Los modelos Markov-Switching han sido utilizados como una alternativa no lineal en el estudio de las series de tiempo, donde los principales estudios se han dado sobre los tipos de cambio y las tasas de interés. En el desarrollo de estos se ha encontrado la existencia de patrones long swing, que representan ciclos o períodos de gran duración, sea de expansión o contracción. Este concepto ha sido tratado, de manera bastante similar, en el estudio de commodities. Los modelos lineales que se han encargado del estudio de estas series de tiempo han denominado comúnmente a los ciclos de commodities como superciclos. Estos superciclos consisten en ciclos con largos períodos de expansión y contracción de precios, que juntos podrían durar entre 20 y 70 años (Erten y Ocampo 2013). La data existente señala que existe una correlación negativa entre el dólar y los precios de los commodities. Esta correlación puede ser vista desde el lado de la demanda, donde una apreciación del dólar encarece los precios de los commodities, presionándolos a la baja. Asimismo, puede ser visto desde el lado de valor de refugio, donde frente a situaciones de estrés global, los commodities, como el oro, suelen apreciarse frente a monedas que se deprecian. El objetivo del documento es enlazar los tres hechos mencionados previamente. Los modelos Markov-Switching han concluido que existen long swings a lo largo del tiempo sobre los tipos de cambio del dólar frente a otras monedas. Así, dada la correlación negativa entre el dólar y los precios de los commodities, se espera poder aplicar el mismo método. La aplicación de estos modelos sobre los commodities buscará comprobar la existencia de long swings en la historia de los mismos, lo cual ratificaría la existencia de los superciclos que han sido estudiados a través de los procesos lineales. Asimismo, buscará comparar el poder predictivo de los modelos propuestos, con los modelos lineales utilizados por la literatura.

El presente trabajo busca responder a la interrogante respecto de si los choques en precios de commodities son capaces de explicar la relación que se observa en los datos entre términos de intercambio y productividad para el caso de la economía peruana, la cual se acentuó más en la época del boom de precios de commodities, en particular en el periodo comprendido entre el año 2001 y el 2015. Para responder la pregunta se construye un modelo de equilibrio general dinámico y estocástico (DSGE por sus siglas en inglés), basado en Kohn et al. (2015) y Desmet et al. (2008), en el cual se incorpora un sector commodities cuya inversión pasada genera aprendizaje tecnológico a futuro, incrementando la productividad total de los factores de la economía. Asimismo, se incorpora un gobierno en la economía que recauda impuestos de la firma en el sector commodities, transfiriendo dicha recaudación a las familias, generando de este modo un vínculo entre los precios de commodities y la dinámica de la economía. Los análisis de los resultados de las estadísticas predichas por el modelo indican que el mismo es capaz de explicar la relación observada entre los términos de intercambio y la productividad, entendida como la productividad total de los factores (PTF). En particular, mientras los datos indican una correlación de 0,21 entre ambas variables, el modelo predice que dicho valor es de 0,24.

En el presente trabajo de investigación se estudia la capacidad predictiva que poseen los precios forward de las materias primas (commodities) sobre el tipo de cambio. Utilizando una muestra de 11 países se evidencia que los precios forward poseen información relevante para la predicción del tipo de cambio, y de acuerdo con las pruebas de encompassing (Clark y West 2007, Clements y Harvey 2009), existe información que no estaría siendo capturada por los precios spot de los mismos. En ese contexto, existe un espacio para combinar ambas especificaciones y generar una predicción más efectiva. Asimismo, a partir de los análisis realizados se destaca que el rendimiento de conveniencia (convenience yield) también incorpora información que incluso los precios spot y forward no capturan, por lo que se debería considerar también este elemento en la especificación que brinde la predicción más idónea del tipo de cambio. Finalmente, el trabajo concluye con un análisis de robustez, a partir de una serie de pruebas estadísticas en el caso de ventanas de predicción más largas los resultados se mantiene, incluso con información de menor frecuencia (e.g. data mensual) y realizando el ajuste por propensión al riesgo de inversionistas, los hallazgos de los precios forward predicen del tipo de cambio se mantiene.

Contilatin del Perú S.A. es una empresa que tiene como actividad principal la importación y comercialización de commodities agrícolas en el mercado peruano. Asimismo, la compañía brinda, de forma complementaria, servicios industriales y logísticos según la necesidad de sus clientes. El objetivo del presente trabajo es diseñar un plan estratégico para la retención de colaboradores que desempeñan puestos clave en la empresa.

The volatility of commodities prices such as oil or minerals is an important issue for small and open economies that depends on raw materials. For example, in many countries of Latin America, the volatility of commodities can a¤ect operational cost or investment schedules of business related to the primary sector. At the macroeconomic level, a high volatility can provocate changes in the current account and in capital in ows, or, on the side of importers, increase uncertainty about production costs and in ation. Therefore, modeling volatility of commodities prices would be useful for private agents and policy makers. For the rst ones, it gives valuable information for better options contracts that allow hedge under big uncertainty, and for the second ones, it could help to a better understanding of business cycles given the correlation between mineral prices uctuations, capital in ows and investment expectations. / Tesis

