Este trabajo busca encontrar evidencia que permita afirmar que el precio del cobre ha aumentado en los ´ultimos a˜nos debido al ingreso de agentes especuladores al mercado. Para poder responder esa pregunta, se estudia al mercado del cobre en donde se observan a los agentes que participan y cu´ales son los motivos que tienen para hacerlo. Luego se explica c´omo la especulaci´on puede afectar el mercado de los commodities hasta llegar al precio spot. Una vez claro con el mercado del cobre se construyeron dos modelos, uno con variables fundamentales y otro que incluye adem´as variables especulativas y de contingencia. La mayor´ıa de los datos para estos modelos fueron proporcionados por la Corporaci´on Nacional del Cobre, CODELCO, Chile y obtenidos por las bases de datos en Internet de las distintas fuentes consultadas. Las regresiones de los datos se realizaron ocupando el programa de an´alisis de datos y estad´ıstico Stata™ Special Edition 10.1. Los resultados obtenidos son que, a pesar de ser estad´ısticamente significativa, la especulaci´on en el modelo no es lo suficientemente fuerte como para producir un aumento de tal gran magnitud en el precio del cobre. Adem´as, el coeficiente de esta variable ha aumentado en el tiempo, volvi´endose m´as importante para explicar los movimientos del precio en el modelo pero disminuye a partir del a˜no 2000. A pesar de eso, la variable es significativa todo el periodo y positiva. La observaci´on de los resultados deja ver un posible cambio estructural dentro del modelo que no fue testeado por este trabajo.

Tesis para Optar al Grado de Magíster en Finanzas / Linking the economic sector on bond minning issuers to commodity prices indices published bye the IMF a database at bond-year-commodity level was built to measure the funding cost elasticity to commodity price changes.

Memoria de Título para optar al título profesional de Ingeniero Agrónomo / El presente estudio tuvo como objetivo analizar el impacto que tienen los eventos climáticos adversos estimados como bajas temperaturas o heladas caídas, sobre el nivel de precios de las hortalizas frescas seleccionadas en los mercados mayoristas de la Región Metropolitana entre los años 2008 y 2011. Para el logro de este objetivo, se realizó una detección de los eventos climáticos adversos a través de un registro diario de temperaturas mínimas o heladas y precipitaciones diarias, considerando solo a las heladas como evento climático adverso, dada la escases de precipitaciones ocurridas durante los cuatro años de investigación, siendo consideradas las temperaturas que oscilan entre 0 ° C y -5 ° C. Posterior a ello, se realizo una selección de las hortalizas en base a cuatro parámetros: (1) Canasta IPC; (2) Superficie hortícola dentro de la Región Metropolitana; (3) Grado de sensibilidad a heladas y (4) Registro de precios diarios para los tres mercados mayoristas de Lo Valledor, Feria Mapocho y Vega Poniente, siendo escogidas: Apio Americano, Espinaca sin especificar, Lechuga Milanesa y Repollo Crespo record. Luego, se efectúo una descripción del comportamiento de los precios a través del análisis de estacionalidad y evolución en el tiempo de cada mercado mayorista para cada año y cada una de las hortalizas. Y finalmente, se realizó un estudio del impacto que poseen dichas heladas sobre el nivel de precios a través del análisis de regresión lineal con variables dicótomas sobre cada ventana de evento por año, para cada mercado mayorista y hortaliza. Los resultados observados para los mercados mayoristas durante los cuatro años de estudio fueron: la estacionalidad en todas las hortalizas mencionadas presentaron índices estacionales mayores a uno en meses donde estos productos aumentan su demanda o disminuyen su oferta. Con respecto a la evolución en el tiempo, el Apio americano tuvo una evolución despreciable, la Espinaca sin especificar tuvo una evolución decreciente y la Lechuga Milanesa junto al Repollo Crespo record tuvieron una evolución creciente. Por lo tanto, en este estudio se concluyó que los precios diarios no son afectados a causa de dichas heladas, sino que más bien por la oferta y demanda producida en el mercado, que es representada por el precio del día anterior. / The present study had as objective to analyze the impact of the adverse climatic events estimated as low temperatures or frosts, on the level of prices of selected fresh vegetables from the wholesale markets in the Metropolitan Region between the years 2008 and 2011. To reach this objective, was carried out detection of adverse climatic events through a daily record low temperatures and daily precipitation, considering only frosts as adverse climatic event, because of the shortage of rainfall occurred the four years of research, being considering the temperatures oscillating between 0 °C and -5 °C . Subsequently, was performed selection the vegetables were selected based on four parameters: (1) Canasta IPC; (2) Horticultural surface within the Metropolitan Region; (3) Degree of sensitivity to frosts and (4) Record of daily prices for the three wholesale markets Lo Valledor, Feria Mapocho and Vega Poniente, being selected: American Celery, Spinach unspecified, Milanesa Lettuce and Crisped record Cabbage. Then was effected description of the price behavior through analysis of trend, seasonality and cyclical variation of each wholesale market for each year and each of the vegetables. Finally, was conducted study of the impact having frosts on the price level through linear regression analysis with dummy variables for each window event per year for each wholesale market and vegetable. The results observed for the wholesale markets in the four years of study were: the seasonality all vegetables selected had seasonal indexes greater to one in months where these products increase their demand or decrease their offer. Regarding the time evolution, American Celery had a negligible evolution; Spinach unspecified had a decreasing evolution and Milanesa Lettuce and Crisped record Cabbage both had increasing evolution. Main concluded that the daily prices are not affected because of the frost, but rather by the offer and demand in the market produced, represented by the price of the previous day.

Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / El propósito de la presente investigación es estudiar y desarrollar modelos flexibles, versátiles y eficientes, estadísticamente y económicamente significativos, para proyectar la variación futura del precio de la Plata. Se consideró a éste activo para su estudio, principalmente por el evento de no existir evidencias de trabajos predictivos con estas técnicas para este activo, además de la liquidez y profundidad del mercado, en que éste metal se cotiza. El porqué, de utilizar modelos de redes neuronales para la predicción, surge básicamente, por estudios de proyección sobre series temporales previos, cuyos resultados han sido un importante aporte para las Finanzas Modernas. Otro factor de relevancia que se debe considerar en la definición del modelo de redes neuronales, son las variables explicativas, de las cuales depende en gran medida el éxito de ésta y otras investigaciones. Respecto a este ítem, después de un acabado estudio de 14 variables de relevancia mundial (índices accionarios, bolsas de metales, precios de commodities y monedas), se efectuó pruebas de análisis técnico (cruce de medias móviles con 5, 10 y 30 rezagos) y econometría básica (análisis de regresiones – coeficientes de correlación múltiples), donde finalmente se definieron 7 variables y sobre las cuales se desarrollaron los modelos predictivos. Durante el desarrollo, surge la pregunta de sí es posible mejorar los resultados de porcentaje predicción de signo de una red neuronal, ante lo cual, considerando la teoría darwiniana sobre la “evolución de las especies”, se incorporó un Algoritmo Genético. Para cumplir con el propósito enunciado, se desarrolló un proceso de análisis con series de datos semanales del precio de la Plata de los últimos 10 años (precio cierre en USD-onza), fijando como principal objetivo, que a través de metodologías sustentadas en Algoritmos Genéticos y Redes Neuronales, se pueda anticipar la dinámica que experimenta el precio de la Plata (en términos de cambio de signo) y comprobar si los resultados obtenidos en ambos modelos, demuestren un comportamiento estable y sinérgico. Adicionalmente, se comprobará si la fusión de ambos modelos, logra generar mejoras considerables en el porcentaje de predicción de signo, depurando la información existente, de tal manera, de asegurar retornos económicamente más atractivos que en los modelos en particular mencionados anteriores. Finalmente, el desempeño de cada uno de los métodos a utilizar, será medido por el número de predicciones correctas (hits) del signo de la variación del precio, aplicando para ello el test de acierto direccional (DAT) 1 de Pesaran & Timmermann (1992), comprobando de esta forma que las proyecciones obtenidas por los modelos versus los resultados alcanzados con una estrategia “buy and hold” 2 (independiente de la significancia estadística), son económicamente superiores o si estos permiten minimizar las pérdidas. Respecto al análisis predictivo en otros activos financieros, es conocido el aporte realizado por, Parisi y Parisi3 a la literatura financiera con el uso de sistemas predictivos no paramétricos tales como las redes neuronales, lógica difusa y los algoritmos genéticos para proyectar variables financieras y que sirven de base para conformar portafolios de inversión. Estas técnicas no basan sus capacidades predictivas en la utilización de supuestos de normalidad en los retornos de los activos financieros, demostrando que es posible obtener altas capacidades predictivas, estadísticamente significativa y económicamente rentables, punto que pretendemos demostrar y reafirmar en el presente trabajo. Con la presencia de estas dinámicas no lineales, se podría dar la posibilidad de explorar este campo para realizar predicciones más exactas que aquellas otras proporcionadas por un modelo estocástico lineal y, en concreto, por el modelo referente en la literatura: el paseo aleatorio (random walk).

Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial, Mención Economía / El presente trabajo busca conciliar la teoría macroeconómica actual con la teoría financiera desde un punto de vista filosófico revisando a autores como Minsky y Kindleberger, que intentan describir la dinámica de la fragilidad financiera y las crisis. Además se proporciona evidencia empírica de la existencia de burbujas en precios de activos inmobiliarios en economías avanzadas para una muestra que comprende entre los años 1970 y 2014. Los resultados de la utilización de una metodología de quiebre estructural en conjunto con una revisión histórica revelan que existen pruebas sobre la existencia de burbujas en activos inmobiliarios

Seminario de Título Ingeniero Comercial, Mención Administración / En la actualidad existen diversos modelos que se utilizan para predecir los precios accionarios. Lo anterior constituye un tema de gran relevancia, ya que los traders y analistas financieros desean obtener el máximo de rentabilidad en la conformación de su portafolio. Es así como, en la búsqueda de este objetivo, algunos modelan el comportamiento de las acciones del mercado según el precio exacto de éstas y otros según los signos de las variaciones de dichos precios. Leung, Daouk y Chen (2000) muestran que la proyección de los rendimientos de las acciones, dado el conjunto de variables de información para realizar las estimaciones, es una realidad aceptada por el mundo financiero. De esta manera, el trabajo de los traders y analistas financieros termina centrándose en cómo usar de manera óptima la información para predecir y transar en los mercados. Cabe destacar que estas prácticas, en su mayoría, se basan en la predicción precisa de los precios de los instrumentos financieros. Sin embargo, estudios recientes han dejado en evidencia que aquellas transacciones basadas en la proyección de la dirección de los movimientos de los precios de las acciones son más eficientes y efectivas y, más aún, pueden generar mayores ganancias que aquéllas basadas en la predicción específica del precio de la acción. Siguiendo en esta misma línea, Hodgson y Nicholls (1991) muestran en su estudio que es de suma importancia considerar la significancia de la proyección dentro de los modelos de predicción de los movimientos de los precios. El presente seminario tiene como objetivo principal cuestionar si predecir los precios accionarios en base al precio del día anterior, es la manera más eficiente y efectiva para obtener un mayor beneficio. Cabe señalar que este estudio no analiza la significancia económica de la rentabilidad de las estrategias de compra y venta surgidas por las recomendaciones de los modelos predictivos, cuestión que se plantea como un tema para una futura investigación. Se plantean distintos supuestos y modelos econométricos de manera de estudiar la significancia estadística de predecir los precios con diferentes sets de variables explicativas, estando estos últimos compuestos por precios rezagados en términos diarios y/o semanales. La investigación a efectuar se centra en el empleo de modelos multivariados ARIMAX dinámicos, construidos a través de Algoritmos Genéticos. Para realizar este estudio se consideraron variables de series de tiempo con hasta un máximo de 4 rezagos para la rentabilidad de la acción en análisis, compuestos en forma semanal; 4 posibles rezagos para la rentabilidad del índice Dow Jones Industrial considerados en forma semanal; 4 rezagos para la rentabilidades de los precios de las acciones de los días anteriores; y lo mismo para el índice Dow Jones Industrial; y, por último, 4 rezagos de error del modelo aplicado. El estudio presenta evidencia y valida el hecho de que los Algoritmos Genéticos en los modelos ARIMA pueden ser usados como una alternativa estratégica para el mejoramiento en la construcción de los modelos de proyección de series de tiempo, en función de la proyección del signo de las variaciones de los precios de las acciones. En lo que se refiere al marco teórico, éste centra su discusión en torno a la Hipótesis de Mercados Eficientes, planteada por Fama (1970). En ella se afirma que los precios reflejarán perfectamente la información presente en el mercado o, por lo menos, se espera de que así suceda. Se entiende por eficiencia de mercado que, los precios reflejan completamente la información disponible en el mercado. La acción que se utilizará para la predicción del signo de la variación del precio será la de Alcoa Inc. (AA), debido a la importancia del aluminio como materia prima a nivel mundial y las futuras proyecciones que se tienen sobre ésta y otras características que se discutirán posteriormente. Los datos utilizados provienen de la NYSE, entre el período del 22 de febrero de 2002 hasta el 28 de agosto de 2007. Los precios utilizados se extrajeron de la página www.finance.yahoo.com. La presente investigación se divide en 6 secciones: en la sección dos se presentará una breve revisión bibliográfica acerca de la predicción de modelos bursátiles; en la sección tres se presentarán la historia y las características sobre Alcoa Inc. y el índice Dow Jones Industrial; en la sección cuatro se presentará la metodología y los datos del sistema de predicción planteado; en la sección cinco se revisarán los resultados obtenidos; y, por último, en la sección seis se presentarán las conclusiones finales del estudio.

