Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / Son llamados la “Generación Y”, “Generación Internet”, “Generación Next” y “Millennials”. Aún no hay un consenso sobre su extensión etaria, pero generalmente se refiere a los nacidos entre 1980 y 1994. Han sido testigos y protagonistas de importantes fenómenos socioculturales asociados a internet como el boom de las redes sociales y acceso masivo a la información; además, de los cambios en la conformación y dinámica de las familias.1 Revisando las cifras entregadas por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), durante las últimas décadas, la familia “clásica” (nuclear biparental y bajo el régimen matrimonial) ha perdido protagonismo, dando paso a nuevas estructuras familiares. Un tercio de los hogares chilenos tiene una mujer como dueña de hogar y se ha evidencia un aumento de las familias monoparentales con hijos. Otra tendencia importante es la reducción sostenida del número de hijos por familia. El número de hijos promedio por mujer durante la década del 60 era superior a 5; para 2008, fue de 1,92. Así mismo el número de personas por hogar ha descendido significativamente; lo que queda de manifiesto en las mediciones que en 1960 indicaban un promedio de 5,4 en contraste con las del año 2012 que estimaban 2,6 personas por hogar. ¿Cómo están afectado estos cambios en las familias en la formación de los jóvenes Millennials? ¿Cómo están influenciando sus valores, sus hábitos y sus expectativas? ¿Qué rol están jugando las familias, los padres en esta generación? En otro aspecto, este grupo tiene acceso como ningún otro antes en la historia, a la educación superior. Según datos del Consejo Nacional de Educación, entre 2004 y 2011 la matrícula de Universidades e Instituto Profesionales aumentó de 149.689 a 854.503 estudiantes (incremento del 470,85%)2. Esto se debe, principalmente, al aumento de la cobertura financiera para educación (tanto becas como créditos) y al aumento de la oferta académica. Las instituciones de educación han debido adaptarse a estos cambios, asociados no sólo al aumento en número de estudiantes. Debido a su formación y otros cambios ocurridos en las últimas décadas, junto con el ingreso de los Millennials a la educación superior se desarrollaron nuevas exigencias respecto a los sistemas de aprendizajes empleados en la preparación de los nuevos profesionales, las competencias necesarias para desenvolverse en el mercado laboral, etc. ¿Cómo están impactando los jóvenes de la generación Y estas instituciones? ¿Qué cambios se han evidenciado en este vínculo? Debido al importante incremento de estudiantes en educación superior, este acceso a educación está generando una cantidad importante de nuevos profesionales aspirando a ingresar al mercado laboral los próximos años. Durante la última década, la tasa de crecimiento anual de titulados de carreras de pregrado asciende al 9,8%.3 Profesionales que tienen nuevas maneras de ver su entorno, de relacionarse, de trabajar y de sentirse plenos. Esto, consecuentemente, está desafiando al mercado laboral para lograr la integración de los profesionales de la generación Y. Este proceso no es automático y requiere de la disposición tanto de los empleadores y equipos donde estos profesionales se integran, así como también de ellos mismos. Por lo tanto, es clave que las empresas que desean capturar este talento y retenerlo (en un mercado laboral cada vez más dinámico) reconozcan a esta generación, que sean capaces de conocer sus atributos y sistemas de trabajo para integrarlo, aprovecharlo y alinearlo con los objetivos de sus organizaciones. Es por ello, que la presente investigación busca adentrarse en estas temáticas. Reconocer y caracterizar a los Millennials chilenos, creando una visión panorámica de las tendencias mencionadas y otras que puedan identificarse durante el desarrollo de este estudio. Incluir en este análisis a las familias, entendiendo sus dinámicas y la influencia que ejercen sobre estos jóvenes. Y, por supuesto, a las organizaciones y empresas, definiendo los desafíos y oportunidades que conlleva el ingreso de los Millennials al mundo laboral.