Tesis para optar al grado de Magíster en Administración / No autorizado por el autor para ser publicada a texto completo en Cybertesis / El mercado de la construcción es uno de los pilares fundamentales en el desarrollo de la economía Chilena, puesto que tiene un peso importante dentro de los indicadores macroeconómicos, relacionados con el producto interno bruto y los niveles de inversión local. El dinamismo de esta industria permite reactivar a todos los segmentos socioeconómicos del país, generando proyectos habitacionales para todas las clases sociales, así como también mejoras viales y civiles, entregando una renovación del casco urbano y mejorando la conectividad de las regiones del país. Ante el gran auge que presenta el mercado de la construcción en Chile hoy, los procesos constructivos están cada día más a la vanguardia. Se generan nuevas tecnologías y procesos con el fin de optimizar los recursos disponibles y los tiempos asignados a los proyectos. Dentro de las etapas constructivas, la etapa de obra gruesa, es el área que presenta mayores cambios y constantes renovaciones, tanto en los materiales, las normativas, partes y piezas, maquinarias, entre otros. Por ello, este plan de negocios nos orienta a visualizar aquellos cambios que lentamente están marcando un nuevo inicio en la forma de construcción en Chile. Siguiendo esta lógica, el presente Plan de Negocios se enfoca en transformar un producto commodity – la barra de hormigón – en un servicio de excelencia, a través del diseño y desarrollo de una planta preparadora de fierro o comúnmente denominado servicio de corte y doblado de barras de hormigón o de refuerzo. Hoy, solo el 20% de las Grandes Constructoras de Chile utilizan este servicio industrializado, y principalmente es, porque la capacidad instalada de las plantas existentes en el mercado, no logran satisfacer totalmente la demanda actual por este servicio. Este proyecto se genera, para la compañía administradora, Construmart S.A. en la base de estar presentes en una industria en la que se es uno de los lideres en la distribución de materiales de construcción, y en donde uno de los productos de mayor venta dentro de la compañía es precisamente la barra de hormigón y donde es uno de los lideres en la venta de este producto en Chile. En una primera etapa, se identifico en las grandes constructoras de Chile, la necesidad de mejorar y eficientar el proceso de corte y doblado de fierro, que comúnmente se desarrolla de forma tradicional en obra, y en el que tenemos la oportunidad de reemplazarlo por un proceso industrializado. Dado este escenario de negocio, se contextualizó y evaluó el ingresar a este mercado ya existente, pero aún en etapa naciente, estudiando a todos los competidores y sus operaciones, así como también las cuotas y las rentabilidades de mercado asociadas al negocio. Durante esta investigación, se pudo desarrollar una propuesta de valor lógica y cercana, potenciando las ventajas y beneficios de utilizar este servicio, a través de una empresa con gran respaldo y expertise en el negocio y alineando la propuesta de servicio a la visión de Construmart, de ser una empresa de excelencia y calidad en el rubro de la construcción. La puesta en marcha de la planta preparadora Construmart requiere una inversión de $309 millones, siendo ésta recuperada antes del primer año de operación. Sus flujos de caja son siempre positivos, y están determinados en un escenario de desarrollo más bien pesimista, con tasas de participación de mercado cercanas al 7% promedio anual hacia el 2014 y una capacidad operacional de producción estimada de 1500 toneladas mensuales. La planta preparadora de fierro Construmart es un proyecto estratégico que da el puntapié a un nueva forma de atención, en que el concepto de servicio de excelencia mundial nos incorpora a no sólo ser expertos en productos y materiales del rubro, sino también, en el desarrollo de políticas de servicio integral y acorde a las necesidades de cada uno nuestros clientes y sus proyectos.

Memoria (diseñador gráfico) / El proyecto que aquí se presenta, es resultante de un proceso de indagación, recopilación, y aplicación de diversos contenidos referidos principalmente al diseño de interfaces, la usabilidad y el diseño de experiencias de usuarios en la web. Está desarrollado a la par, bajo los estándares de comunicación de la marca Lider. Este proyecto se define como la reformulación de catálogo digital de productos y servicios aplicados a tiendas de Retail, que comprende, la transformación y evolución de la forma tanto de exhibir como de percibir un catálogo de productos de esta índole. Esta transformación está orientada principalmente a la aplicación e integración de multimedios (video, audio, metadatos, redes sociales, etc.) e incorporación de diferentes elementos anexos a los tradicionales formatos de catálogos existentes.

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.

The volatility of commodities prices such as oil or minerals is an important issue for small and open economies that depends on raw materials. For example, in many countries of Latin America, the volatility of commodities can a¤ect operational cost or investment schedules of business related to the primary sector. At the macroeconomic level, a high volatility can provocate changes in the current account and in capital in ows, or, on the side of importers, increase uncertainty about production costs and in ation. Therefore, modeling volatility of commodities prices would be useful for private agents and policy makers. For the rst ones, it gives valuable information for better options contracts that allow hedge under big uncertainty, and for the second ones, it could help to a better understanding of business cycles given the correlation between mineral prices uctuations, capital in ows and investment expectations.

Seven GARCH and stochastic volatility (SV) models are compared to model empirically the volatility of returns on four commodities relevant for South America economies: gold, copper, oil, and natural gas. Our results show that SV models outperform GARCH models on average. We find that the best-performing return volatility models are: GARCH-t for gold, SV-t for copper and oil, and SV with leverage effects (SV-L) for natural gas. The inclusion of fat tails and jumps components largely raise the performance of GARCH models, while this contribution is less for SV models. Even, SV models with jumps are usually outperformed by the basic SV model. We also find evidence of a leverage effect in oil and copper, resulting from their dependence on world economic activity; and of an inverse leverage effect in gold and natural gas, consistent with the former's role as safe asset and with uncertainty about the latter's future supply. Additionally, in most cases there is no evidence of an impact of volatility on the mean or MA-type first order autocorrelation.