Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento / predictiva de Modelos Financieros y 2) Potenciales Leading Indicators para los Mercados Emergentes de Latinoamérica. Los modelos compiten en horizontes de 1d (diario), 5d (semanal) y 30d (mensual), y son evaluados fuera de muestra mediante el RMSE y el porcentaje de predicción del signo, PPS . Las series de tiempo utilizadas son retornos logartmicos diarios, y retornos en nivel semanales y mensuales. Por otra parte, los Leading Indicators son analizados mediante la composición de ndices CompositeIndex y a través de un Modelo de Relaciones basado en algoritmos de Data Mining. Los potenciales factores analizados son S &P500 , NASDAQ , FTSE100 , DAX , Nikkei . Los Mercados Emergentes analizados en este artculo son Chile, Colombia, Brasil, Perú y México. Los resultados muestran que se encuentra evidencia de una buena capacidad predictiva, pero no consistencia del desempeño de los modelos a través de distintos horizontes de predicción, es decir, que la jerarqua de los mismos cambia y no se puede determinar una dominancia absoluta de uno sobre otro. Por otra parte, se encuentra sustento para apoyar la idea de Leading Indicators para los Mercados Emergentes de Latinoamérica, principalmente a través de las reglas de asociació

Busca encontrar modelos utilizando el método de los k−vecinos más próximos con el propósito de clasificar las 31 Cortes Superiores de Justicia del País y poder realizar predicciones para futuras Cortes Superiores de Justicia. Verifica la validez del modelo de clasificación y predicción de las Cortes Superiores de Justicia basado en el método de los k-vecinos más próximos. Verifica la precisión del modelo de k-vecinos más próximo cuando se tiene muestras pequeñas de entrenamiento y reserva. Experimenta los modelos que identifica y evalúa las 31 Cortes Superiores de Justicia, respecto de los predictores en forma a priori. Encuentra un modelo de agrupamiento jerárquico basado en encadenamiento simple para asociar las Cortes Superiores de Justicia del País en conglomerados. / Tesis

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico / El plasma térmico es esencial en tecnologías como la soldadura, herramientas de corte y cortacircuitos, pero a pesar de su importancia hoy en día faltan muchas fórmulas y datos tabulados que permitan un mayor manejo de las tecnologías asociadas a este fenómeno. Teniendo lo anterior en mente el presente trabajo tiene por objetivo desarrollar una fórmula para presión en el cátodo y en base a esto obtener una ecuación de la velocidad a lo largo del eje de simetría del arco de plasma. Para lograr esta meta se extiende la formula de presión electromagnética de Maecker al caso de corriente parabólica, esta se utiliza en la ecuación de Bernoulli con el fin de obtener la velocidad máxima del plasma en la zona del cátodo y luego se anexa el modelo de Landau/Squire con el propósito predecir las velocidades del plasma en la columna utilizando un offset, generando así un modelo simplificado. Estas ecuaciones son evaluadas utilizando datos obtenidos por un modelo numérico generado por José Alfredo Delgado de la Universidad UNAM y luego se obtienen una serie de gráficos de velocidad que son comparados con los gráficos de velocidad obtenidos por el modelo numérico realizando un `post-processing' de estos datos. Esto se realiza mediante un código de Matlab que procesa los datos y evalúa las ecuaciones generando los gráficos mencionados. Se concluye que estas ecuaciones pueden ser utilizadas para predecir la velocidad a lo largo del arco de plasma sin embargo, aun se necesitan ajustes para disminuir el error asociado a los resultados de estas ecuaciones, sin embargo no esta claro si estos errores provienen del modelo numérico o de las simplificaciones realizadas en este trabajo. También se analiza la distancia z_a la cual es una buena aproximación para el limite de la zona del cátodo en argón pero para el caso del helio se necesitan modificaciones que permitan estimar esta altura de mejor manera. Se ocupa como recurso la beca proporcionada por el gobierno de Canadá a través de la Universidad de Alberta,Canada por lo cual el estudiante realiza una estadía por 4 meses en donde lleva a cabo la investigación del trabajo de tesis. / Gobierno de Canadá y el programa Emerging Leaders in Americas Program

