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Browsing by Author "Becerra Riveros, Constanza Alejandra"

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    Thesis
    Impacto de la pandemia Covid-19 en el desempeño de las inversiones de las AFP perspectiva internacional: un análisis econométrico de portafolios multifondos
    (Universidad Técnica Federico Santa María, 2026-04-16) Becerra Riveros, Constanza Alejandra; Pincheira Sarmiento, Bernardo Eugenio; Departamento de Industrias; Kristjanpoller Rodriguez, Werner David
    El presente estudio aborda el impacto de la pandemia del COVID-19 en el desempeño de los fondos de pensiones en perspectiva internacional, con énfasis en los sistemas de Chile, España y México. La crisis sanitaria y económica generó un shock financiero global que afectó la rentabilidad y la resiliencia de los portafolios previsionales, poniendo a prueba su capacidad de recuperación frente a caídas abruptas de mercado y retiros extraordinarios de fondos. Comprender estas dinámicas resulta fundamental para evaluar la sostenibilidad de los sistemas previsionales y su vulnerabilidad ante crisis económicas globales. El objetivo principal de la investigación fue analizar la rentabilidad y el riesgo de los fondos de pensiones en los tres países seleccionados durante el periodo 2019–2022, considerando tanto las diferencias entre fondos más riesgosos y conservadores como las particularidades institucionales de cada sistema. Además, se buscó evaluar la capacidad de distintos modelos econométricos y de aprendizaje automático para capturar patrones de volatilidad y resiliencia, incorporando el modelo de Support Vector Regression (SVR) de manera exclusiva en el caso chileno. Metodológicamente, se calcularon indicadores de riesgo financiero como el drawdown máximo, el índice de Sharpe, el Beta y el Valor en Riesgo (VaR). Posteriormente, se aplicaron modelos econométricos clásicos (ARIMA, GARCH y VAR) y técnicas de trayectorias de clases latentes (LCTM), complementando el análisis con el SVR en Chile. Las series de rentabilidad mensual se trabajaron con rezagos y variables macroeconómicas relevantes, dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba para validar los modelos. Este enfoque permitió(...).

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