El presente trabajo de titulo tuvo como objetivo realizar una evaluación técnico económica de proveer un servicio de monitoreo de los precios de combustibles en tiempo real. El estudio se centró en evaluar económicamente la implementación del servicio de monitoreo de precio de combustibles en tiempo real y en realizar una propuesta técnica para la captura de los precios en las estaciones de servicio a lo largo del país. La metodología tuvo dos etapas. La primera fue la determinación de todos aquellos aspectos que pudiesen incidir en los costos para prestar un servicio de monitoreo, determinando sus costos y efectos en los ingresos y egresos del proyecto. En esta etapa se plantearon dos alternativas para capturar la información de las estaciones de servicio, la primera fue vía celular junto a un software de utilidad, y la segunda, con cámara de video y un router conectado a internet vía 3G. La segunda etapa consistió en determinar la rentabilidad económica del servicio, es decir, realizar la evaluación. La evaluación del proyecto incluyó la recopilación de antecedentes de las empresas de investigación de mercado que actualmente proveen el servicio a las 4 distribuidoras, la determinación de los precios actuales y la especificación o requerimientos de las compañías distribuidoras. Analizamos además la demanda del servicio de relevamiento de datos de las compañías distribuidoras de combustibles, en términos de frecuencia, alcance y ubicación. La solución técnica de utilizar cámaras de video conectadas a un Router y esta a su vez a internet, resulta casi un 100% más cara en implementación que la primera. Por lo cual no se recomienda esta opción a menos que técnicamente, algún punto, tenga mal servicio o cobertura de red celular y una muy buena cobertura de internet. Sólo en este caso utilizaríamos esta última opción. Los resultados muestran que el servicio de monitoreo de precios utilizando tecnología es factible a los actuales precios de mercado de, $7.257 y $8.708 por registro. Donde el supuesto más importante y sensible, es que la cantidad de estaciones de servicio sea superior a 200 puntos, en el mejor de los casos 357 estaciones aproximadamente y 1.600 registros, es un buen punto de partida. En este caso la rentabilidad del servicio es positiva y equivalente a un VAN de $153.790.801 para un escenario de 5 años ($7.257 y $8.708 por registro). El análisis FODA arrojó que existen oportunidades tales como, aumentar la frecuencia del servicio, y a su vez bajar los precios unitarios, dado que el costo de capturar o registrar un precio con el sistema celular es marginal.

La presente memoria se centra en la determinación de precios, una de las principales decisiones tácticas que hoy en día deben tomar las cadenas de retail si se considera el gran impacto que genera en los resultados finales de las empresas y el incipiente crecimiento que hasta el año 2008 ha experimentado esta industria. El principal objetivo es construir una metodología para la determinación de precios óptimos de una categoría para una cadena de supermercado a través de datos transaccionales que permita escalar un modelo de pricing, desde una sala de ventas a una cadena de supermercado. Además, se busca encontrar modelos y definir criterios que mejoren la estimación de elasticidades y agilicen el posterior modelamiento de optimización que entrega los precios óptimos para una categoría, logrando así aumentar los ingresos o márgenes, dependiendo del rol que cumplan las categorías. Para lograr lo anterior se define una adaptación de la metodología KDD, extracción de conocimiento de bases de datos, la cual contempla en un principio la limpieza y preprocesamiento de los datos. A continuación se analizan distintos modelos de regresiones doble-log para la obtención de las elasticidades precio demanda, tanto directa como cruzada dentro de la categoría, parámetros que sirven de entrada para los modelos de optimización de precios. Para determinar el conjunto de precios que maximizan los ingresos o margen de la categoría se utilizan modelos matemáticos de optimización no lineal. La metodología se validó con datos reales de la subcategoría pastas largas de la categoría fideos, dentro de un grupo de sucursales de una cadena de supermercados. Con estos datos se pudo determinar que el mejor modelo regresivo es el que incluye elasticidades cruzadas ya que con ellas se puede identificar sensibilidades de la demanda a los precios, productos sustitutos y productos complementarios, además este modelo de estimación de demanda presentó un error MAPE promedio de un 16%. El modelo de optimización que maximiza el ingreso determinó precios que permiten estimar aumentos en un 16% en el ingreso y en un 25% en el margen, mientras que el modelo de optimización que maximiza el margen determinó precios que permiten estimar aumentos en un 8% en el ingreso y en un 47% en el margen. Como conclusión del trabajo realizado se puede establecer que se pueden reducir los costos de tiempo al aplicar la metodología por grupos de tiendas en vez de abarcar solo una sala de ventas. Además, utilizar modelos de elasticidades cruzadas que involucren dimensiones factoriales para su estimación mejoran la productividad y aseguran una mejor interpretación y análisis del comportamiento de los consumidores, lo cual se ve reflejado en los resultados de la optimización.

