Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / Chile avanza hacia una minería responsable mediante la promulgación Ley 20.551, que regula el Cierre de Faenas Mineras, reglamentando a las compañías mineras la constitución de garantías financieras al Estado para la ejecución de las actividades, soluciones y medidas consideradas para el cierre de sus instalaciones al fin de la vida útil. Así, para las compañías mineras es relevante la definición de una estrategia, alcance y lineamientos para el desarrollo del plan de cierre, determinando de este modo la incertidumbre respecto al costo real de cierre de la faena, debido a es de especial interés para los accionistas de una compañía minera, conocer el riesgo e incertidumbre respecto al costo final de cierre al que están comprometidos. El análisis de este trabajo se centra en la evaluación económica de los riesgos e incertezas que se presentan en la decisión temporal de implementar el cierre de una instalación cuando: a) corresponde de acuerdo al plan de negocios y b) la postergación de su implementación al fin de la vida útil de la faena minera. El análisis consideró como hipótesis central, que la postergación de la implementación del cierre puede afectar o cambiar las condiciones esperadas de una determinada instalación. Los resultados permiten concluir que no existe una situación ceteris paribus permanente e inherente en el tiempo y en consecuencia en su evaluación económica, debido a las posibles desviaciones que se presentan al postergar la implementación del cierre de una determinada instalación. De este modo, este tipo de decisiones no corresponden solo a un ejercicio financiero debido a que al postergar el cierre se adquieren riesgos e incertidumbres, que generalmente no son abordados. Los resultados de este tipo de evaluación, dependerán principalmente de la tasa de riesgo de las instalaciones o faena y la tasa de descuento de evaluación que considere el negocio. Es importante destacar que la tasa de riesgo no depende solo de las condiciones presentadas en este estudio, sino que también debe incorporar aspectos legales, y no menos importante hoy en día, la relación con terceros (comunidades, otras compañías e industrias y autoridades) debido a que pueden desencadenar en riesgos de imagen y afectar su licencia de operación. Un inadecuado manejo de estos aspectos puede significar un aumento en la tasa de riesgo utilizada en la evaluación, pudiendo incluso generar vulnerabilidades intolerables para el negocio, impactando más allá de solo la decisión temporal respecto a la ejecución del cierre de la faena. La discusión respecto a la implementación del cierre al fin de la vida útil de una instalación ha sido abordada como una exigencia establecida por la normativa vigente y no como un beneficio, debido a que hoy las decisiones de postergar el cierre se realizan con la información estática disponible, no incorporando los riesgos que se generan en el tiempo y su impacto en el negocio. Para que la incorporación de la visión postulada con este tipo de análisis no resulte solo un ejercicio financiero, es importante el involucramiento activo de la alta gerencia y sus principales áreas, tanto a nivel compañía como faena, generando soporte y respaldo a la construcción de políticas y lineamientos, y aún más importante, fomentar que se transformen en tareas que se desarrollen día a día en la operación, a un costo razonable, mitigando así los riesgos sobre la rentabilidad futura del negocio.

Magíster en Economía Aplicada / El presente trabajo muestra los distintos riesgos que puede enfrentar un afiliado al sistema previsional chileno. Para luego plantear la importancia de medir estos riesgos de manera integral a través del riesgo de pensión. Teniendo en cuenta la naturaleza de largo plazo de los fondos de pensiones, se sugiere que este riesgo debe medirse y evaluarse bajo la perspectiva del ciclo de vida del afiliado. Recomendando como variable de interés para medirlo, la tasa de reemplazo del afiliado al momento de pensionarse. El objetivo de este trabajo es determinar una metodología apropiada para medir el riesgo de pensión, y desarrollar un modelo adecuado para su medición. Se presenta además una aplicación del modelo definido, sobre el riesgo en la toma de decisiones, presente en el riesgo de pensión. Se propone un modelo de riesgo pensión, como un proceso de simulación de Montecarlo, donde si simula la participación de afiliado durante su etapa activa en el sistema previsional. Considera el riesgo en la toma de decisiones a través de la edad de afiliación, la edad de retiro y la estrategia de inversión del afiliado; el riesgo de capital humano a través de una simulación de las cotizaciones del individuo en su cuenta individual; el riesgo financiero o de mercado a través de una simulación de las rentabilidades percibidas en cada período; y el riesgo de reinversión a través del cálculo de una anualidad con el saldo acumulado a la edad de retiro. Esto permite simular una distribución de probabilidad para el valor de una pensión y de una tasa de reemplazo. Se aplica este modelo para medir el efecto de un cambio en variables asociadas al riesgo en la toma de decisiones, sobre la función de distribución de la tasa de reemplazo. Los resultados muestran que la edad de afiliación y la edad de retiro tienen un efecto significativo sobre la tasa de reemplazo, aumentando la media de la distribución, así como su desviación estándar, con valores hacia la derecha de la misma. Un análisis sobre las estrategias de inversión de los afiliados muestran un trade-off entre una mayor tasa de reemplazo media y un mayor riesgo o probabilidad de obtener tasas de reemplazo bajas. Donde las estrategias de "ciclo de vida" - que van disminuyendo la exposición al riesgo en el tiempo- presentan mejores resultados en este trade-off. Por último, se encuentra que un aumento del ahorro voluntario tiene resultados favorables, similares a aquellos encontrados ante un cambio en las edades de afiliación y retiro. En síntesis, este trabajo logra desarrollar un modelo para medir el riesgo de pensión, que incorpora de manera efectiva los distintos riesgos que enfrenta el afiliado. Y tiene un alto potencial de análisis en la riqueza de información que entregan sus resultados.

