Seminario para optar al título de Ingeniero en Información y Control de Gestión / Esta tesis estudia la existencia de ventanas de no linealidad en los retornos accionarios de las principales empresas del mercado mexicano de valores pertenecientes al IPC. Para ello se utiliza la metodología empleada por Hinich y Patterson (1996) la cual basa su funcionamiento en realizar distintos test que prueben la existencia tanto de linealidad como de no linealidad a una muestra segmentada en ventanas. La prueba se realizó sobre doce de las empresas más representativas del principal índice accionario de México, el IPC. Los resultados del estudio confirman la existencia de no linealidad para la mayoría de las empresas estudiadas, tal como ha sido probado en los principales mercados del mundo incluyendo al mercado de valores chileno. Además se encuentra evidencia de episodios de no linealidad simultáneos para mas de una empresa en una misma ventana. Por último se encuentra evidencia de un episodio de no linealidad simultaneo en el IPC y tres empresas estudiadas. Las posibles explicaciones micro y macroeconómicas son revisadas en la parte final de la investigación, en la cual, se realiza un vaciado noticioso, local e internacional, de cada ventana que contiene al fenómeno en cuestión.

Alrededor de 30 años atrás, algunos estudios de tendencias a largo plazo basados en modelos numéricos, postularon que debido al aumento de la concentración de ciertos gases de efecto invernadero, se produciría un enfriamiento y encogimiento de la región F de la ionósfera (Roble, 1989). A pesar de múltiples intentos de corroborar estas predicciones, hasta ahora no hay evidencia suficiente apoyando esta conjetura. La razón para esto no es la falta de mediciones ni la estimación de tendencias, que es relativamente sencilla de efectuar, sino, la determinación correcta de las incertidumbres estadísticas en éste análisis. Para verificar esta predicción, se ha realizado un estudio de la altura de la densidad máxima de la región F utilizando los datos producidos por la ionosonda del Radio Observatorio de Jicamarca. Las mediciones se extienden desde 1993 hasta 2012. En este trabajo, primero se discutirá el criterio utilizado para armar las series de tiempo a partir de los datos obtenidos, para luego presentar el procedimiento aplicado para determinar la tendencia en el región F, que es similar al usado por Ulich (1997). Además se discutirá la precisión de este estimado, siguiendo la técnica propuesta por Weatherhead (1998), que considera posibles correlaciones en la serie de tiempo. / Tesis

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica. Ingeniero Civil Eléctrico / El modelamiento de series de tiempo es un problema transversal a diferentes áreas de ingeniería y ciencias. Este tópico, visto a través del foco de aprendizaje de máquinas o aprendizaje estadístico, se reduce a elegir un modelo de regresión que sea lo suficientemente flexible sin que sobreajuste al conjunto de entrenamiento y, por ende, permita generalizar. No obstante, la elección de modelos flexibles suele venir de la mano de poca interpretabilidad de los mismos, como por ejemplo en modelos con estructura tipo \textit{caja negra}. Los modelos más flexibles son preferidos para problemas de alta complejidad, debido a su ajuste con mayor precisión a las observaciones. Más aún, el ajuste de los modelos predictivos es una componente crìtica para la regresión en línea aplicada a problemas reales. Es por ello que se decide abordar el tema del aprendizaje en línea para series de tiempo no lineales a través de un modelo flexible, que extiende la teoría del filtrado adaptivo lineal, al caso no lineal, haciendo uso de transformación de espacio de características basadas en \textit{kernel} reproductivos. Los objetivos de la investigación realizada son (i) presentar e interpretar el estimador de filtro de \textit{kernel} adaptivo (KAF) al contexto de regresión no lineal de series de tiempo, (ii) extender, en términos de mejoras sobre el algoritmo y el ajuste de sus hiperparámetros, la aplicación estándar de KAF validada sobre series sintéticas y datos reales y (iii) acercar la interpretabilidad y aplicabilidad de los métodos KAF para usuarios, validando la mejora tanto en desempeño predictivo como en ajuste de modelos con las extensiones propuestas. Para ello, este trabajo de investigación reúne los resultados principales de dos investigaciones previas, la primera enfocada en mejorar la predicción de KAF utilizando una entrada exógena de un sistema. En ese contexto se estudió el comportamiento de descarga