Ingeniero Civil Industrial / Los derivados climáticos permiten cubrir el riesgo cuando los flujos tienen una fuerte correlación con alguna variable climática. A pesar del fuerte crecimiento que ha presentado el mercado en la última década, una dificultad que presenta este tipo de instrumentos es su valoración. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un modelo estadístico de pricing de opciones climáticas sobre precipitaciones en la ciudad de Boston, para comparar luego con los precios de mercado. Para cumplir con esto, se investiga en primer lugar sobre los derivados climáticos y sus características, luego, el mercado de estos instrumentos y en tercer lugar se realiza una revisión de los métodos de valoración en la literatura financiera. Posteriormente se define las características de la opción eligiendo junio y diciembre para analizar y se valora mediante el método tradicional de simulaciones de Monte Carlo. Para esto se usan las distribuciones que presentan un mejor ajuste a la data y además las recomendadas por la literatura. En una segunda etapa se usa el nuevo método planteado, utilizando Splines o interpolaciones por trozos para describir la distribución de los datos. Este modelo no logra una buena predicción a la data, por lo que se incluye una modificación al método tradicional, un Monte Carlo truncado , donde se realizan ajustes de distribuciones sólo a una parte de los datos: sobre el strike en caso de opciones call y bajo el strike en caso de opciones put, que es donde se realizan los pagos. Esto con la idea de lograr un mejor ajuste a la data. Como resultado se obtiene que el modelo de Monte Carlo truncado logra un desempeño muy similar al Monte Carlo tradicional, pero debido a la simpleza y mayor robustez del segundo método, se concluye que éste es más recomendable. Las distribuciones que mejor desempeño tienen en la predicción son distribución Log-Normal para junio, recomendada por la literatura, y Weibull para diciembre. Se concluye que las distribuciones recomendadas por la literatura no son necesariamente las que logran un mejor ajuste. No hay ninguna distribución que sirva para todos los casos. Por último, se encuentra una correlación positiva entre la diferencia del precio de mercado y la predicción calculada, con la desviación estándar de los pagos de la opción. Además se llega a la conclusión que parte importante del precio del derivado es prima por riesgo, por lo que para valorar los derivados también es necesario encontrar un método para calcular este valor. Calibrando los precios calculados mediante Monte Carlo a los de mercado, se llega a una aproximación general de la prima por riesgo, que fluctúa entre un 15% y 35% de la desviación estándar de los pagos del derivado. Queda para trabajos futuros, donde se cuente con una mayor cantidad de datos, estimar de forma más exacta y rigurosa la prima por riesgo.