Ingeniero Civil Industrial / Las grandes tiendas por departamento han ampliado su gama de productos ofrecidos, incluyendo los servicios financieros, desarrollando así sus propias tarjetas de crédito, que permiten mayor flexibilidad de pago y mayor alcance de productos. Sin embargo, existe una diversa cartera de clientes, como algunos que no compran regularmente a cuotas y otros que no cumplen con sus pagos, introduciendo así el riesgo. Entonces surge la importancia de identificar cuáles son los clientes más valiosos para la empresa. El presente trabajo de título se desarrolla en una empresa de retail la cual cuenta con su propia tarjeta de crédito. La memoria tiene como objetivo estimar el valor de los clientes incorporando el riesgo financiero. Para cumplirlo, se hace énfasis al estudio de dos variables fundamentales: El interés generado por el uso de la tarjeta y el riesgo. El interés depende de muchos factores como lo son el holding, el número de cuotas, el monto de la compra, entre otros. Esto convierte el valor del interés en una variable de alta volatilidad que no permite predecir un valor exacto de este. Por lo tanto se decide ordenar a los clientes según su valor, dividiéndolos en 4 grupos. Para determinar el valor de los clientes se utilizará la fórmula de Lifetime Value, considerando como margen el interés que pagan los clientes al pagar por cuotas y por otra parte el riesgo financiero. Para estimar el interés, se utilizan 3 conjuntos de variables distintos combinados con 4 tipos de modelos de demanda: Lineal, Log-Normal, Poisson y Binomial Negativo; para así, identificar que combinación de estos permite valorizar y ordenar a los clientes con mayor nivel de precisión utilizando la matriz de confusión como herramienta de medición. Los dos primeros conjuntos de variables son referentes a las variables RFM mientras que el otro utiliza además variables demográficas y otras asociadas a la tarjeta. Mediante un análisis por cuartiles, se obtiene que el cuartil superior entrega el 80% del margen interés a la firma mientras que el resto entrega 15%, 4% y 1%. El valor de cada grupo es de $256Mil, $41Mil, $13Mil y $1,6Mil respectivamente, donde el cuartil superior e inferior muestran mayor estabilidad que los cuartiles centrales al mantenerse un mayor número de clientes en el mismo grupo de un periodo a otro. Se identifica que el modelo de poisson presenta los mejores resultados de distinción de clientes para cada conjunto de variables mostrando una leve superioridad con el set RFM, llegando así a ubicar aproximadamente el 49% de los clientes en su grupo correspondiente, el 43% en la vecindad y tan solo el 8% en los grupos más apartados. Destacando su mayor nivel de acierto para el mejor y peor cuartil con un 58,5% y 57% de acierto respetivamente. En conclusión, la metodología propuesta permitiría a la empresa identificar a sus mejores clientes tomando en consideración el riesgo asociado.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / Esta tesis tiene como objetivo principal, el desarrollo de un modelo avanzado de medición y valorización del riesgo operacional tecnológico para el Banco Crédito e Inversiones (en adelante BCI), basado en los requerimientos de capital planteados en el acuerdo internacional de Basilea II. Este modelo busca ajustar (disminuir) la provisión por riesgo operacional en un 20% de aquí a 3 años (5% el 1er año, 10% el 2do y 20% el 3er año), aumentar las utilidades, el valor de la empresa, potenciar el control interno y el Gobierno Corporativo de la organización. El modelo propuesto se divide en tres etapas; la primera consiste, en el desarrollo de un marco conceptual basado en las mejores prácticas recomendadas por el estándar internacional Cobit, a objeto de identificar y evaluar los controles asociados a los procesos tecnológicos considerados como claves y que pueden generar riesgos en este ámbito. En una segunda etapa, se establecen métricas idóneas y una metodología para medir cualitativamente el riesgo, la efectividad y cumplimiento de cada uno de los controles claves seleccionados, obteniéndose información valiosa para gestionar mejoras a dichos controles y de esta manera influir en la disminución continua de los niveles de riesgo tecnológico. En una tercera etapa, se desarrolla un modelo estadístico de evaluación cuantitativa del riesgo operacional tecnológico, tomando como base metodológica un modelo conceptual desarrollado por PricewaterhouseCoopers y la metodología Value At Risk (VaR), realizando la gestión de toda la información proveniente de las entradas definidas en la primera etapa del Modelo. De acuerdo