Los modelos politómicos de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRIP) tienen como finalidad explicar la interacción existente entre los sujetos evaluados y los atributos de un test en aquellas situaciones en las cuales los atributos que lo componen tienen varias categorías de respuesta. Dentro de los distintos tipos de modelos TRIP, el Modelo de Respuesta Graduada General (GRM) propuesto originalmente por Samejima (1969, 2010), es un conjunto de modelos diseñados para aplicarse en aquellas situaciones en las cuales las categorías de respuesta son ordinales. En este trabajo se presenta una formulación general para los GRM, su clasificación y principales propiedades desde el punto de vista bayesiano. De manera específica, se muestra el Modelo de Respuesta Graduada Logístico de dos parámetros (2PL-GRM) como un caso particular de los GRM simétricos y el Modelo de Respuesta Graduada Logístico de Exponente Positivo (LPE-GRM) como un modelo asimétrico derivado de incorporar un parámetro de penalización que controla la curvatura de las Funciones de Respuesta a las Etapas de los Ítems (FREI). La estimación de ambos modelos fue realizada usando la inferencia bayesiana con Métodos Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC) e implementada en R y WinBUGS. Se realizó un estudio de simulación con el _n de estudiar la precisión en la recuperación de parámetros para el Modelo 2PL-GRM obteniéndose resultados apropiados para las medidas de ajuste consideradas. Los modelos 2PL-GRM y LPE-GRM estudiados fueron aplicados al estudio de un cuestionario acerca de la satisfacción de clientes y comparados con el tradicional análisis clásico de los test. La muestra del estudio está formada por 5354 clientes de una empresa de telecomunicaciones que se comunicaron con el Call Center de atención al cliente por algún motivo (consulta, reclamo, pedido, etc.). A través del análisis de dimensionalidad de la escala se encontró que el cuestionario evalúa dos dimensiones de la satisfacción con la atención al cliente: la Accesibilidad (4 ítems) y el Desempeño del asesor (7 ítems). Los resultados indican, considerando diferentes criterios, que en ambas dimensiones el modelo LPE-GRM es mejor. Adicionalmente, ambos modelos ofrecen mejor información que el tradicional análisis clásico. Se sugiere realizar diferentes estudios de simulación para evaluar distintas condiciones para la inferencia del modelo LPE-GRM puesto que para las mismas condiciones de estimación MCMC se observa que puede ser más demorado debido a que presenta mayor autocorrelación que el modelo 2PL-GRM. / Tesis

El siguiente trabajo de tesis, estudiará el modelo de regresión de Cox con puntos de cambio en las covariables propuesto por Jensen y Lutkebohmert (2008), realizando el desarrollo y la aplicación para una base de líneas móviles postpago. El objetivo es obtener los parámetros de las covariables y el nuevo parámetro en el modelo que es el punto de cambio, para analizar la manera como estas covariables tienen influencia en la desactivación de una línea a solicitud del cliente. / Tesis

Tesis para optar al grado de Magíster en Análisis Económico / In this article we evaluate, in several dimensions, the ability of two sentiment indicators, consumers and business, to forecast year-on-year variation of Chilean activity. We do in-sample and out-of-sample exercises to evaluate predictive capacity. In out-of-sample exercises, when we predict activity using a constant we find that the business confidence indicator (BCI) have the capacity to improve forecasts, the economic perception index (EPI) do not shown predictive capacity in a naïve context. Adding a univariate structure, the results continue to show predictive ability for the BCI, the variable improve forecast for horizons 1 to 12 month ahead, for the EPI the results show predictive ability in medium term forecast, 9 and 12 months ahead. When we use the model proposed by Urrutia and Sanchez (2008) (USM), BCI continues to show predictive ability, but by itself, on average, does not deliver better forecasts that USM. For EPI we find predictive ability in out-of-sample exercises for medium term forecast. The hit rate exercises shows that BCI and EPI correctly predict changes in direction of activity in most horizons. We conclude that business confidence indicator can be use as a leading indicator of Chilean activity. A contribution of this paper is use Clark and West (2007) test in iterative method of forecast.

Este trabajo propone un Modelo de Regresión Cuantílica Semiparamétrico. Nosotros empleamos la metodología sugerida por Crainiceanu et al. (2005) para un modelo semiparamétrico en el contexto de un modelo de regresión cuantílica. Un enfoque de inferencia Bayesiana es adoptado usando Algoritmos de Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC). Se obtuvieron formas cerradas para las distribuciones condicionales completas y así el algoritmo muestrador de Gibbs pudo ser fácilmente implementado. Un Estudio de Simulación es llevado a cabo para ilustrar el enfoque Bayesiano para estimar los parámetros del modelo. El modelo desarrollado es ilustrado usando conjuntos de datos reales. / Tesis

La brecha salarial entre hombres y mujeres es un tema abordado con mucho énfasis en los últimos años y los profesionales del sector salud no son ajenos a esta problemática. En el desarrollo del presente trabajo de investigación se tuvo por objetivo implementar un modelo de regresiones gamma que permita modelar el ingreso del profesional de salud diferenciándolo según sexo, profesión y otras variables confusoras. La estimación de los parámetros se llevó a cabo desde una perspectiva bayesiana. Estos métodos de estimación se exploran mediante implementaciones computaciones con el software R y Stan. La ventaja principal de usar el enfoque bayesiano en el modelo de regresiones gamma es la posibilidad de añadir variables confusoras como componentes espaciales. Para ello, se define teóricamente el modelo y se explican los conceptos de geoestadística y modelos espaciales necesarios para el trabajo. Finalmente, el modelo se ilustra mediante una aplicación que usa una encuesta con representatividad nacional sobre el sistema de salud en el Perú.

