Ingeniero Civil / Este trabajo aborda el análisis de incertezas que se presentan en la construcción de túneles, los cuales afectan directamente a la estimación de plazos y costos del proyecto. Primero, se identifican y describen las variables que afectan un proyecto de túneles, el cual se puede dividir en 3 etapas: exploración geotécnica, diseño y construcción. Se consideraron 3 métodos distintos de excavación: tradicional en roca (perforación y tronadura), tradicional en suelo (método NATM) y mecanizada (tuneladoras o TBM). Toda la información fue obtenida por bibliografía existente o de antecedentes obtenidos por entrevistas a expertos del área. A continuación, se realiza un análisis jerárquico de las incertezas en base a la metodología AHP (Analytic Hierarchy Process). Para jerarquizar incertezas se requiere del juicio experto, por tanto se solicitó la colaboración a 9 profesionales con experiencia en túneles de la empresa Arcadis Chile. Se encuestaron especialistas en Geología (1), Ingeniería de Minas (3), Ingeniería Civil (3) y Construcción Civil (2), considerando una selección de variables identificadas previamente, para obtener prioridades por especialidad. De éste análisis se concluye que la mayor cantidad de incertezas en un proyecto de túneles provienen de la etapa exploratoria (59%) y de la construcción (22%). En la etapa exploratoria, las condiciones hidrogeológicas y geológicas son las más importantes (25% y 24% respectivamente). En la etapa de construcción, las principales incertezas son problemas medioambientales (6%), calidad de la construcción (8%) y administración de la faena (8%). Asimismo, se determinó que el método de TBM es más incierto que el método NATM al momento de elegir cuál de los dos métodos excavar en suelo (54% vs 46%); y también más incierto que el método de Perforación y Tronadura cuando se excava en roca (55% vs 45%). Además, éste método es más sensible a las incertezas asociadas a la exploración, mientras que la excavación en suelos es más sensible al diseño y la excavación en roca a la construcción del túnel. Con los resultados obtenidos, se sientan las bases para un análisis cuantitativo de riesgo en la construcción de túneles.

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Ingeniero Civil Industrial / El siguiente trabajo busca establecer una metodología de seguimiento, aplicable a los modelos de riesgo crediticio de Banco Estado Microempresas (BEME), basados en regresiones logísticas, esto con el fin de levantar alertas sobre variables importantes de los modelos que están influyendo en la pérdida de poder predictivo en el tiempo. Por otro lado, se busca establecer una medida de riesgo de las pérdidas potenciales para los modelos, basadas en la conocida medida Value at Risk (VaR), con el fin de poder comparar los modelos sin recalibrar con los modelos hipotéticos de una recalibración dinámica de los mismos, capturando de forma objetiva, cambios estructurales. Para estudiar el problema de seguimiento, se busca generar una metodología que pueda ser replicable para mantener un seguimiento periódico. Para esto, se desarrolló una metodología capaz de generar de forma automática bases analíticas basada en los filtros conocidos que BEME utilizó para la creación del modelo Ambiental, el que tiene como función otorgar un puntaje a personas naturales para la pre-aprobación de un crédito. Luego, se realizó diferentes test estadísticos, en los cuales se establece un intervalo en el cual el estadístico puede oscilar, considerando que si sale de los límites establecidos, se está en presencia de cambios en las variables. Entre las pruebas utilizadas están: Beta-1, Beta-1 modificado y Fieller, los cuales mediante re-calibraciones temporales son capaces de determinar si las variables de los modelos siguen siendo de igual forma significativas. Como resultado de las pruebas, se obtuvo que para este modelo en particular la forma de calcular el criterio de bondad, que determina si se espera que será un bueno o mal cliente, representa una limitante, ya que solo es posible realizar un seguimiento a clientes con al menos un año de historial. Por otro lado para aprovechar esto se consideraron ventanas móviles de un año de la base analítica, como entrada de dato, con el fin de realizar pruebas de seguimiento más robustas y se comparó con ventanas de menor tamaño de nueve, seis y tres meses, donde se cumplió la hipótesis inicial que los test muestran mayor inestabilidad al considerar bases más pequeñas. Por último, las medidas de riesgo utilizadas mostraron resultados positivos, ya que el riesgo disminuye al re-estimar los parámetros del modelo ambiental, teniendo una incidencia de disminuir la peor perdida en un 5% del capital expuesto por el banco mensualmente en el segmento evaluado por el modelo. / 07/12/2021