El objetivo del presente trabajo es demostrar que, en el corto plazo, es probable que los precios de las viviendas en Lima Metropolitana (en los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco) no tengan relación con sus variables fundamentales (precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio, tasas de interés en soles y dólares y los ingresos). Esto indicaría un desalineamiento temporal del precio respecto de sus variables fundamentales; sin embargo, en el largo plazo sí lo harían. Esta demostración de que en el largo plazo las variables están cointegradas se realizará usando el test de cointegración de Johansen, y mediante el vector de corrección de errores se demostrará que en el corto plazo las variables no están cointegradas. El periodo muestral seleccionado abarca desde 2004Q1 hasta 2014Q3, dado que es el periodo en que se muestra un fuerte crecimiento y disminución del precio de las viviendas. La data ha sido obtenida del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco), el suplemento Urbania del diario El Comercio, la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se optó por analizar el precio de las viviendas de los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco, debido a la disponibilidad de la data. El resultado del modelo de Johansen muestra que en el largo plazo las variables precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio y los ingresos explican el comportamiento del precio de las viviendas; es decir, las variables están cointegradas. Por el contrario, las variables tasa de interés en soles y dólares no siguen el mismo comportamiento, por lo que no son consideradas para el test de Johansen. Para finalizar, el vector de corrección de errores muestra que, en el corto plazo, dichas variables no están cointegradas.

En el presente documento se estudia el desempeño que ha tenido Perú durante la última fase expansiva del ciclo de precios de commodities, específicamente entre los años 2001 y 2015. Para esto, se desarrolla un modelo de equilibrio general estocástico y dinámico, basado en Medina y Soto (2007) y Fornero y Kichner (2014), que incorpora un sector productor de commodities con inversión del tipo time to build. El modelo es estimado de forma lineal y a partir de este se muestra la importancia que tienen los choques de precios commodities sobre el resto de la actividad económica. Asimismo, se analizan distintos tipos de políticas fiscales y monetarias, ante este tipo de choques. También se obtienen políticas monetarias óptimas a partir de la función de pérdida de la autoridad monetaria. Los resultados de la investigación apuntan a que, cuando hay un incremento en el precio de los commodities, se genera una dinámica procíclica en el valor de la producción de todos los sectores, en la inversión, el consumo y el gasto del Gobierno. Además, se encuentra que la incorporación del mecanismo de time to build permite explicar mejor la dinámica observada. Dicho mecanismo ayuda a comprender que el choque en cuestión demora en propagarse, ya que los proyectos mineros toman tiempo en construirse. Este aporte metodológico es de particular relevancia en los ejercicios de modelamiento y predicción que se quieran realizar sobre la economía peruana.