Ingeniero Civil Industrial / El objetivo de esta memoria es modelar y analizar el precio del cobre en conjunto de su riesgo a largo plazo. Además se considera el efecto que puede tener los precios modelados y su volatilidad en las inversiones de Codelco. Se implementaron tres modelos, los cuales fueron el Movimiento Browniano Geométrico (MGB), el Proceso de Ornstein Uhlenbeck (POU) y el Proceso Generalizado Autoregresivo con Heterocedasticidad Condicional (GARCH). Los datos para obtención de parámetros fueron los precios promedios mensuales desde enero de 1973 hasta septiembre de 2013. Los modelos fueron probados con diferentes tests para observar el cumplimiento de las hipótesis de los modelos, como la normalidad, independencia y varianza constante en los retornos. Además se realizó un test de reversión a la media. Para las tres primeras los tests presentaron rechazos de las hipótesis, mientras que para la última se demostró que existe una reversión a la media a largo plazo. Luego de obtener los parámetros y las simulaciones, y con el objetivo de representar una estimación del precio y su riesgo en el futuro se realizó un pronóstico paramétrico para los próximos 10 años. Además para probar cuál modelo presenta una mejor precisión se realizaron diferentes simulación \textit{in sample} para los periodos 2012-2013, 2008-2013, 2003-2013 y 1993-2013. La medición de precisión por medio del indicador MAPE determinó que el modelo GARCH presenta un mejor rendimiento en nivel general. Por último, se realizó un análisis de riesgo en relación a las inversiones de Codelco. En este sentido, se implementó la metodología VaR a un proyecto tipo de Codelco con los diferentes precios obtenidos en los modelos expuestos, evaluando un VAN esperado y un VAN seguro. En base a los indicadores VaR obtenidos se concluye que el modelo MBG sobreestima la evaluación VAN con un mayor riesgo incluido, el POU subestima la evaluación VAN con un riesgo bajo, mientras que el modelo GARCH presenta un VAN más equilibrado con un riesgo relativamente bajo. Finalmente, en base al rendimiento en precisión por medio del MAPE y en base a una evaluación de riesgo en un proyecto inversional, se concluye que el modelo GARCH es el que tiene un mejor rendimiento entre los modelos presentados.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Muchos problemas de optimización consideran al precio del cobre como uno de los input más relevantes. A pesar de que los precios son altamente volátiles y nadie puede predecir con certeza cual será su valor, éstos pueden ser estimados y árboles de escenarios pueden ser construidos para manejar la incertidumbre asociada. En este trabajo se presenta una nueva metodología para el modelamiento y estimación de los precios del cobre, basada en dos ideas centrales. La primera radica en realizar una distinción entre el corto y el largo plazo (o también referidos como procesos transiente y estacionario), debido a que la evidencia muestra que en el corto plazo los precios son altamente volátiles moviéndose en torno a una tendencia, mientras que en el largo plazo los precios muestran reversión a la media tal como lo sugiere la teoría microeconómica. El segundo aporte central de este trabajo es la combinación de la información de mercado junto a la información histórica para la estimación de la tendencia de los precios en el corto plazo. El uso de la información de mercado resulta relevante ya que permite incorporar toda la información presente en el mercado (inventarios, expectativas, etc...) en la estimación del \drift del proceso transiente, ayudando de esta forma a un mejor pronóstico. Sumado a lo anterior, se presenta una extensión del modelo propuesto para incorporar más de un factor en la estimación de los precios del cobre. Así, se introduce un modelo multi-dimensional (no lineal), se derivan soluciones explícitas y se implementa un mecanismo para la estimación de sus parámetros. Finalmente, se presenta una nueva metodología para la generación de árboles de escenarios partiendo de las funciones de probabilidad acumulada y densidad, y esta se aplica para la generación de árboles de escenarios para los precios del cobre.

Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial,Mención Economía / No autorizada por el autor para ser publicada a texto completo / En este trabajo, mediante la metodología de estudios de eventos, se estima el impacto que tienen las noticias económicas (TPM, IPC, IMACEC), sobre el precio de los activos financieros (curva real y nominal, tipo de cambio y mercado accionario), evidenciando que para la mayoría de los anuncios, es el componente sorpresivo el que tiene un efecto. Para esto, se utilizan datos de la encuesta de expectativas realizada por el Banco Central de Chile y la levantada por Bloomberg entre los años 2003-2014. A diferencia de la evidencia reciente, se incorpora en los anuncios política monetaria, el efecto del sesgo que anuncia el Banco Central en los comunicados de prensa, mostrando que existe un mayor impacto en las tasas reales y en el tipo de cambio. Entre las estimaciones mas interesantes, se encuentra que ante sorpresas monetarias de 100pb el tipo de cambio tiende a depreciarse (contrario a la literatura) entre 70 a 90pb. Sin embargo se recomienda extender el estudio de manera de ahondar en este último tema, así como el uso de datos intradiarios, para mejorar las estimaciones.