de batería de ion-litio para una bicicleta eléctrica que utilizaba como entrada exógena mediciones de altitud derivadas a partir de coordenadas de geolocalización. El objetivo era caracterizar la posible dependencia oculta a través del descubrimiento automático de relevancia de las variables al momento de la predicción; para lo cual se usó un \textit{kernel} Gaussiano de Determinación de Relevancia Automática (ARD). Por otro lado, la segunda investigación se centró en la validación de una metodología para la inicialización de KAF extendiendo el estimador a una variante probabilística para mejorar su desempeño y entrenamiento, proponiendo hibridar la estimación en línea adicionando un entrenamiento en \textit{batch} que permite encontrar los hiperparámetros óptimos de la extensión propuesta. Adicionalmente, este enfoque permitió proponer un regularizador novedoso para abordar dos de los problemas más desafiantes de diseño según el estado del arte para KAF: el ajuste del hiperparámetro del \textit{kernel} Gaussiano y el tamaño del diccionario usado por el estimador. La metodología fue validada tanto en datos sintéticos, específicamente para el caso del atractor caótico de Lorentz, como en datos reales, los cuales correspondieron a una serie de viento extraída a partir de mediciones de anemométro. Ambos estudios mostraron resultados prometedores, acercando el uso de KAF a usuarios neófitos, tanto por las metodologías desarrolladas que quedan como guías metodológicas aplicadas, como por la interpretabilidad proporcionada a través de toda la investigación, caracterización y desarrollo del uso de KAF. Finalmente se dejan desafíos futuros con respecto a promover más aún la automatización con respecto a la selección de hiperparámetros del modelo, lo que culminaría con un desarrollo completamente adaptivo de estos métodos, vale decir, con intervención mínima del usuario en la selección de los hiperparámetros.

Desarrolla los modelos de cambio de régimen de transición determinística denominado modelos SETAR, cuya principal característica es su aplicación en series que presentan ciclos límites, frecuencias dependientes de amplitud y fenómenos de salto, que no pueden ser estimadas mediante los modelos lineales de series de tiempo. La metodología empleada se basa en la propuesta por (Tong, 1978) y (Tsay, 1989) que incluye la identificación y estimación de los parámetros estructurales. Por otra parte en la hipótesis de investigación se plantea una comparación entre los modelos SETAR y los modelos GARCH, a fin de determinar el modelo más apropiado para modelar las series económicas. / Tesis

La presente investigación trata sobre la creación y aplicación de una Metodología para solucionar problemas resolubles de manera determinista mediante técnicas sencillas y en un tiempo razonable, como puede ser, por ejemplo la resolución de ecuaciones lineales, la realización de pronósticos basados en la ecuación de la línea, pudiendo acortar el tiempo de resolución, más o menos largo, de una manera aceptable Se presenta una nueva metodología, que utiliza la clase Box-Jenkins, para la predicción de la demanda de llamadas, que efectúan los clientes a los centros de llamadas más conocidos como call-center. Se registró, en el trabajo de campo, los aportes y los modelos de solución de diversos autores: orientación del asesor, aporte de investigadores de la UNMSM, investigaciones desarrolladas en diversas organizaciones y las propuestas del autor. El propósito de la Tesis es generar un modelo de consenso con mayor eficiencia que las alternativas existentes y aplicar este modelo en la realidad administrativa. El estudio concluye que la propuesta metodológica para rediseñar procesos de atención al cliente, dentro del contexto de los modelos empresariales, empleando herramientas de serie de tiempos funciona de manera eficiente y reporta excelentes resultados en su aplicación, lo que ha de redundar en la mejora de la eficiencia y competitividad derivado de un uso racional de un recurso escaso clave, el humano. / --- This research is about creating and implementing a methodology to solve problems deterministically solvable through simple techniques and a reasonable time, as can be, for example, solving linear equations, the performance of forecasts based on the equation of the online and can shorten the resolution time, more or less long, in a manner acceptable We present a new methodology, which uses the Box-Jenkins class, for prediction of demand for calls, which make customers call centers known as call-center. Was recorded in the field, contributions and solution models from various authors: guidance counselor, contribution of researchers from San Marcos University, research conducted in various organizations and the author's proposals. The purpose of this thesis is to generate a consensus model more efficiently than existing alternatives and apply this model in the administrative reality. The study concludes that the proposed methodology to redesign customer processes within the context of business models, using time series tools works efficiently and provides excellent results in their application, which would be in improving efficiency and competitiveness from a rational use of a scarce resource key, the human.