Actualmente las organizaciones recolectan datos en grandes volúmenes y de fuentes muy variadas. Para dar sentido y convertir los datos en información útil es necesario utilizar técnicas que permitan encontrar y entender las relaciones ocultas en los datos. Generalmente, la relación que nos interesa estudiar es cómo predecir un evento utilizando un conjunto de variables. Sin embargo, muchas veces la relación entre los datos es muy compleja y no puede ser analizada adecuadamente usando las técnicas más conocidas, dado que éstas suelen tener supuestos que no necesariamente se cumplen. Por ello, es importante conocer técnicas de análisis más complejas y flexibles. Esta tesis busca ser un instrumento de ayuda en el aprendizaje y uso de nuevas técnicas para estudiar los datos, lo cual es relevante sobre todo en el medio local en el que este tema es poco conocido. Con este objetivo, presenta una revisión introductoria de la teoría del aprendizaje estadístico, la cual provee del marco teórico para que distintos métodos utilicen los datos para aprender, y usando este conocimiento puedan hacer predicciones sobre datos nuevos o diferentes. Luego se centra en un estudio exhaustivo del método de aprendizaje de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM por sus siglas en inglés), introduciendo y aplicando las funciones Kernel. Este método se puede entender como una representación de los datos como puntos en el espacio, asignados de tal forma que exista una brecha grande que separe a los elementos diferentes. Finalmente se pone en práctica la teoría estudiada aplicando el método SVM a datos de clientes de una entidad financiera. Esta entidad financiera usa predominantemente técnicas de aprendizaje estadístico simples y con varios supuestos; particularmente usa una de estas técnicas en un modelo que predice la propensión a la compra y persistencia del producto Seguro de Protección de Tarjetas. Por ello, la presente tesis se centra en aplicar el método SVM para construir una alternativa a este modelo.

En la actualidad, muchas organizaciones disponen o tienen acceso a una gran cantidad y variedad de datos que les permiten tomar decisiones acordes en temas económicos, sociales, de educación, de salud, entre otros. Con frecuencia, los estudios que se realizan se enfocan en el objetivo de explicar una variable de interés utilizando un conjunto de variables explicativas; y si la relación de dependencia es lineal, se le conoce como modelo de regresión lineal. Los modelos de regresión lineal presentan su principal reto en la estimación de los parámetros de la regresión, que se consiguen a partir de la información obtenida mediante el análisis de las observaciones de una muestra previamente recogida. La complejidad de los modelos de regresión lineal aumenta con la existencia de covariables que son medidas en una escala nominal u ordinal, y que en muchas ocasiones presentan una gran cantidad de categorías, como por ejemplo: estado civil, grupo sanguíneo, entre otros. Lo habitual para modelar el efecto total de una covariable categórica es definir una categoría (o nivel) como línea base y utilizar variables ficticias para las otras categorías (o niveles). La presente tesis tiene como principal objetivo el desarrollo del método de fusión de efectos de covariables categóricas usando técnicas de agrupamiento PAM, propuesto por Malsiner-Walli, Pauger y Wagner (2018), y aplicarlo en un conjunto de datos reales relacionados a los ingresos monetarios de la población de Lima Metropolitana y Callao del primer trimestre del 2020.

Las infecciones respiratorias son enfermedades que ingresan a nuestro tracto respiratorio afectando la faringe hasta a los pulmones y según la Organización mundial de salud es la causa más común de muertes en el mundo. En particular, en esta tesis se propone estudiar la relación entre la incidencia de infecciones respiratorias agudas (IRA) y la incidencia de neumonía en el Perú. Por un lado estas variables pueden estar correlacionadas, conforme aumenta el número de casos de una enfermedad también aumenta el de la otra. Por otro lado, si nos enfocamos en la incidencia de estas enfermedades a nivel provincial, esperamos que la incidencia de IRA sea similar en provincias vecinas, lo mismo esperamos que ocurra con la incidencia de neumonía. En este contexto, en esta tesis se propone estudiar la distribución espacial entre la incidencia de IRA y neumonía a nivel provincial en el Perú a través de un modelo espacial multivariado, el cual nos permite estudiar la distribución espacial de dos o más variables correlacionadas entre sí. En particular, se propone aplicar un modelo espacial multivariado con efectos aleatorios condicionales autoregresivos. Para conseguir implementar la inferencia bayesiana del modelo jerárquico espacial multivariado de forma eficiente se propone usar el método de integración aproximada anidada de Laplace (INLA).

En este trabajo de tesis, se plantea estudiar el tiempo a la ocurrencia de un evento en un proceso discreto. Para ello, se considera un modelo mixtura de fracción de cura sobre una población segmentada en dos tipos de individuos: sujetos curados, o también denominados sobrevivientes a largo plazo, haciendo referencia a aquellos sujetos que no alcanzarán el evento de interés en estudio; y sujetos no curados, o también denominados sujetos susceptibles, quienes en un tiempo específico, experimentarán dicho evento de interés. Los objetivos principales de esta tesis, son el de estimar la fracción de cura, la cual está definida como la proporción de individuos curados al final del estudio, y estimar el tiempo de falla para los individuos susceptibles, entendiéndose como el tiempo a la ocurrencia del evento. Este análisis se llevará a cabo con la presencia de covariables y datos censurados, siendo la simulación e inferencia de los datos efectuados vía el software estadístico R, en donde los procesos de simulación abordarán distintos escenarios para evaluar la performance del modelo propuesto.