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Análisis cuantitativo del mercado de fondos en Chile: estrategias óptimas y comparación con las AFP
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024-10-02) Hadad Selman, Vicente Javier; Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Industrias; Kristjanpoller Rodriguez, Werner David
El presente estudio tiene como objetivo evaluar la eficiencia y desempeño de portafolios optimizados construidos a partir de 96 fondos disponibles en el mercado chileno y extranjero, en comparación con los multifondos del sistema de pensiones chileno (AFP), durante el período 2020–2024. Para ello, se aplican metodologías de optimización basadas en la teoría moderna de portafolios de Markowitz, utilizando herramientas como Excel y Python, e incorporando restricciones similares a las que enfrentan los fondos de pensiones. La muestra incluye fondos mutuos locales, fondos extranjeros, ETF y fondos money market. Se construyen 3 portafolios principales: uno de mínima varianza, otro de máxima rentabilidad esperada y máximo Sharpe, los cuales son evaluados con indicadores como la rentabilidad, volatilidad, ratios de Sharpe y Sortino, Alpha de Jensen y Maximum Drawdown. Asimismo, se aplicó un análisis ventana móvil (Rolling window) de 60 meses para capturar la evolución dinámica del desempeño a lo largo del tiempo. Para el cálculo del Alpha de Jensen, se utilizaron como benchmarks el IPSA, el S&P 500 y tres combinaciones ponderadas entre ambos, en función de los límites de inversión extranjera permitidos por los fondos AFP. La tasa libre de riesgo se estimó utilizando los bonos soberanos del Banco Central de Chile a 10 años. Los resultados demuestran que los portafolios optimizados, en particular el de máxima rentabilidad esperada, superan en múltiples indicadores a los fondos AFP, logrando mejores relaciones rentabilidad/riesgo. Además, se evidencia que la gestión activa, aplicada con fundamentos cuantitativos y bajo restricciones realistas, puede generar valor por sobre estrategias pasivas tradicionales.
Análisis de eficiencia del mercado de bitcoin a través de la predictibilidad de los retornos mediante modelos de Machine Learning
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-12) Maass Aguilera, Fernando Andrés; Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Industrias; Kristjanpoller Rodríguez, Werner David
Este trabajo analiza la eficiencia débil del mercado de Bitcoin. El sustento es que, si es posible predecir el retorno logarítmico utilizando únicamente información pública pasada, entonces existe evidencia de predictibilidad y, en consecuencia, de ineficiencia débil, al menos bajo ciertas condiciones. La motivación se sustenta en la elevada volatilidad del mercado cripto y en la presencia de eventos estructurales como los halvings, que podrían alterar transitoriamente la dinámica de precios y la velocidad con que la información se incorpora al mercado. Para abordar el objetivo, se construye un dataset diario para el período 01/12/2014–31/10/2025, integrando series provenientes de Bitcoin (precio, halvings y métricas de la red blockchain) y variables macroeconómicas / financieras. La variable objetivo corresponde al retorno logarítmico diario del precio de Bitcoin, mientras que el conjunto de predictores se organiza en cinco bloques: variables del mercado cripto, indicadores de análisis técnico, métricas de red blockchain, variables asociadas al halving y variables macro/financieras. La evaluación se realiza con una partición temporal estricta en los tramos (train, validation y test), para evitar sesgos de anticipación y asegurar comparabilidad entre modelos. El modelo principal es el Informer, comparado contra LSTM, GRU y LSTNet como benchmarks. Se consideran seis horizontes de predicción (ℎ = 1, 7, 14, 30, 60, 90 días), permitiendo contrastar desempeño desde el corto plazo hasta escalas donde podrían emerger patrones más persistentes. La evaluación se efectúa mediante MAE y MSE (precisión en magnitud) y MDA (precisión direccional), dado que la dirección del movimiento es particularmente relevante para discutir eficiencia débil. Los resultados evidencian un trade-off consistente entre minimizar error y capturar dirección. En horizontes muy cortos, los modelos recurrentes tienden a mostrar ventajas en error promedio, mientras que Informer presenta un desempeño competitivo y, en horizontes medios, destaca por su comportamiento direccional promedio. No obstante, las mejoras direccionales observadas son moderadas, por lo que la evidencia respecto a la eficiencia débil se interpreta con cautela: la predictibilidad existe, pero su magnitud sugiere que cualquier señal explotable sería limitada y requeriría pruebas adicionales de robustez y significancia para sostener conclusiones más fuertes.