Ingeniero Civil Industrial / A partir de reclamos documentados por el Servicio Nacional del Consumidor entre 2011-2015 en contra de las principales cadenas de supermercados, se sostiene que un 15% del total de reclamos se atribuye a categorías de mal cobro de precios. Muchos de estos casos, atribuidos a un cobro de precio superior a lo exhibido. Algunos de éstos han sido de conocimiento público, involucrando la imagen de actores de la industria supermercadista y finalmente, siendo necesaria la intervención del SERNAC. Lo anterior motiva el cuestionamiento sobre los métodos de colocación de precios que utilizan las cadenas de supermercado actualmente. Más aún, por parte de los consumidores, se pone en duda sobre la existencia de prácticas sistemáticas que vulneren los derechos de los consumidores, por supuestos cobros inconsistentes con relación a los precios exhibidos. El contexto anterior motiva la elaboración de un estudio que permita caracterizar discrepancias en el cobro de precios en compras de supermercados y eventualmente sugerir métodos para futuras mediciones. El trabajo de investigación considera la obtención y uso de dos fuentes de datos: (1) compras realizadas por un conjunto de clientes quienes reportan precios declarados en góndola y precios cobrados mediante registro fotográfico, y (2) registros de compras realizadas para dos meses en una cierta cadena y un conjunto de fotografías que registra el precio declarado de productos en sala. Resultados a partir de una base de datos de 2.128 muestras extraídas en compras de supermercado, aseguran la existencia de: (1) una tasa promedio de discrepancia de precios en torno al 14%, (2) contra intuitivamente, un 70% de los casos el cliente habría sido favorecido (cobro menor a lo exhibido) y (3) una desviación porcentual promedio del precio en torno al 16%. El uso de modelos de clasificación, sugiere diferencias significativas en probabilidades de inconsistencia en precios según: (1) la cadena de supermercado, (2) la localización geográfica de las salas y (3) la aplicación de promociones en los productos. Se evidencia un desempeño inferior, es decir, mayores tasas, para los supermercados Unimarc y Express de Líder y tasas menores para supermercados Jumbo y Santa Isabel. Con respecto a la localización, se obtiene proporciones mayores para compras en supermercados de zona sur y periferia de Santiago. A su vez, la mayor demanda operacional a partir de productos en promociones, parece tener un efecto positivo en la probabilidad de inconsistencias. El análisis de 9.931 datos transaccionales de compras en salas de supermercados reafirma el orden de magnitud de la tasa de discrepancia agregada, la cual se estima en un 16%. Además, una caracterización de los productos a partir de la frecuencia de recambio de precios abre el cuestionamiento sobre posibles correlaciones con la propensión de inconsistencia en precios, lo cual queda como una línea futura de investigación. Finalmente se espera que el trabajo de investigación sea de conocimiento público, y particularmente sea de interés para el Servicio Nacional de Consumidor y la industria supermercadista con el objeto de establecer protocolos de seguimiento, métricas en el asunto y, por último, propuestas de mejoras. / Este trabajo ha sido financiado por el Centro de Estudios del Retail

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Economía / El objetivo de esta tesis es probar la existencia de capacidad de predicción en el mercado inmobiliario mediante la aplicación de un modelo de redes neuronales. Para ello se utilizó una base de datos con los precios promedio del metro cuadrado de casas y departamentos en distintas comunas y sectores de la capital, entre los años 1994 y 2007, con una frecuencia mensual. La metodología empleada consiste en una red neuronal Ward con rolling, de los rezagos de las diferencias del precio promedio de inmuebles en una comuna sobre los rezagos de las diferencias de la Tasa de Interés Promedio (TIP) y el Índice Mensual de Actividad Económica (IMACEC). Mediante el test de acierto direccional de Pesaran y Timmermann logramos determinar capacidad de predicción en cuatro zonas de la capital en que además los resultados del modelo superaban la metodología Buy & Hold, resultados que pudimos corroborar al aplicar el modelo a sucesivas submuestras de nuestra serie original. Se concluye que, pese a todas las limitaciones de información inherentes a la base de datos utilizada, sí existe capacidad predictiva en el mercado inmobiliario, aunque estos resultados no sean homogéneos a través de las comunas de la capital

Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Economía / No autorizada por el autor para ser publicada a texto completo / Se analizan los datos de segmentación de acciones de empresas que se abrieron a la bolsa en Chile entre Julio del 2005 y Agosto del 2012, en relación a uno de los fenómenos principales que presentan las aperturas a bolsa, el descuento inicial o underpricing. Corroborando estudios anteriores realizados en Chile, se encuentra que el nivel de descuento inicial es menor al promedio de los mercados financieros del resto del mundo. Con respecto a la segmentación, los resultados documentan una relación positiva entre la asignación a inversionistas institucionales y el retorno de la primera semana de las nuevas emisiones; a su vez, la asignación a inversionistas individuales o de Retail tiene una relación negativa con los retornos del mismo periodo. Debido al pequeño tamaño de la muestra, los resultados de los periodos del primer día, primer mes y primer año de transacción no pueden ser considerados concluyentes, aunque los efectos entre asignaciones y rendimientos se mantengan constantes. Analizando otros indicadores como el retorno al capital invertido, se deduce que la diferencia de rendimiento entre segmentos puede ser significativa.

El objetivo principal del presente trabajo de investigación es determinar si los diferentes esquemas de regulación de tarifas en un monopolio natural ayudan y/o incentivan a las firmas a reducir sus costos. Asimismo, identificar y comparar efecto sobre los costos de la industria de los métodos regulatorios más utilizados, como son la regulación por tasa de retorno y regulación por precio máximo.