Ingeniero Civil Industrial / Dentro del trabajo de memoria, se analizaron los modelos de volatilidad de Desviación Estándar, Alisamiento Exponencial de la Varianza, GARCH con distribución Normal y Normal Inversa Gaussiana y el GJR GARCH, los cuales se aplicaron al precio del cobre, al tipo de cambio dólar-peso observado, al precio de la acción de Copec, al IPSA y a la TIR de un BCP a 10 años, buscando establecer las ventajas y desventajas de cada uno con la finalidad de generar una métrica que permita, al tomador de decisión, escoger el mejor modelo de volatilidad a usar bajo sus requerimientos y recursos. Además, se estudiarán efectos causales de la volatilidad en los activos escogidos para entender de mejor forma las causas que la originan. Se observó que los modelos GARCH están por sobre los otros dos modelos en todos los criterios escogidos, exceptuando el costo computacional. Además, los resultados de estos modelos son consistentes con la literatura en cuanto a determinar las características de la volatilidad (sensibilidad al corto plazo, persistencia y velocidad de reversión) y que cuando los retornos distribuyen cercanos a una Normal, los modelos GARCH entregan valores similares, los cuales difieren al cambiar la distribución por otra con asimetría o colas más gruesas, donde los modelos NIG y GJR son capaces de capturar información que el otro no puede. Además se observa que existe una relación fuerte entre el riesgo del cobre con el tipo de cambio dólar-peso, donde el metal genera cambios en el valor de la moneda norteamericana. Adicional a ésta se encontraron otras relaciones débiles. Se concluye que la volatilidad es causada por tres principales factores, la persistencia, el retorno del activo y el contagio de riesgo con otros activos de la economía. Finalmente, se concluye que una adecuada medición de la volatilidad es de suma importancia, ya que tal como se observó para el caso del tipo de cambio dólar-peso, sin necesariamente cambiar la forma de estimar la provisión, sino utilizando una diferente forma de medir la volatilidad, se puede ahorrar una significativa cantidad de dinero.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 15/6/2021. / Ingeniera Civil Industrial / La presente memoria estudia los determinantes de los retornos del arte. Se delimita el estudio a cuatro medidas: la inflación, el placer de lujo, los cambios en los movimientos del arte y las crisis financieras. Se trabaja con los retornos estimados a partir del índice de precio hedónico de Renneboog y Spaenjers (2013), construido con una base de datos de más de un millón de transacciones de obras de artes. Se analizan dos mercados, Estados Unidos y Reino Unido, en el período 1958-2007. La metodología utilizada comprende el análisis de estadística descriptiva, la elaboración de un modelo de capitalización de activos financieros (CAPM) ajustado por factores como medidas de los determinantes y de un modelo de retornos anormales ajustado por los mismos factores. Se lleva a cabo un análisis multivalente- Se incluye además una prueba de robustez de los resultados, replicando los análisis con retornos de índices de precios ventas repetidas construidos por Goetzmann et al. (2011), y Mei y Moses (2002). Los resultados obtenidos con los análisis CAPM y retornos anormales, entregan evidencia de que las medidas son determinantes de los retornos de manera individual, exceptuando placer de lujo en UK. El análisis multivariante evidencia que estos determinantes de manera conjunta explican correctamente el comportamiento de los rendimientos del mercado del arte. El mejor modelo para US explica el 37% de la varianza de los retornos de arte y el mejor de Reino Unido el 44%. El mejor modelo de UK no tiene variable significativa de placer de lujo, concordante con los análisis univariantes. Con las pruebas de robustez se obtienen menos variables significativas para las estimaciones de ambos retornos. Los coeficientes de determinación de los mejores modelos de los análisis multivariantes son inferiores a 19%. A pesar de esto, con los modelos multivariantes se obtienen suficientes evidencias que las medidas son determinantes de los retornos de los índices de arte ventas repetidas. La presente memoria tiene importantes implicancias para las instituciones financieras, así como para los inversores, ayudando a dilucidar la viabilidad del arte como activo financiero dentro de portafolios diversificados. También les interesa a los coleccionistas, que cada vez están más sintonizados con el valor financiero de sus activos.

Ingeniero Civil Electricista / En el presente informe se da cuenta del proceso de diseño e implementación de una metodología para la predicción de niveles de volatilidad de retornos financieros basada en modelos de volatilidad estocástica, sensibles al riesgo, y con entrada exógena. Dicha metodología se basa en modelos generalizados de heterocedasticidad condicional autoregresiva (GARCH por sus siglas en inglés), los que consideran que los retornos de activos financieros pueden ser explicados por información pasada, complementada con un proceso de innovación. En particular se utilizará el denominado modelo \emph{unobserved} GARCH (uGARCH), el que considera que es un proceso de innovación no observado que maneja la evolución de volatilidad en función del tiempo, implementado mediante un enfoque de filtrado Bayesiano sensible al riesgo que logra identificar periodos de alta volatilidad y relacionar dichos periodos con fenómenos que se observan posteriormente en indicadores de otros husos horarios. Para validar el modelo propuesto con datos reales se buscan indicadores de mercados que sean de relación cercana, pero que contengan una diferencia horaria significativa; como es el caso de los mercados asiático y latinoamericano, ya que tienen la mayor diferencia horaria posible y los principales países componentes mantienen una estrecha relación comercial. En efecto entre otras características, China es el mayor socio comercial para la venta de hierro Brasileño, por lo que información fundamental de sus variables macroeconómicas impactan en la valoración de ambos mercados. Finalmente el resultado de la implementación indica que para periodos de aumento de volatilidad en mercados emergentes latinoamericanos (representados con el índice MSCI LA), la predicción con filtro de partículas sensible al riesgo con entrada exógena dependiente del índice asiatico (MSCI ASIAXJ), es superior a la predicción del filtro de partículas clásico bajo los valores calculados de los indicadores propuestos, que además se evidencia gráficamente. En efecto, el valor del índice de predicción calculado en la muestra completa, es 50\% más favorable para el método propuesto, que el filtro de partículas clásico, diferencia que se hace aún más significativa cuando el efecto de la entrada exógena es relevante, llegando a ser 16 veces superior en ese caso.