Análisis del impacto en las actitudes relacionadas a educación financiera en los estudiantes de la Universidad Técnica Federico Santa María al cursar el ramo de Finanzas I
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2026-07-07) Muñoz Jaque, Sebastián Andrés; Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Industrias; Améstica Hernández, Gonzalo David
La presente investigación analiza el impacto que tiene el ramo de Finanzas I de la carrera de Ingeniería Civil Industrial de la Universidad Técnica Federico Santa María sobre las actitudes financieras de los estudiantes. Para lograr un análisis con fundamentos sólidos en la literatura, se adopta el modelo de actitudes de Kinnear y Taylor, que distingue tres dimensiones claras: la dimensión cognoscitiva, tratándose del ámbito del conocimiento de la materia; la dimensión afectiva, siendo esta la que trata de valoración y disposición emocional; y la conductual, relacionada con los comportamientos e intenciones de acción de los individuos. Se evalúa su evolución mediante un diseño pre-post, con encuesta de entrada y salida aplicadas a una muestra apareada de 66 estudiantes. Los resultados muestran que el curso genera un avance cognoscitivo significativo, consistente con la evidencia internacional sobre Educación Financiera universitaria, aumentando su nivel de conocimiento evaluado con la metodología GPCM. En el ámbito afectivo, se encontró que el gusto declarado por las finanzas se asocia de forma significativa con un mayor número de acciones e intenciones financieras, lo que sugiere que la valoración positiva del conocimiento financiero favorece su traducción en comportamiento. Por último, el componente conductual presenta resultados heterogéneos: mientras algunos ítems muestran cambios estadísticamente significativos entre entrada y salida, otros no alcanzan la significancia, evidenciando que el cambio conductual es más difícil de lograr que el cognoscitivo en el corto plazo.
Análisis econométrico de la influencia de la pandemia en la predicción de precios de acciones en empresas de recuros naturales del IPSA.
(2023-10-04) Badilla Fuenzalida, Claudia Enrique; Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Industrias; Salazar Albornoz, Rodolfo Ignacio
Aplicación de estrategias de inversión basadas en análisis multifractial (MF-DFA) en ADRs listados en el mercado estadounidense: un enfoque comparativo con estrategias de Momentum
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-10-29) Tapia Varas, Joaquín Gustavo; Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Industrias; Kristjanpoller Rodríguez, Werner David
La proliferación de estrategias sistemáticas de inversión ha transformado la gestión de carteras, apoyándose en la disponibilidad de datos, el desarrollo de cómputo y el avance de metodologías cuantitativas. En este contexto, las anomalías de mercado reportadas por la literatura —como el momentum intermedio continúan desafiando la hipótesis del mercado eficiente en su forma débil Fama (1970); Jegadeesh and Titman (1993); Asness et al. (2013). En paralelo, la evidencia de colas pesadas, volatilidad intermitente y dependencia de largo plazo ha motivado marcos alternativos de análisis de series financieras, entre ellos las finanzas fractales y la multifractalidad Mandelbrot (1997); Peters (1994); Calvet and Fisher (2002). El Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) se ha consolidado como una técnica robusta para caracterizar estructuras multifractales en series no estacionarias y para extraer medidas de ineficiencia relacionadas con la persistencia/antipersistencia de los retornos Kantelhardt et al. (2002). El presente estudio evalúa la utilidad de integrar señales fractales, estimadas mediante MFDFA, con factores de momentum en un universo global de 61 American Depositary Receipts (ADRs) listados en NYSE y NASDAQ. El período de análisis comprende 2010–2024 con frecuencia diaria para precios y construcción mensual de indicadores. La elección de ADRs permite estudiar emisores de América, Europa y Asia bajo un mercado común (USD, microestructura y ventana horaria unificadas), preservando comparabilidad transversal y operativa(...).