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / 08/11/2023

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Establece las diferencias entre estos dos índices en su capacidad predictiva de mortalidad al año de hospitalización de la unidad de agudos del servicio de Geriatría del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen. El estudio es descriptivo, transversal, analítico. Se revisaron historias clínicas de los hospitalizados del 1 de enero al 31 de diciembre del 2006. Se obtuvieron datos como edad, sexo, deterioro cognitivo según Pheiffer y deterioro funcional según Katz. Mediante Análisis ROC se estableció la capacidad predictiva de ambos índices. Se usó pruebas paramétricas para establecer diferencias en las variables en función al sexo. Se realizó análisis univariado para establecer variables influyentes y las resultantes pasaron análisis multivariado para establecer su habilidad predictiva independiente. Se obtuvieron 128 historias.. El promedio de edad fue de 75.84±8.11. La enfermedad índice más frecuente: la enfermedad renal con 19.5%. 46% tuvieron deterioro cognitivo. El deterioro funcional fue de 38.3%, 27.4% y 34.4% para ausencia de deterioro, con deterior previo y deterior por la hospitalización. La mortalidad al año de hospitalización fue de 41%(53). El CIRS-G presentó mejor sensibilidad, especificidad, valores predictivos y cocientes de probabilidad. En el análisis de regresión logística solo el CIRS-G total, Índice de gravedad y N° de categorías con gravedad nivel 3 mostraron habilidad predictiva independiente siendo los OR: 1.27 IC al 95%(1.1-1.47), 11.78 IC al 95%( 4.69-25.6), 5.13 IC al 95% (2.67-9.8) respectivamente. Se concluye que el Índice CIRS-G posee mejor habilidad predictiva de mortalidad que el IC. Solo el CIRS-G total, Índice de gravedad y el N° de categorías con gravedad nivel 3 poseen habilidad predictiva independiente de mortalidad al año de hospitalización. / Trabajo de investigación

Ingeniero Civil Elctricista / La necesidad de incrementar el aporte de las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) dentro del diseño de la matriz energética nacional es cada vez mayor. Este hecho se refleja, particularmente, en el notable aumento del número de centrales que utilizan el recurso eólico. Sin embargo, para su integración en los sistemas interconectados se requiere conocer de antemano el nivel de generación que se puede alcanzar. En este contexto, surge la necesidad de contar con herramientas que sean capaces de predecir el comportamiento aleatorio de la velocidad del viento con un cierto grado de confiabilidad, con el fin de prever cuanta energía podrá entregar un aerogenerador al sistema en un instante determinado. Para tratar la problemática descrita, este trabajo presenta el diseño e implementación de un método para realizar predicción de velocidad de viento, el cual incluye agrupamiento de datos, análisis estadístico de series de tiempo y la caracterización de éstas a través de modelos paramétricos variantes en el tiempo, para un horizonte de mediano plazo. El modelo se basa en un método auto-regresivo y es desarrollado utilizando el registro histórico de velocidad de viento, durante el año 1990, en la localidad de Punta Lengua de Vaca, región de Coquimbo. Específicamente, el diseño presentado consiste en un modelo vectorial auto-regresivo con variable externa (V-ARX, Vector Auto Regressive with eXternal input), el cual tiene la particularidad de realizar la predicción de un día completo (24 horas) en un solo paso, a diferencia de los algoritmos utilizados normalmente, que realizan predicciones a un paso considerando horizontes de tan sólo una hora; lo que necesariamente implica que si se quiere conseguir horizontes de tiempo más lejanos, las predicciones deben ser realimentadas en el modelo en un proceso iterativo. Por otra parte, la metodología empleada para elaborar el predictor, hace posible identificar componentes periódicas del viento, tanto diarias como estacionales, facilitando la diferenciación de grupos de datos que presenten comportamientos o tendencias similares, permitiendo la creación de un modelo más certero para cada uno de estos bloques. Con el fin de realizar esta agrupación, se plantea una nueva manera de distinguir patrones estacionales en este tipo de series de tiempo, basándose en la similitud de sus distribuciones de probabilidad. Para ello se propone la divergencia de Kullback-Leibler como medida de diferenciación, y el algoritmo K-means como método de agrupamiento. Finalmente, como medio de validación del diseño propuesto, se implementan dos modelos utilizados actualmente en el ámbito de predicción: el modelo de Referencia de Nielsen y un modelo ARMA-GARCH. Al ser éstos comparados con el modelo V-ARX entregan como resultado que, dependiendo de las distintas métricas de error consideradas, dicho modelo vectorial presenta una mejora en la certeza de las predicciones: de un 6% a un 55% en relación al modelo de Referencia de Nielsen, y de un 2% a un 8% respecto al modelo ARMA-GARCH. Los resultados obtenidos permiten concluir que la manera propuesta para realizar predicción, es mejor que algunos de los métodos usados actualmente, pues reduce el error de estimación y en consecuencia, las predicciones son más cercanas a los valores reales.