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Recursos y Medio Ambiente Hídrico / Ingeniero Civil / Los recursos hídricos superficiales que proceden desde el lado oeste de la cordillera, al sur del paralelo 33°S constituyen un eje fundamental en el insumo a la actividad agrícola e industrial de Chile, ofertando el agua potable de casi la mitad de la población y representando un 70% de la capacidad instalada de energía hidroeléctrica. Durante la pasada década, se ha creado una mayor conciencia en la comunidad científica respecto de la alta variabilidad interanual y a largo plazo que afectan a los regímenes de precipitación, temperatura y escorrentía. Por otro parte, estudios recientes muestran una tendencia significativa a la baja en la precipitación de muchas estaciones en todo el país, junto con el aumento de tendencias crecientes de la temperatura en la depresión intermedia de Chile y en las cabeceras. La tendencia decreciente en la precipitación es más pronunciada en estaciones al sur de los 38° S, y la tendencia de la temperatura muestra signos opuestos para las estaciones de la costa (negativos) y del valle (positivos). Estos cambios tanto en la precipitación como en la temperatura se reflejan en la escorrentía, por lo que se hace necesario el estudio de la variabilidad espacial y temporal de la misma. Este trabajo se concentra en el estudio series de tiempo de caudal a nivel anual y estacional para 44 ríos en el centro y sur de Chile, repartidas en la eco-región entre los 34°S y 45°S para el periodo 1952-2003. El objetivo es el análisis espacial y temporal de la variable para toda la región y su relación con los siguientes índices climáticos (IC): Índice de Oscilación del Sur (SOI), El Niño Oscilación del Sur (ENSO), Oscilación Decadal del Pacífico (PDO) y el índice de Oscilación Antártica (AAO). La variabilidad espacial es estudiada a través de un procedimiento de clúster orientado a definir patrones regionales de caudal, debido a la naturaleza puntual y no distribuida de la variable. Este análisis probó la existencia de dos patrones principales (norte y sur) divididos aproximadamente por el paralelo 37,5° S. Para el estudio de la variabilidad temporal se aplicó una metodología basada en el análisis espectral orientado a destacar los ciclos no regulares. Primero se procede a la aplicación análisis singular espectral (SSA) con el propósito de encontrar las componentes representativas de los ciclos no regulares y para poder filtrar las series, remover el ruido y así potenciar las señales a detectar. Posteriormente se incorporó la aplicación de los métodos Multitaper (MTM) y Máxima Entropía (MEM) para encontrar y validar respectivamente aquellas periodicidades o ciclos interanuales y decadales. Estos métodos son escogidos dada su aplicabilidad para series con una longitud de registro limitada (≤ 50 años), lo que representa el caso de este estudio. Las periodicidades encontradas fueron de 2 (concentrado en verano), 4, 7 y 10 años. También se encontraron correlaciones significativas con IC en diferentes escalas espaciales y temporales. La influencia con ENSO es más fuerte en el patrón norte, mientras que existe una correlación fuerte entre la AAO y la PDO con los flujos de verano del patrón sur. Además se encontraron tendencias decrecientes que afectan a la región entre los 37,5° S y 40° S. estas tendencias son coherentes con las tendencias decrecientes encontradas con la precipitación en esta área, y también con una tendencia decreciente encontrada en el SOI. Tanto las tendencias como los ciclos encontrados son estadísticamente significativos al 95%. Se espera que estos resultados provean información relevante para una correcta toma de decisiones en el contexto de una creciente demanda de agua para diversos usos, así como también, como una contribución a la comprensión general de los patrones climáticos de variabilidad en la costa del pacifico.