a lo anterior, se establece una manera de integrar toda la información de riesgos generada, transformándose en un panel de luces de los principales riesgos asociados a los procesos tecnológicos, niveles de cumplimiento, efectividad de los controles y la valorización asociada a estos riesgos. Finalmente, se efectúa un ejercicio real de cálculo de provisiones utilizando el modelo avanzado de cálculo de Riesgo Operacional Tecnológico propuesto y se compara el resultado obtenido, con el resultado del cálculo efectuado por el Banco a finales del 2010, sin la aplicación de éste modelo, a objeto de comprobar si se cumplen los objetivos propuestos. En conclusión, se demuestra en parte la tesis propuesta, ya que la disminución del requerimiento de capital para los riesgos tecnológicos del Banco disminuyó en MM$328 (7,8%) para año 2011 (1er año), respecto de lo calculado en el ejercicio anterior durante el 2010, faltando el cálculo de los montos de provisión para el resto de los procesos y unidades de negocio cuyos riesgos operacionales también deben ser evaluados y que no eran parte del ámbito de este proyecto. De acuerdo al resultado obtenido, el ahorro en provisiones puede seguir aumentando si se logra mejorar el nivel de madurez de los controles, lo que permitiría disminuir aun más las pérdidas reales, mejorar la calificación del riesgo y su posterior valorización, lo que transforma a este modelo en una herramienta poderosa para la gestión de dichos conceptos y un apoyo importante al Gobierno Corporativo del Banco.

Este trabajo busca encontrar una medida forward looking para cuantificar el riesgo sistémico del sistema bancario peruano utilizando la metodología de Systemic Contingent Claims Analysis (SCCA). Usando datos diarios entre 2007 y 2015 para los cuatro bancos con mayor participación de mercado del Perú, se calculan los indicadores de distancia al default, probabilidad de default y pérdidas en caso de default mediante el modelo estructural de Black- Scholes-Merton. Con este primer paso es posible conocer el comportamiento de riesgo individual de cada entidad. Luego, se hace uso de la teoría de valores extremos (EVT) y de la teoría de cópulas para hallar una medida forward-looking que cuantifique el riesgo sistémico a través de la medición de las pérdidas esperadas totales y proyectadas para el sistema bancario en caso de default, tomando cuenta la dependencia que existe entre las entidades bancarias. Se encuentra que el sistema bancario peruano, representado por sus cuatro entidades más importantes, se encuentra saludable en su conjunto a inicios del 2016, aunque hay entidades que merecen mayor atención pues podrían ser consideradas como too big to fail. / Tesis

Most empirical studies in nance use data on a daily basis which is obtained by retaining the last observation of the day and ignoring all intraday records. However, as a result of the increased automatization of nancial markets and the evolution of computational trading systems, intraday data bases that record every transaction along with their characteristics have been stablished. These data sets prompted the development of a new area of research ( nance with high frequency data), and in 1980 a literature based on the mechanisms of trading began (forms of trading, rules on securities trading, market structure, etc.), originating the Theory of Market Microstructure for the valuation of nancial assets, whose models advocate that timing transmits information. Then the literature proposed an extension to risk management by calculating the implied volatility, which is estimated by the realized volatility on an intraday level, and its applications for a ner value at risk (VaR). / Tesis

La economía de muchos países hoy en día está fuertemente relacionada al sector minero. Perú no es la excepción, teniendo en cuenta que este sector representa cerca del 15% del PBI del país, además de representar cerca al 65% de lasexportaciones. Sin embargo, esta actividad económica se desarrolla bajo ciertas características particulares, el desarrollo de los proyectos mineros se encuentran en muchos casos en sitios alejados y remotos de difícil acceso, donde las condiciones climáticas pueden ser muy variables. Lo que influye no solo en los costos de operación sino también en su desarrollo diario. Sumado a todo esto hoy en día se presenta otro desafío; como son los riesgos derivados de los fenómenos naturales como inundaciones, deslizamientos, olas de calor y frio entre otros que pueden alterar la operatividad de la industria minera, es precisamente estos nuevos aspectos, el tema central de nuestra