Propone la implementación de un sistema de predicción de clientes desertores de tarjeta de crédito usando un modelo de predicción basado en el comportamiento transaccional y datos demográficos de los clientes para la determinación de los patrones de reconocimiento, para ello se definirán las técnicas y algoritmos con los que se validará la propuesta.

Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias, Mención Computación / Memoria para optar al título de Ingeniero Civil en Computación / El continuo aumento a nivel global en el uso de Internet móvil, ha posicionado a este medio como la principal forma de acceder a Internet tanto en Chile como en el mundo. Lo anterior, ha generado gran interés en la realización de estudios que permitan determinar objetivamente la calidad de servicio recibida por los usuarios de Internet móvil, así como estudios que permitan estimar la calidad futura asociada a los servicios presentes en la red de telefonía celular. Múltiples investigaciones han analizado los servicios de Internet móvil desde distintos puntos de vista e utilizando distintos tipos de indicadores de calidad, obtenidos por medio de la realización de mediciones pasivas y activas de la red. Dentro de estos parámetros, destaca la intensidad de señal recibida, ya que se ha demostrado su impacto en otros indicadores de calidad comúnmente utilizados, afectando de gran manera la calidad de servicio general de Internet móvil. El presente trabajo propone la predicción de intensidad de señal recibida para un área geográfica determinada, y además, propone la incorporación de información externa en los modelos de predicción, respecto a factores ajenos a las redes móviles que presentan un efecto sobre ellas, tales como eventos meteorológicos y eventos masivos de personas. Para lograr lo mencionado, este estudio hace uso de distintos modelos de predicción basados en técnicas estadísticas y basados en el aprendizaje de máquinas, incorporando información climática acerca de la temperatura, humedad y precipitaciones medidas en el área de interés. Los resultados obtenidos muestran la factibilidad de predecir la intensidad de señal recibida por los usuarios de la red móvil utilizando datos agregados correspondientes a dispositivos móviles dentro de la comuna de Santiago. Además, los resultados muestran la mejora en el desempeño de los modelos predictivos al incorporar información externa acerca del clima presente en el área, obteniendo modelos de predicción semanal más precisos. De acuerdo al estudio realizado y al conocimiento adquirido durante la realización de este trabajo, este es el primer trabajo de investigación enfocado en predecir calidad de servicio de Internet móvil utilizando mediciones pasivas, y además, el primero en incluir factores externos en la predicción de calidad de servicio de Internet móvil. / NIC Chile Research Labs

Identifica una limitada producción científica que analiza factores de deserción desde la perspectiva del estudiante, que es el actor principal de la deserción, y la construcción de modelos híbridos de predicción que permitan comprender mejor manera el problema de la deserción en las universidades. El objetivo consiste en contribuir al proceso de predicción de la deserción estudiantil universitaria a través del estudio integral de factores, técnicas y herramientas de minería de datos usados con este fin. Se concluye que la predicción de la deserción en las universidades puede variar, ya que dependerá de los factores de ingreso, del contexto educativo estudiado, del entorno de educación aplicado, y de los antecedentes de los estudios para los que fueron usados. Por otro lado, se considera importante determinar si es suficiente con predecir la deserción o si se requiere incorporar estudios que establezcan estrategias para mitigar la deserción en las instituciones de educación superior. / Tesis