En este trabajo se busca abordar el problema de valorización de bonos prepagables. A pesar que este tipo de bonos son predominantes en los mercados, existen relativamente pocos modelos que describan el comportamiento de sus precios. Una de las excepciones es el modelo de Jarrow et al. [24], que estudiaremos e implementaremos en este trabajo, adaptandolo a las condiciones particulares del mercado chileno. En resumen, los objetivos de este trabajo se puden dividir en dos: Exponer la teoría que permite contextualizar el modelo de Jarrow et al., recopilando y extendiendo resultados relativos al modelamiento del riesgo de créedito. Esto define una base matemática que permite tratar distintos tipos de riesgo de manera unificada. Implementar el modelo, utilizando datos chilenos para su calibración. Se expone el algoritmo de filtro de Kalman extendido, que sería la base de la metodología de estimación. Se realizan simulaciones, tanto de bonos de gobierno como bonos prepagables, para testear el modelo. Finalmente, se realiza una aplicación con datos reales del mercado chileno.

La presente Tesis consiste en el desarrollo de un plan de marketing para incrementar la participación de Entel en el mercado de equipos prepago, teniendo como clientes objetivos a los usuarios millennials del Departamento de Lima. El objetivo principal es que Entel aumente de 4% a 8% la participación SIM o chip prepago en el periodo de un año (periodo comprendido entre julio 2015 a junio 2016), soportado por un aumento en un 100% del mercado millennials principalmente los pertenecientes al sector económico “C”, buscando restar participación a los dos principales operadores en el mercado local que son Claro y Movistar, quienes para el año 2014 cuentan con un 41% y 55% de participación respectivamente. El estudio toma en consideración los cambios demográficos presentados en los últimos 2 años, así como los cambios en el aspecto legal (portabilidad, desbloqueo de equipos), social (comportamiento del consumidor de equipos móviles), económico (reducción de los costos de interconexión y de tarifas telefónicas) y tecnológico (ampliación de la banda ancha, uso de la tecnología 4G) que influyen en el crecimiento del mercado de telecomunicaciones. 2 El comportamiento de la industria, cuyos cambios experimentados en los últimos años y el posicionamiento de los competidores actuales como Movistar, Claro y Bitel permiten realizar un análisis acerca del nivel de satisfacción o insatisfacción del usuario final, el cual servirá para la definición de la estrategia a tomar para captar al mercado objetivo. El mercado potencial de usuarios millennials se realizó tomando en cuenta los datos relevantes como el número de millennials que habitan en la ciudad de Lima pertenecientes al nivel socioeconómico “C”, así como el estimado de cuantos equipos smartphone y líneas prepago activas se encuentran vigentes al finalizar el año 2014. Asimismo, se explica las razones por la cual Prepago Entel se encuentra ubicado en la etapa de introducción de su ciclo de vida. Con los resultados obtenidos y el análisis respectivo, se determina que la estrategia genérica a realizar por Entel será la de diferenciación, apoyándose en características de la marca como la transparencia y claridad al transmitir sus mensajes, el excelente servicio que proporcionan y la velocidad en la navegación 4G. Finalmente, se proyecta el nivel de ventas de chips prepago que se espera lograr producto de la puesta en marcha de las estrategias de captación de clientes, además de los ingresos que se obtendrán producto del aumento en el número de recargas promedio. Los resultados se verán contrastados con los costos y gastos de la puesta en marcha de estas iniciativas de marketing, demostrando el resultado positivo en el crecimiento de la participación de mercado para Entel. / Tesis

El presente trabajo, tuvo como principal objetivo estimar las tasas de prepago de letras de crédito hipotecario. Producto de la creciente información disponible, el desarrollo de los mercados, y las necesidades de las personas y empresas, los créditos hipotecarios pueden financiar hoy en día, hasta el 100% del valor total de un bien inmueble. Con el desarrollo de este mercado, las transacciones e inversiones que surgen por este tipo de papeles, son cada día más grandes e importantes. Cabe destacar, la vital importancia que tienen estos instrumentos dentro de las colocaciones bancarias, las cuales poseen una participación por sobre el 20% del total de ellas. Por ello, disponer de modelos econométricos que estimen las tasas de prepago para este tipo de créditos, resulta extremadamente relevante. Además, la normativa vigente de la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras, exige estimar la duración efectiva de los instrumentos con plazo de vencimiento incierto. Existen dos formas de prepago que resultan de ejercer la opción: los prepagos óptimos y los sub-óptimos. Cabe destacar, que en ambos casos, los individuos maximizan su utilidad total. En definitiva, un prepago se desencadena cuando el valor presente de prepagar un crédito, más los costos que ello involucra (administrativos, refinanciamiento, de oportunidad, etc.), es menor a la suma de los flujos futuros del pago del crédito hipotecario. La metodología consistió en una revisión de publicaciones relacionadas, junto con un análisis económico y estadístico, que permitió desarrollar un modelo econométrico con información de prepago desde el primer trimestre de 2006, al primer trimestre de 2007. Posterior a los análisis, se concluye que las variables endógenas y exógenas a tomar en consideración en el modelo, son las siguientes: tasa de emisión, plazo remanente, tipo de letra, tasa de interés de mercado, IMACEC e IPEC. Luego, los modelos propuestos para estimar prepagos, son tres; el primero, es un análisis no paramétrico, el cual estudia el comportamiento histórico de prepago realizando una segmentación; el segundo, es un análisis paramétrico, que segmentando la información, corre regresiones; y, finalmente, un modelo híbrido que combina ambos modelos mencionados, al realizar tanto un análisis estadístico, como uno fuera de la muestra. Las estimaciones fuera de la muestra y los resultados estadísticos utilizando los modelos desarrollados, fueron buenos. La varianza explicada por las variables independientes, fue sobre el 85% en la mayoría de los casos y, pese a la alta volatilidad existente en el prepago de Letras de Crédito Hipotecarios, el mejor modelo logró estimar fuera de la muestra con un error menor al 5%.