Diseño y validación de un modelo de gestión de datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas en Recursos Humanos: un estudio de caso en Alsea Sudamérica
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-12) Carmona Wang, Jennifer Lien; Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Industrias; Améstica Hernández, Gonzalo David
El presente trabajo tiene como objetivo diseñar y validar un modelo de gestión de datos de talento que permita fortalecer la toma de decisiones estratégicas en la Dirección de Recursos Humanos de una empresa multinacional del rubro gastronómico. El estudio se desarrolla en un contexto organizacional caracterizado por un proceso de reestructuración interna y la preparación para una futura migración a un sistema de gestión organizacional integral como SAP, lo que incrementa la necesidad de contar con información confiable, integrada y estandarizada. La investigación se abordó mediante una metodología aplicada, estructurada en etapas de diagnóstico, diseño, procesamiento, implementación y validación. En la fase diagnóstica se realizaron entrevistas a gerencias, jefaturas y analistas del área, junto con la revisión de documentación interna y el levantamiento del funcionamiento real de los flujos de información. Este análisis permitió identificar una gestión fragmentada de los datos de personas, caracterizada por múltiples bases independientes, ausencia de gobernanza formal, reprocesos manuales y dificultades para consolidar información estratégica. A partir de estos hallazgos, se diseñó un modelo de gestión de datos de talento basado en cinco dimensiones clave: desempeño, potencial, trayectoria, liderazgo y capacitación. El modelo se materializa en un reporte estratégico integrado en Excel denominado Identikit, permitiendo una visión sistémica del colaborador y reduciendo la dependencia de procesos manuales de análisis. La validación del modelo se realizó mediante una rúbrica estructurada aplicada a gerencias y a la Dirección de Recursos Humanos, considerando criterios técnicos, de usabilidad y de aporte estratégico. Los resultados evidencian una alta aceptación de la solución propuesta, con evaluaciones promedio superiores al 90% en criterios asociados a utilidad para la toma de decisiones, claridad visual, facilidad de uso, valor agregado y alineación con los modelos de gestión de personas vigentes en la compañía. En general, el modelo propuesto constituye una solución viable y escalable para mejorar la gestión del talento basada en datos, aportando valor tanto operativo como estratégico en el contexto de la compañía.
FINANZAS CONDUCTUALES, UNA EXPLICACIÓN PARA LA INEFICIENCIA DEL MERCADO ACCIONARIO CHILENO
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2006) Canessa Rich, Diego Carlos; Departamento de Ingeniería Comercial; Kristjanpoller Rodríguez, Werner David
La teoría de los mercados eficientes, junto con la teoría de la utilidad y el concepto de la correcta asignación de recursos ha dominado sin contrapesos los últimos 50 aos el funcionamiento de los mercados de capitales, especialmente los mercados accionarios. Según lo anterior el precio de los activos financieros y en particular el de las acciones, son impredecibles e imposibles de pronosticar debido a que la única fuente de cambios es la aparición de nueva información, que por naturaleza es incierta e impredecible y cuando esto ocurre, los cambios en los precios se ajustan en forma inmediata. Entonces, el precio de las acciones se puede modelar como un fenómeno aleatorio, donde cualquier tipo de pronóstico futuro, es considerado un hecho inútil y una perdida de tiempo. Sin embargo, desde hace mucho tiempo economistas y académicos vienen documentando fenómenos accionarios en diferentes mercados y en diversos períodos de tiempo, que se denominan anomalías o ''''puzzles'''', los cuales son patrones de conducta en los precios de las acciones que son repetitivos y por ende predecibles y que se contradicen con la teoría de los mercados eficientes. Algunos de estos fenómenos son el efecto ''''día de la semana'''', el efecto ''''día feriado'''', el efecto ''''cambio de mes'''', el momentum, etc. El ao 2002, el premio Nóbel de economía fuera otorgado al Psicólogo Daniel Kahneman, por haber integrado los avances de la investigación psicológica en la ciencia económica especialmente en lo que se refiere al juicio humano y a la adopción de decisiones bajo incertidumbre, que produjo un fuerte cuestionamiento a las teorías que rigen el funcionamiento de los mercados actuales. Daniel Kahneman es considerado uno de los fundadores de la llamada Finanzas Conductuales o del comportamiento, la cual dice que el comportamiento de los individuos no siempre es racional y lógico y que esta sometido a sentimientos, estructuras mentales, y factores psicológicos que influyen en la toma de decisiones con insospechadas consecuencias, especialmente si se trata de decisiones de inversión. El presente tema de tesis estudia la aplicación de las finanzas conductuales al mercado accionario chileno y busca explicar mediante este nuevo paradigma las ineficiencias encontradas, tales como el efecto día feriado, el efecto día de la semana y el efecto cambio de mes, los cuales no tienen explicación en las teorías de las finanzas clásicas.'

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