Memoria para optar al Título Profesional de Médico Veterinario / Se estudió efecto que tiene la variación de temperatura y precipitación en la abundancia poblacional de tres especies de flamencos: Phoenicoparrus jamesi, Phoenicoparrus andinus, Phoenicopterus chilensis. Estudios que se realizaron en el salar de Surire, salar de Huasco, salar de Pujsa y salar de Atacama, a fin de identificar el efecto que tendrían los cambios climáticos en dichos salares. Los métodos empleados consistieron en análisis de series de tiempo mediante modelos ARIMA, para evaluar la distribución y estimación de la población. Mientras que para analizar el efecto de la variación de precipitación y temperatura en la población se realizó un análisis de correlación cruzada. Se evidenciaron efectos climáticos en la abundancia poblacional en el caso del flamenco Andino y Chileno principalmente. La estacionalidad ocurrió principalmente en la época de verano. Las estimaciones del modelo ARIMA mostraron una disminución de la población en un periodo aproximado de tres años

Magíster en Ingeniería de Redes de Comunicaciones / La planificación de las operaciones de una empresa puede ser entendida como un conjunto de técnicas cuyo objetivo es conseguir el máximo beneficio mediante el uso de insumos y medios utilizados por ella en su proceso productivo. Específicamente, en el contexto de la provisión de servicios de telecomunicaciones se pueden distinguir problemas asociados a la planificación de las redes de telecomunicaciones, entre los cuales se encuentra la evaluación de desempeño de los sistemas de comunicaciones y las proyecciones de tráfico. Los modelos matemáticos de teorías de colas y de renovación, de identificación y control de sistemas, y de series de tiempo, se utilizan habitualmente para modelar y proyectar tráfico de redes de datos. En el presente trabajo se implementan y comparan distintas metodologías con base en la representación de series de tiempo, con el objetivo de modelar tráfico en nodos de red de acceso a servicios de banda ancha. En este trabajo se implementan las series de tiempo como filtros de tiempo discreto. Se desarrollan modelos ARMA con representaciones ARMAX y GARCH, que se utilizan en control de sistemas y econometría, respectivamente. Las series de tiempo de tráfico de los nodos de acceso de banda ancha también se modelan con filtros de Kalman de tiempo discreto. Los resultados obtenidos en el trabajo comprenden la comparación de los modelos ARMAX, GARCH y filtros de Kalman para predicciones de tráfico. Las métricas de desempeño, como errores de predicción y test de hipótesis de correlación, entre la serie estimada y la de verificación, se aplican a los modelos de tráfico de los nodos de red de banda ancha. Los filtros de Kalman, en la mayoría de las comparaciones, presentan mejores parámetros de desempeño que los modelos ARMA, y entre los modelos ARMA, la construcción ARMAX tiene los menores índices de error. En cuanto a los modelos GARCH, en todos los casos, tienen los mayores errores entre las series de validación y de salidas de los modelos. El aporte de este trabajo es la comparación de distintas metodologías de construcción de modelos de tráfico, con técnicas de distintos dominios que no se habían utilizado en un problema común como modelos para pronósticos de tráfico de redes de datos. De esta forma se implementa una nueva revisión de distintos modelos de series de tiempo en el contexto de planificación de sistemas de comunicaciones, que permite tener distintas alternativas de evaluación de modelos de tráfico, en contraste a las restricciones actuales de evaluación, como construcción de parámetros de desempeño. Se propone que el trabajo puede ser extendido incorporando filtros adaptivos, además de la representación de series de tiempo que incluyan la dimensión espacial. Así, las series espacio-temporales podrían representarse como filtros adaptivos para disminuir la complejidad de los modelos predictivos.

