégico de los Supermercados Unimarc S.A. se seleccionaron los años 1999 al 2003 tomando como referencia la parte teórica de gobiernos corporativos, el funcionamiento y la participación de las otras cadenas de supermercados como referencia dentro del sector de supermercados. Finalmente, se analizará el comportamiento de esta empresa a través de los años de estudio. Cuales fueron las razones por la cual bajo de estar en la participación dentro del mercado desde un 11% a un 3% del mercado en ventas. Como conclusión, se encuentra que la empresa ha sido mal administrada y no han mejorado en su gestión, reflejándose esto en la poca participación dentro del mercado y el cierre de los locales en ciertas regiones de Chile. Una de las conclusiones generales, es que en esta industria de los supermercados aunque estas empresas tengan bajas o altas deudas, según el tipo de mercado, la capacidad de generación de caja y la manera en que logran cubrir los intereses asociados a dichos pasivos, es uno de los factores más relevantes para mantener el buen funcionamiento de estas compañías. Se puede analizar como la estrategia que apunta Supermercados Unimarc S.A., difiere a la que han apuntado las otras cadenas de supermercados debido a que D&S y Cencosud se posesionan en los primeros lugares en cuanto a cantidad en sus ventas, debido a la expansión a través de las regiones de Chile y a la vez con un formato distinto de supermercado no tradicional, en comparación con los Supermercados Unimarc S.A.; que son supermercados tradicionales con una superficie menor y además sin los servicios adicionales que ofrecen las grandes cadenas de supermercados.

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Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo de título analiza el uso de factores de riesgo sistémico como herramientas tanto para inversionistas como reguladores. El objetivo principal de este trabajo es determinar si es posible extraer información de tres factores de riesgo sistémico aplicados sobre índices económicos y activos financieros. De esta forma, se pretende determinar cómo y para quien pueden ser útiles los factores de riesgo sistémico seleccionados. Para alcanzar el objetivo mencionado, se construyeron dos factores de riesgo sistémicos y se utilizó la medida CATFIN de Allen et al. (2012) como el tercer factor. El primer factor se construyó en base a la medida de riesgo sistémico SRISK y fue nombrado ASRF. El segundo factor utilizó a la medida de riesgo VaR, en su forma paramétrica GARCH, como base y fue nombrada PVaR. La aplicación de los factores de riesgo sistémico sobre índices económicos se realizó mediante regresiones de series de tiempo. Se utilizaron dos índices económicos y cuatro especificaciones de regresión distintas, además de un análisis out of sample para determinar si los factores económicos entregaban información. En cambio, para aplicar a los factores de riesgo sobre activos financieros se utilizaron regresiones de corte transversal siguiendo la metodología Fama-MacBeth. Se utilizaron dos sets de activos financieros y seis especificaciones de regresión para determinar si se podía extraer información de los factores. Los resultados obtenidos para las regresiones de series de tiempo muestran de que sí es posible extraer información de los factores y es más, los factores pueden predecir el comportamiento de los índices. El factor que obtiene resultados más interesantes es PVaR ya que siempre logra entregar información sobre los índices utilizados. Las regresiones de corte transversal mostraron que los factores de riesgo entregan información sobre los activos, pero esta información no es muy clara. Se obtuvo una relación positiva entre los factores de riesgo y el exceso de retorno de los activos financieros, sin embargo esta relación no es sencilla de entender o aplicar. Finalmente, se determina que sí es posible extraer información de los factores de riesgo sistémico aplicados sobre índices económicos y activos financieros. La información extraída de las regresiones de corte transversal no es de mucha ayuda ya que no es posible aplicar estos factores para obtener mayores retornos. En cambio los resultados entregados por las series de tiempo sí logran ser de gran utilidad, ya que PVaR se puede convertir en una herramienta útil para reguladores con su gran poder de predicción del índice de actividad económica CFNAI.

Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento / El objetivo de estudio es analizar la diferencia de rendimiento financiero entre las empresas familiares y no familiares cotizadas en bolsa de los principales mercados financieros de América Latina; Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú entre los años 2004-2013. La metodología utilizada para analizar la diferencia de rendimiento entre las empresas fue mediante el test de diferencia de medias. Y en adición, utilizando regresiones multivariadas por el método mínimo cuadrados ordinarios (MCO) se busca determinar la relación entre rendimiento financiero y estructura de propiedad en la empresa familiar. Entre los principales resultados obtenidos, se destaca que en promedio las empresas familiares tienen un menor rendimiento financiero que sus homologas no familiares y existe una relación negativa entre concentración de la propiedad familiar y rendimiento financiero en las empresas familiares de Latinoamérica.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 15/1/2021. / Ingeniero Civil Industrial / Se presenta un modelo dinámico de múltiples mercados financieros, organizados como limit order markets, en el cual agentes endógenamente toman decisiones óptimas para maximizar el valor esperado de sus ganacias. Los agentes toman sus decisiones considerando incentivos propios, condiciones de mercado, potenciales decisiones de trading futuras y diferentes estrategias adoptadas por otros agentes. Para efectos de la presente investigación, se compara el escenario de un único mercado financiero ( single market ) con un escenario de dos mercados interconectados que compiten por el flujo de órdenes ( multi markets ). Los resultados indican que la posibilidad de transar en múltiples mercados, beneficia ampliamente a agentes sin valoración privada por el activo, ya que buscan oportunidades de transar en ambos mercados, mientras que perjudica el bienestar de agentes con motivación intrínseca para transar, dado que obtienen peores condiciones de negociación. Por otro lado, se observa una reducción en varias medidas de liquidez en multi markets, lo que sugiere la existencia de externalidades positivas asociadas a mercados consolidados.