Tesis par optar al grado de Magíster en Finanzas / La reciente crisis financiera tuvo efectos globales, y Chile no fue la excepción. Los datos muestran una caída general del crédito desde fines de 2008, pero no es claro si esta caída es originada por factores de oferta o demanda. Este trabajo utiliza un panel de datos a nivel de firma y banco para determinar el efecto del financiamiento externo de los bancos previo a la crisis sobre el crecimiento de las colocaciones durante la crisis, es decir, el efecto de la exposición externa de los bancos a través de la oferta de crédito. De esta forma, se encuentra que este canal bancario es importante en explicar el credit crunch, y que el shock de oferta fue cuantitativamente importante. / The recent financial crisis had global effects, and Chile was not the exception. The data show a general decline in credit since late 2008, but it is unclear whether this decline is driven by factors of supply or demand. This paper uses panel data at the firm-bank level to determine the effect of external financing prior to the crisis on growth in loans during the crisis, i.e., the effect of external exposure of banks through bank credit supply. Thus, we find that this banking channel is important in explaining the credit crunch, and that the supply shock was quantitatively important.

No autorizada por el autor para ser publicada a texto completo / El presente trabajo de título tuvo como objetivo diseñar una metodología de asignación óptima de precios para productos perecibles. Para efectos de este análisis, la categoría a estudiar fue frutas y verduras, en particular, plátano y lechuga escarola. Actualmente las grandes tiendas solo manejan en su oferta productos en su versión fresca, deshaciéndose de estos una vez que maduran, incurriendo en un determinado costo. Luego, existe la posibilidad de evitar este costo, vendiendo el producto maduro en la misma tienda, a un precio adecuado, y al mismo tiempo obteniendo una pequeña ganancia. La parte inicial de la metodología comprende una investigación de cómo opera sector en la actualidad, enfocado en pequeñas tiendas como verdulerías. Posteriormente, para poder estimar la demanda por este tipo de productos, se contó con la colaboración de 3 verdulerías que aportaron con la información de ventas transaccionales de plátano y lechuga, al mismo tiempo una encuesta se llevó a cabo para aplicar el método de subastas. Finalmente, una vez que se determinó una función de demanda, se desarrolló un modelo de optimización de pricing genérico que incorporase la expiración estocástica. Los distintos modelos regresivos de predicción de demanda arrojaron resultados positivos, presentando, en promedio, un MAPE del 15% y r2 de 0,73. Un resultado interesante que se rescató a partir de este análisis, es el impacto que tienen los precios en la venta de los productos, tanto maduros como frescos (elasticidades). Posteriormente, se diseñó un modelo de optimización de pricing, que maximiza la utilidad semanal tomando como variables de decisión los precios de los productos y la cantidad de producto fresco a invertir en cada periodo. Los resultados de la validación teórica arrojan mejoras de un 10% en la utilidad, aumento que proviene principalmente de una notable reducción en los costos de merma (80%) y un aumento en los ingresos de un 5% aproximadamente. De los resultados obtenidos, se concluye que es posible obtener ganancias a partir de productos maduros, ya sea por reducción de costos o venta de estos mismos. Sin embargo, aún es posible mejorar este trabajo, estimando el “vector de expiración” α de manera cuantitativa, usando modelos predictivos más elaborados para estimar la demanda o controlar de otra forma la elasticidad precio cruzada.