No autorizado por el autor para ser publicada a texto completo / El siguiente trabajo fue realizado en EECOL ELECTRIC, empresa canadiense cuyo rubro es la comercialización y venta de artículos eléctricos. Esta empresa ha experimentado un crecimiento rápido en los últimos años y presenta problemas en el manejo y administración de su inventario, lo que ha provocado que tenga altos niveles promedios de inventario en algunos productos, mientras que en otros presente frecuentes quiebres, reduciendo las utilidades y el nivel de servicio entregado. Este problema se debe a que no existe una política estandarizada que se apoye en herramientas, como son modelos de pronósticos de demanda y de gestión de inventarios, para realizar los pedidos de forma eficiente a sus proveedores. Otro aspecto que dificulta la administración del inventario, es la lejanía de algunos de sus proveedores, lo que se traduce en largos y variables tiempos de entrega. Así, el objetivo central del estudio es diseñar y evaluar un prototipo de modelo de administración de inventario que busque disminuir su nivel de inventario en bodega sujeto a un nivel de servicio dado para un subconjunto de productos. Para ello se seleccionaran familias de productos de la sucursal de Santiago, se analizaran las ventas de su casa matriz, se escogió esta sucursal porque es la que presenta mayores ventas y es donde se generan las mayores utilidades, las familias escogidas son representativas y los modelos aplicados a estas pueden ser extensibles a las demás familias y sucursales. Para realizar los pronósticos de demanda se utilizaran, los modelos cuantitativos basados en series de tiempo, se analizaran los pronósticos con varios de los modelos existentes, escogiendo para cada familia el que arroje el menor error. Para el manejo del inventario, se realizó la clasificación de los productos en ABC siendo A el 20% de los productos que generan el 80% de las ventas y BC el 80% de los productos que generan el 20% de las ventas, hecha esta clasificación para los artículos A el modelo de gestión de inventario propuesto fue el modelo de revisión continua y para los artículos BC el modelo de gestión de inventario propuesto fue el modelo de revisión periódica. Con esto se logra ordenar y tener un mejor control del inventario, reduciendo los quiebres de stock o identificar con anticipación estos quiebres y tomar las medidas necesarias. Para evaluar el desempeño del modelo propuesto versus la situación actual se simulo el funcionamiento de los modelos en un periodo de siete meses (enero 2010 hasta julio2010) se comparó con la situación actual, para la mayoría de las familias con los modelos propuestos se logran mejores resultados, se bajan los niveles de artículos en stock, se disminuyen los quiebres, se ordena la manera en que se hace la revisión de los inventarios y la forma de hacer los pedidos.

Las series de tiempo estudiadas en astronomía, también conocidas como “Curvas de Luz”, contienen información del brillo estelar versus tiempo y se caracterizan por estar irregularmente muestreadas, poseer múltiples espacios sin datos (gaps) y ser ruidosas. El análisis de curvas de luz permite estudiar el comportamiento del objeto estelar en cuestión, detectar eventos de interés, despejar otros parámetros del objeto y realizar tareas de clasificación estelar. En la actualidad son múltiples los catálogos de curvas de luz producidos por sondeos astronómicos alrededor del mundo. La extensión de estas bases de datos sumada a las características ya mencionadas de las curvas de luz, hacen que el análisis de series de tiempo astronómicas sea una tarea difícil y costosa. Es por esto que existe un gran interés por el desarrollo de métodos inteligentes que sean capaces de analizar automáticamente los extensos catálogos de curvas de luz. En el presente trabajo de memoria se propone y prueba una metodología para la detección automática de período orbital en series de tiempo astronómicas, basada en la correntropía y su espectro de potencia. La correntropía es una medida de similitud en un espacio de alta dimensionalidad entre muestras separadas en el tiempo en el espacio de entrada. La correntropía también puede definirse como una generalización de la auto-correlación ya que es capaz de detectar no linealidades y no está restringida a procesos Gaussianos. El método propuesto combina la densidad espectral de la correntropía con la técnica de folding, la técnica del ranurado, y otras técnicas convencionales de análisis de señales. La aplicación propuesta en esta memoria de título está enfocada a un aspecto del análisis de curvas de luz, el cual corresponde a la detección de período de estrellas variables periódicas. El método desarrollado se prueba sobre una base de datos de 193 curvas de luz de estrellas binarias eclipsantes obtenidas del proyecto MACHO y cuyo período es conocido. La mejor versión de la implementación desarrollada obtiene un 58% de aciertos (91% si se consideran los múltiplos), superando a la auto-correlación convencional (20% de aciertos) y a una batería de aplicaciones de detección de período en curvas de luz compuesta por Period04, SigSpec y VarTools (todas disponibles en la literatura). Sin embargo, el desempeño del método debe ser mejorado si se desea aplicar en bases de datos de tamaño real. Por lo tanto se propone una serie de modificaciones, entre las que se incluye: Incorporar una etapa de ajuste fino de períodos candidatos; diseñar una métrica de calidad basada en la entropía cuadrática de Renyi; y diseñar una estrategia para escoger los parámetros de los kernel utilizados.