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial / Los mercados mundiales continuamente están recibiendo flujos de información relacionados con variaciones de oferta, demanda y niveles de inventario de los distintos commodities que pertenecen al sistema económico. En una economía competitiva, estas variaciones se traducen en movimientos de precios continuos e impredecibles debido a que en equilibrio, estos precios se determinan al igualarse los niveles de oferta y de demanda. Por lo tanto, es de gran importancia analizar y comprender el comportamiento estocástico de los precios de commodities. Dado lo anterior es que el objetivo principal del presente trabajo será estudiar el impacto que provoca el cambio en los precios de los dos principales commodities para el mercado chileno, como lo son el cobre y petróleo, sobre las fluctuaciones de los índices accionarios IPSA e IGPA. Por otro lado se intentará predecir los retornos para el cobre, petróleo, IPSA e IGPA, usando un modelo univariable en base a los precios históricos. El pronóstico está basado enteramente en las observaciones pasadas de la serie de tiempo, ajustando el modelo a los datos. El supuesto implícito es que los valores futuros de la serie dependen de los valores pasados, en otras palabras, que la distribución de probabilidad de los valores futuros está condicionada a los valores pasados. Una consideración de los partidarios de efectuar pronósticos mediante modelos univariables, es que de alguna manera, toda la información relevante se encuentra contenida en la serie. Luego, el modelo univariable no ignora las otras variables explicativas, sino que las considera implícitamente. Además, para el pronóstico no es necesario explicitar todas las variables sino que sólo considerar sus efectos. Se hace importante recalcar que el objetivo de este estudio no busca tratar de explicar los factores que hacen fluctuar los índices accionarios, sino que simplemente se analizará e interpretará el impacto posible que generen estos commodities sobre los retornos de IPSA e IGPA. Al respecto, debieran ser incluidas variables de mayor importancia relativa respecto a los factores que puedan afectar el comportamiento de los índices; como la inflación esperada, cambios en la yield curve, políticas monetarias, índices de producción industrial, precios de commodities o tal vez el PIB, por citar algunos ejemplos. En la bibliografía existente, destaca el trabajo de Chen, Roll y Ross (1986) donde se consideran algunas de estas variables y concluyen que las variaciones en el precio del petróleo no impactan significativamente sobre los retornos accionarios. Dentro de los commodities se consideró el cobre, dado que este mineral es el principal producto de exportación chileno representando un 40.5% del total de las exportaciones de bienes del país. Además, la participación de Chile en la producción mundial de cobre es de 29,9%, siendo el mayor productor del mundo, seguido de EE.UU. con una participación del 16.8%. Todo lo anterior hace evidente la importancia del cobre para Chile, tanto en el sector público como en el sector privado, y especialmente pare este último, que en la década pasada (1990-2000) aumentó su importancia de manera sorprendente, llegando a producir el 60.8% de la producción nacional de cobre en 1997. De forma análoga, también se hace necesario considerar los precios del petróleo, principalmente por el posible impacto que estudios anteriores consideran que podría provocar en los índices. La estructura de trabajo es la siguiente: En el capítulo I, se procederá a hacer una revisión bibliográfica respecto a la literatura relacionada con la predicción y comportamiento de las variables IPSA, IGPA, Petróleo y Cobre. Posteriormente en el capítulo II se describe la metodología a seguir en este estudio y se hace mención a las fuentes de donde se obtuvo la base de datos. Además, se hace una referencia conceptual de las cuatro variables que se analizarán dentro del presente trabajo y una breve reseña acerca del funcionamiento de estos mercados. En el capítulo III se presentan los resultados. En primera instancia, se identifican las cuatro series de tiempo y se realiza el mismo procedimiento para sus retornos. En segundo lugar, se plantean los posibles modelos ARIMA para cada una de las variables y se concluye el que mejor los representa. Posteriormente, se realizan seis regresiones, tres de ellas consideran como variable dependiente el retorno del índice IPSA y como variables independientes; el retorno del precio del cobre, el retorno del precio el petróleo de manera separada, y luego ambos en forma conjunta. De modo análogo ocurre con el índice IGPA. A continuación en el capítulo IV se entregan las conclusiones finales. Posteriormente, se presenta la bibliografía utilizada y los anexos del presente estudio.

La presente tesis ofrece un marco teórico en el que el riesgo precio que enfrentan los generadores de electricidad en el mercado spot está cubierto por 3 instrumentos: una opción call de compra dada por los beneficios de la unidad o planta de generación en el mercado spot; y 2 tipos de contratos forward, uno en el mercado de clientes libres y otro en el de usuarios regulados. Como resultado de este modelo, tanto el nivel del precio spot como su volatilidad inciden positivamente en los beneficios de generadores adversos al riesgo. Posteriormente se estiman los determinantes del precio spot bajo un modelo Markov Switching teniendo en cuenta que el nivel y su volatilidad se rigen bajo 3 regímenes distintos como resultado de una política abrupta de Costos Marginales Idealizados. El impacto de determinantes tales como el precio del petróleo, una variable proxy del estiaje, el precio spot con un rezago y la oferta ajustada de mercado depende de cada régimen. El impacto de determinantes tales como la oferta ajustada fuera de mercado y la declaración del precio del gas natural explican la tendencia decreciente del precio spot. Dado que ya existen instrumentos de cobertura para los generadores, se recomienda evitar distorsiones regulatorias que los afecten.