El problema de fondo que se busca resolver es cómo gestionar la alta estacionalidad de la demanda que posee el centro de ski. Este problema es relevante, ya que actualmente hay días en que los andariveles se encuentran prácticamente vacíos, de tal forma que se podrían realizar promociones o preventas que permitan rentabilizar la operación de la empresa que tiene costos fijos altos y costos marginales de atención muy bajos. El siguiente trabajo se enmarca en estimar las importancias relativas de los atributos que describen el valor declarado o preferencias de los clientes, para luego calcular el efecto que tiene el atributo más apreciado por los clientes en la demanda diaria. La metodología utilizada para estimar las importancias relativas de los atributos es el análisis conjunto. El principal resultado es que la valoración del clima, en promedio representa un 35% del valor declarado por los clientes v/s la calidad de la nieve que solo representa un 21%. Para calcular el efecto que tiene el clima en la demanda diaria, se recopilan datos del clima en Santiago y luego se ajusta un modelo de series de tiempo que incorpora la tendencia de la temporada, estacionalidad por días de la semana que incorpora implícitamente los precios y estacionalidad por clima. El modelo resultante explica un 75% de la varianza de los datos para la temporada 2010 (R cuadrado=0.75). La principal conclusión que se extrae de los resultados anteriores es que efectivamente el efecto del clima es excesivamente alto y es necesario incorporar un producto que permita gestionar la demanda independiente del clima. Como recomendaciones se incluye una metodología de estudio de mercado para estimar la demanda y el efecto neto de la introducción de estos tickets.

No description available.

El objetivo general del presente trabajo de título es desarrollar un modelo de estimación que permita predecir la demanda de premios que se van a canjear en una determinada semana, con el fin de aportar información relevante para que la empresa tome decisiones, en relación al stock adecuado de productos que se deben mantener en las tiendas. La tienda por departamentos en donde se desarrolló el trabajo posee un club de fidelización, en el cual los clientes acumulan puntos que se pueden canjear por los productos que deseen dentro las posibilidades existentes en un catálogo y al nivel de que logren acceder. Existen 8 niveles y a medida que se acumulan más puntos se va accediendo a los niveles superiores y por lo tanto a mejores productos. En el trabajo se estimó que la fuga de clientes por insatisfacción del programa de puntos provoca una pérdida mínima de MM$1.200 anuales en ventas en la multitienda. Una parte de esto, se deberá a los faltantes de premios en las tiendas. Se estima también en el trabajo, un costo de MM$648 anuales de sobrantes de premios al final de la temporada. Por lo tanto, es necesario un buen control de inventarios y una buena estimación de demanda de canjes. La estimación de demanda de canje semanal por premios se realizó en tres niveles, estos son, el total de canje, la distribución de canje por nivel de puntaje y dentro de cada nivel de puntaje las categorías genéricas de productos que se canjean. Para estimar los canjes totales, se utilizaron las series de tiempo ARIMAX y suavizado exponencial. La estimación por nivel de puntos se realizó mediante series de tiempo ARIMA, suavizado exponencial y un modelo de participación de mercado autorregresivo. Para las categorías genéricas de productos, dada la discontinuidad de los datos en el tiempo, no se pudo realizar un pronóstico por series de tiempo y se utilizó un modelo de participación de mercado autorregresivo. Los resultados para el total de canje muestran que el modelo que mejor predijo, con un MAPE de 10,5%, es un modelo ARIMAX(1,0,2), en donde se incorporaron variables externas como algunos fines de mes, la semana de navidad y puntos acumulados. Para la distribución de canje por nivel de puntaje, el modelo que mejor predijo, para los primeros 4 niveles, es el de participación de mercado autorregresivo con un MAPE que aumenta desde un 8% en el nivel 1 a un 17% en el nivel 4. Para los 4 niveles superiores se recomienda utilizar un modelo se suavizado exponencial que arrojó errores menores al modelo anterior y resultados similares al modelo ARIMA. Para la estimación de las categorías genéricas, los resultados fueron aumentando a medida que aumentaba el nivel y disminuía el número de productos de la categoría, el MAPE para las categorías varía entre un 9% el menor y un 44% el mayor. Como conclusión. Para los canjes totales el mejor modelo a utilizar es un modelo ARIMAX. Sin embargo, este modelo no es el mejor para toda las etapas. El modelo de participación autorregresivo es mejor para los niveles 1 al 4 y un modelo simple como el suavizado exponencial es el más adecuado para los niveles altos y las categorías. Se debe tener en cuenta que no sólo un buen sistema de estimación de demanda es suficiente para brindar satisfacción a los clientes, sino también, una buena y gestión de la cadena de abastecimiento hasta el punto de entrega en las tiendas. Para mejorar la estimación de demanda se sugiere incorporar en los modelos variables de acciones de marketing y usar la función de utilidad determinada en el modelo de demanda como apoyo para la confección de catálogos.