investigación: la relación entre la minería e impacto climático. El presente trabajo de investigación busca identificar una aproximación metodológica sobre los principales riesgos asociados al cambio climático en el sector minero, basado en una recopilación de estudios realizados sobre las principales amenaza y la vulnerabilidad a las que se puede ver involucrado la minería en el Perú. Dicha identificación de riesgos se enfocará en los factores sociales, económicos y ambientales; por ejemplo, los riesgos relacionados con la disponibilidad de los recursos hídricos y energéticos utilizados en los procesos productivos, los riesgos sobre la cadena de suministros y finalmente los riesgos del cambio climático sobre el factorhumano. Para tal fin se revisarán los diversos estudios realizados sobre los riesgos vinculados del cambio climático, específicamente relacionados con el sector minero, tanto a nivel mundial así como en el Perú. Por ejemplo, tomaremos como referencia el “Manual para la Evaluación de Riesgos originados por Fenómenos Naturales” elaborado por el Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción de Riesgos de Desastres (CENEPRED), y los lineamientos establecidos por el International Council on Mining & Metals (ICMM), relacionado con las políticas de manejo sobre el cambio climático en el sector minero y metalúrgico / Tesis

La investigación realizada se originó por la importancia económica del sector minero para el Perú y la caída en los niveles de ventas que se registró a partir del 2013. Esta caída se originó principalmente porque China, comprador número uno de metales en el mundo, cambió su modelo económico y se enfocó en el consumo interno, además del endurecimiento paulatino de la política monetaria de Estados Unidos y el difícil acceso de financiamiento a las mineras, entre otras. Frente a esta caída de ventas a nivel global, Ernst & Young realizó un estudio que identificó los principales riesgos que afectaban el valor de las empresas mineras; uno de los principales riesgos fue la gestión eficiente del efectivo y que para ello, una de las fuentes de liberación del mismo era la gestión de las necesidades operativas de fondos (inventarios, cuentas por cobrar y cuentas por pagar) debido a la adaptabilidad de sus componentes en el corto plazo. La importancia de la gestión de las necesidades operativas de fondos (NOF) deviene porque determinan el nivel de inversión necesario para la continuidad de las operaciones y la gestión de sus cuentas es medida a través del ciclo de conversión del efectivo. Por lo tanto, el propósito del presente estudio es identificar cómo el Valor de las empresas mineras peruanas está influenciado por la gestión de las NOF y cuáles son las determinantes de esta última considerando las particularidades del sector minero. Para cumplir con el objetivo principal, se realizó una revisión de literatura teórica y empírica que permitió el planteamiento de las hipótesis para la investigación, y por la naturaleza del estudio se aplicó la metodología cuantitativa. En este caso, se utilizó información trimestral de 7 grandes empresas mineras que operaron en Perú entre los años 2005 y 2016, además, las mismas cotizan en la Bolsa de Valores de Lima, la data se analizó con el instrumento econométrico de Panel de Datos en el software Stata. Como resultados, se concluyó que la reducción de 1% de recursos invertidos en las NOF incrementa el Valor Financiero de las empresas mineras peruanas en 0.047%, además, cuando el EBITDA (p=0.00) se incrementa en 1%, el valor se incrementa en 1.048%. Por otra parte, los factores que determinan la eficiencia de las NOF son la edad de la firma, precio del mineral y costo de producción (C2, cash-cost). La relevancia de las variables está en que la edad de la firma brinda un mayor nivel de experiencia en el sector y de cómo funciona, el precio del mineral determina los lineamientos para la operación de la mina y, finalmente, el costo de producción (cash cost) es también una de las variables relevantes debido a que en un sector tomador de precios, el costo de producción es crítico para el rendimiento financiero de la organización ya que es la variable que la empresa gestiona directamente. / Tesis

