Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial, Mención Economía / This seminar addresses child poverty in Chile from the new poverty measurement methodology (released in January 2015 by the Ministry of Social Development), both from an income and a multidimensional approach. The objective is to emphasize the importance of developing appropriate tools to measure and characterize child poverty, given its overrepresentation on poverty measures in the country and the gravity of the negative consequences poverty has over a child’s future development. This work analyzes the evolution of child poverty patterns in time, measured with data from the CASEN Household Survey, from 1990 to 2013 for the traditional methodology, and from 2006 to 2013 for the new methodology. The overrepresentation of children in poverty measures is shown using a monetary approach. Then this work analyzes the dynamics of income and multidimensional poverty, to finish with a deeper study of the specific deprivations children experience at a household level and a description of aggregated multidimensional poverty measures. The Alkire & Foster (2007) methodology is used to measure aggregated multidimensional indicators, which allows to analyze certain sub groups of the population. Results show that although indicators for the multidimensional measure are not child-specific, the aggregated indicators show a higher poverty rate for children than for adults, which is also the case using a monetary approach. In addition, its shown that using a multidimensional measure does add value, since both methodologies identify different segments of the population, having an overlap of less than 40% of the income poor. / El presente seminario aborda la pobreza infantil en Chile desde la nueva metodología de medición de pobreza (publicada en Enero de 2015 por el Ministerio de Desarrollo Social), tanto con un enfoque por ingresos como con un enfoque multidimensional. El objetivo es enfatizar la importancia de desarrollar herramientas para medir y caracterizar adecuadamente la pobreza en la niñez, dada su sobrerrepresentación en las medidas de pobreza en el país, y dada la gravedad de las consecuencias negativas que esta puede generar en el desarrollo futuro de un niño o adolescente. Este trabajo analiza cómo se comportan los patrones de pobreza infantil en el tiempo, medido a partir de los datos de la Encuesta de Caracterización Socioeconómica, desde 1990 hasta 2013 para la metodología tradicional, y desde 2006 hasta 2013 para la nueva metodología. Primero se utiliza el enfoque monetario para mostrar la sobrerrepresentación de la población infantil en la población pobre del país, luego se analiza la dinámica entre la pobreza por ingresos y la multidimensional, y para concluir se ahonda en las privaciones que vive la población infantil desde un enfoque multidimensional. Se utiliza la metodología de agregación de Alkire y Foster (2007) para calcular los indicadores de pobreza multidimensional, lo que permite analizar ciertos subgrupos de la población. Los resultados muestran que a pesar de los indicadores no ser específicos para niños, todas las medidas agregadas de pobreza multidimensional son mayores para la población infantil que para la población adulta, al igual que con el enfoque monetario. Además se muestra que sí existe un valor al medir la pobreza desde una perspectiva multidimensional, ya que ambos enfoques identifican a segmentos diferentes de la población, existiendo un overlap de menos del 40% de los pobres por ingresos.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / En las empresas de Retail, las áreas de Customer Intelligence tienen muchas oportunidades de mejorar sus decisiones estratégicas a partir de la información que podrían obtener de los registros de interacciones con sus clientes. Sin embargo se ha convertido en un desafío poder procesar estos grandes volúmenes de datos. Uno de los problemas que se enfrentan día a día es segmentar o agrupar clientes. La mayoría de las empresas generan agrupaciones según nivel de gasto, no por similitud en sus canastas de compra, como propone la literatura. Otro desafío de estas empresas es aumentar las ventas en cada visita del cliente y fidelizar. Una de las técnicas utilizadas para lograrlo es usar sistemas de recomendación. En este trabajo se proceso ́ alrededor de medio billón de registros transaccionales de una cadena de supermercados mayorista. Al aplicar las técnicas tradicionales de Clustering y Market Basket Analysis los resultados son de baja calidad, haciendo muy difícil la interpretación, además no se logra identificar grupos que permitan clasificar a un cliente de acuerdo a sus compras históricas. Entendiendo que la presencia simultánea de dos productos en una misma boleta implica una relación entre ellos, se usó un método de graph mining basado en redes sociales que permitió obtener grupos de productos identificables que denominamos comunidades, a las que puede pertenecer un cliente. La robustez del modelo se comprueba por la estabilidad de los grupos generados en distintos periodos de tiempo. Bajo las mismas restricciones que la empresa exige, se generan recomendaciones basadas en las compras históricas y en la pertenencia de los clientes a los distintos grupos de productos. De esta manera, los clientes reciben recomendaciones mucho más pertinentes y no solo son basadas en los que otros clientes también compraron. La novedosa forma de resolver el problema de segmentar clientes ayuda a mejorar en un 140% el actual método de recomendaciones que utiliza la cadena Chilena de supermercados mayoristas. Esto se traduce en un aumento de más de 430% de los ingresos posibles.

Ingeniero Civil Industrial / En la actualidad, la educación superior en Chile se caracteriza por estar inserta en una lógica de mercado, en el que las instituciones de educación superior deben competir por captar el mayor número de estudiantes que siguen un perfil determinado por la institución. A partir de lo anterior, es relevante la comprensión de cómo los estudiantes eligen las universidades y cuáles son los driver que determinan su preferencia por una universidad dada. Para ello se generarán dos modelos orientados a comprender el proceso de decisión realizado por los estudiantes. El primero consiste en un análisis de las postulaciones de los estudiantes a través de la formulación del modelo MDS sobre las postulaciones que estos realizan. El segundo corresponde a un modelo de elección discreta que modela la decisión de postulación a la universidad estudiada, de esta forma también se busca comprender el impacto de la difusión sobre la decisión de postulación. Al realizar la aplicación del modelo MDS se logra determinar que la principal competencia para la universidad en estudio en la región metropolitana, corresponden a las universidades Mayor, Universidad Diego Portales y Universidad del Desarrollo. Cabe destacar que esta competencia se desarrolla principalmente entre carreras, siendo la universidad en estudio preferida en las áreas de Derecho y Administración y Comercio. Dentro de las carreras de salud se observa que existen variaciones según la carrera de estudio, sin embargo, al comparar con la principal universidad en competencia, que la Universidad Mayor, se observa que la universidad en estudio es menos preferida para estas carreras. Del modelo de postulación, se observa que la principal variable que determina la postulación de un estudiante corresponde a sus resultados PSU, siendo los estudiantes que pertenecen a los primeros 5 deciles de resultados PSU los que poseen mayor propensión de postulación. Al realizar el análisis del impacto de postulación, se observa que esta es significativa en la decisión de postulación, en particular, se tiene que el efecto que explica corresponde a las actividades distintas sobre el estudiante en el período.