No description available.

La Compañía Sudamericana de Vapores ofrece servicios de movimiento de carga intermodal, principalmente mediante contenedores, usando para su transporte distintos medios como barcos, camiones, barcazas y trenes. El servicio típico que ofrece la empresa, se inicia prestando un contenedor vacío a un cliente para que éste lo cargue. Posteriormente, recibe la carga y la transporta hacia el destino pactado usando los distintos medios disponibles. Una vez en destino, la carga es retirada del contenedor, quedando éste vacío, libre para satisfacer un nuevo ciclo de demanda. La diferencia entre demanda y devolución de contenedores vacíos por parte de los clientes que se enfrentan a cada localidad, se traduce en un desbalance comercial. Para corregirlo, la empresa debe reposicionar contenedores vacíos desde las localidades superavitarias hacia las que presentan déficit usando los mismos medios que para el transporte de carga, compartiendo su capacidad o bien incorporando contenedores a la flota en localidades con necesidad y devolviéndolos en localidades con superávit. Programar las operaciones resulta difícil, por el alto número de variables involucradas, la incertidumbre en la demanda, la devolución, las rutas y las capacidades para el transporte de contenedores. Una vez pronosticadas las variables anteriores, se determina la forma más económica de satisfacer las necesidades proyectadas, decidiendo el número de contenedores a mantener en la flota y la cantidad de equipos vacíos a reposicionar. Encontrar las mejores decisiones para este problema en forma manual es muy difícil dado el alto número de variables y posibles escenarios. En este trabajo, se expone la creación e implementación de un sistema de gestión computacional basado en un modelo de optimización que permite asistir el proceso de toma de decisiones respecto de la cantidad de contenedores a utilizar en flota y del reposicionamiento de contenedores vacíos a futuro. El modelo analiza 500.000 variables respetando 120.000 restricciones y demora cerca de 30 minutos en encontrar una solución óptima para cada instancia. Tiene como función objetivo minimizar el costo de operación de la compañía a un horizonte de seis meses. La dimensión del problema se debe a que el modelo resuelve la operación futura de los 325.000 contenedores que la empresa utiliza para su operación diaria en un total de 600 puertos de comercialización que se comunican entre sí a través de 30 rutas marítimas preestablecidas para el transporte de equipos tanto llenos como vacíos. Para estimar los beneficios que esta herramienta entregaría a la empresa, se utilizo el sistema de optimización para planificar un período conocido. El beneficio en este caso fue del 20% de ahorro en los costos de operación. Este número es una cota superior de lo que se obtendrá en la práctica, debido a que se utilizo un escenario determinístico para la optimización.

No description available.