Ingeniera Civil Industrial / Para BancoEstado Microempresas (BEME), el monto de las colocaciones en el sector microempresa ha crecido más de 40% en los últimos cinco años. Debido a lo anterior, es importante mejorar el proceso de la otorgación de los créditos, respondiendo de forma más rápida las solicitudes. La Tecnología de Evaluación de Riesgo (TER) es una herramienta que evalúa a los clientes de BEME que solicitan créditos. Actualmente, para la mayoría de los clientes, este proceso consiste en visitas a terreno y entrevistas por parte de los ejecutivos, con la finalidad de corroborar la información otorgada por éstos, lo cual hace de la TER un procedimiento lento. Con el fin de disminuir este tiempo, se desarrollaron modelos de estimaciones lineales de las variables del estado financiero. De este modo se espera disminuir considerablemente el tiempo que se toman los ejecutivos al otorgar crédito alguno a microempresarios del sector agrícola. De igual manera, al usar el menor valor entre la estimación y lo declarado por el cliente para las variables Venta y Costo fijo y el mayor valor para la variable Margen, se reduce el riesgo de no pago dado que bajaría el monto de otorgamiento, reduciendo el riesgo de crédito del BEME. Asimismo, el almacenamiento de información reduce el riesgo operacional en la verificación de ellas. Además, la información guardada en el sistema le permite al banco generar propuestas comerciales para los clientes. También ayuda a la retención de los clientes, evitando la fuga de ellos, porque se genera un mejor imagen de banco dado que el proceso es más eficiente. En el presente trabajo, se desarrolla la implementación de TER Express en el sector agrícola, actualmente inexistente. Se estimaron seis modelos de regresión lineal generalizada, ya que este método es más robusto que la regresión lineal ordinaria, para las variables Venta, Costo Fijo y Margen. Esto se realizó para dos casos: por un lado, para los clientes que tienen más de un informe técnico en los últimos 36 meses y por otro, para clientes que sólo tienen uno. Los modelos se han seleccionado al comparar los sub-grupos, eligiendo aquello que tiene menor estadístico BIC. Las variables, que explican de mejor forma los resultados de este trabajo, son: formalidad del cliente, el sub-segmento al cual pertenece, el tipo de vivienda, entre otro. Se arroja el coeficiente de determinación R^2de 86% para el modelo Venta con historia y 77% para Venta sin historia; en el caso de Costo Fijo con historia y sin historia, el estadístico es de 81% y 48%, respectivamente; y por último, para los modelos de Margen, el estadístico es de 40% y 13%, respectivamente. Durante el trabajo, se ha intentado agregar la variación de precio de los productos como variable independiente con los datos publicado por la Oficina de Estudios y Policitas Agrarias (ODEPA), pero no se ha logrado encontrar suficientes datos para todos los productos y el tiempo que se requieren. Finalmente, se recomienda al banco integrar variables exógenas al modelo, como el PIB, la tasa de desempleo sectorial y la variación del precio de los productos que venden los microempresario cuando están disponibles, de modo que éstos lleguen a ser más robustos. / 9/8/2021

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / En la industria bancaria se ha demostrado que la mejor estrategia para obtener rentabilidades sobre el promedio y de largo plazo, es tener una relación estrecha con los clientes, que incluye una oferta de productos a la medida y una atención de excelencia, lo anterior BEME lo ha logrado, pero a su vez existe un amplio mercado de microempresas no bancarizadas que corresponde a un 49%, ahí nace la importancia de captar estos clientes, conocerlos y generar vínculos antes que la competencia. Este proyecto propone una mejora al actual proceso de evaluación de riesgo crediticio de los clientes en BancoEstado Microempresas, que permita ofrecerles un producto en un menor tiempo en comparación con el proceso actual, además de entregar ofertas de otros productos crediticios (tarjeta de crédito y línea de crédito), y bajo el prisma de la organización le permitirá aumentar la productividad y eficiencia en la gestión. Para lograr lo anterior, el proyecto integra evaluación del riesgo crediticio, utilizando modelos de credit scoring, para lo cual se propone un proceso con el fin de incorporar cambios en la estimación del perfil de riesgo de los clientes. La mejora del proceso se basa en la metodología de diseño a partir de los patrones de procesos, detalla desde la arquitectura de la empresa y de sus procesos internos hasta diseños del apoyo computacional, como la lógica de negocio requerida para implementar la solución. Se realizó un prototipo del proceso implementado en ciertas sucursales de BancoEstado Microempresas, donde se comprobó que la solución disminuye los tiempos de evaluación y resolución de créditos, además que simplifica la entrevista al cliente y aumenta las soluciones a las necesidades del cliente.