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / El presente trabajo afina el modelo de negocio en la gestión de compras de la empresa distribuidora de electricidad Chilectra S.A., a través del análisis y rediseño del proceso Administración Relación de Proveedores , sustentado en el patrón de negocios Macro 1 dvs Administración y Ventas de Stock, complementado por la metodología de colaborativa en la gestión de la cadena de aprovisionamiento Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment . A través de esta metodología se resolvieron problemáticas en la gestión de abastecimiento, con la disminución de la incertidumbre en la determinación de la demanda y optimización de las compras de materiales recurrentes, lo que permitió ahorros en los costos de inventario en un 10,56 %.El desarrollo de este proyecto sustenta un proceso sistemático de compartir información y conocimiento con los proveedores estratégicos, además de la implementación de pronósticos de demanda se describen las oportunidades de mejora de problemas antes mencionados. En la evaluación económica se cuantifican los ahorros producto de los beneficios y se calcula el VPN del proyecto, obteniéndose un valor de $460MM para una tasa de descuento de 10,43% que se calculó a través de método de CAPM. La simulación y prototipo proporcionaron la base para la cuantificación de beneficios al comparar la realidad versus el modelo para un periodo de 5 meses. El trabajo de Tesis también propone un marco de referencia para soluciones tecnológicas para cualquier tipo de empresas en la gestión de aprovisionamiento. Para ello se generalizó la experiencia a través de un proceso de decisión de compra en función de pronósticos de la demanda, mostrando así la aplicabilidad del modelo a otros dominios de negocios. Además, para la implementación de este proyecto se consideró el ámbito asociado a la gestión del cambio, el cual facilita la flexibilidad y adaptación de las personas para llevar a cabo nuevos retos como la ejecución de este proyecto, todo esto a través de un plan de gestión del cambio con enfoque en los procesos, de modo de asegurar el éxito del mismo.

Autorizado por el autor, pero con restricción para ser publicada a texto completo hasta el año 2015 / El precio es una de las decisiones más importantes del marketing, que influye directamente en la rentabilidad de las empresas. El ambiente competitivo que enfrenta la industria del retail hace necesario determinar correctamente la política de precios. Esto no resulta trivial en productos de moda, ya que existen variables que lo hacen ser un problema complejo de abordar, pues estos productos se venden por un periodo limitado de tiempo y considerando que los tiempos involucrados en su producción y distribución son muy largos, imposibilita reabastecer el stock de productos para vender durante la temporada. El objetivo general de esta memoria fue desarrollar un modelo que entrega políticas de precios para un conjunto de productos de moda importados, con el fin de maximizar los ingresos. La metodología utilizada consistió en desarrollar un modelo multiplicativo para la estimación de demanda, basado en lo planteado por Smith, Agrawal y McIntyre (1998). Luego se ocuparon los resultados de esta estimación para el desarrollo del modelo de fijación de la política de precios, utilizando programación dinámica. El análisis de resultados se realizó dividiendo en grupos de productos con similares características dentro de la categoría de trajes de baño importados, eligiendo dos de ellos. Además, se realizó un análisis de sensibilidad en distintos parámetros críticos ante variaciones para determinar la robustez del modelo. Entre los resultados obtenidos, el modelo entregó nuevas políticas de precios en que los costos asociados al inventario que sobra al final de la temporada para uno de los grupos escogidos disminuyeron en un 5,27%, traduciéndose en una mejora en los ingresos netos de un 6,59% con respecto a la estrategia de precios originalmente usada por la empresa, durante un periodo de 26 semanas estudiado. Para el segundo grupo, la optimización logró una reducción de un 2,15% en los costos asociados al inventario final y una mejora en los ingresos netos de un 9,04%. Como conclusión, tanto la estimación de demanda como la programación dinámica responden entregando resultados positivos para la empresa. Además, ante pequeñas perturbaciones en el parámetro asociado al precio en el modelo de pricing, las diferencias no superan el 25% en los ingresos netos, siendo robusto el modelo en este aspecto. El modelo desarrollado permitió resolver el problema planteado. Sin embargo, para complementar este trabajo, se propone profundizar el estudio en obtener coeficientes asociados al precio en aquellas oportunidades donde no se puedan calcular ocupando datos transaccionales, especialmente donde los precios se mantienen constantes, ya sea mediante la realización de experimentos o estudios cualitativos. Además, se sugiere evaluar la conveniencia de importar grandes cantidades de productos al inicio de la temporada versus comprar producción local a menor escala, lo que permite mayor capacidad de reacción a cambios en la demanda, ya que inventarios muy abultados presionan los precios a la baja durante la temporada.