Browsing by Author "Rubilar Torrealba, Rolando Luis"
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Thesis Modelación de la tasa de descuento intertemporal mediante regresión ordinal(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-11-05) Romero Olave, César; Departamento de Industrias; Rubilar Torrealba, Rolando LuisEsta investigación examina los factores económicos, sociodemográficos y psicológicos que influyen en las preferencias intertemporales de los individuos, entendidas como su disposición a postergar beneficios presentes. Se estima un modelo logit ordenado generalizado (gologit2) utilizando microdatos de la Survey on Household Income and Wealth (SHIW) del Banco de Italia. La variable dependiente corresponde a una medida ordinal de la tasa de descuento intertemporal, construida en cinco niveles de paciencia. Los resultados indican que el consumo y el ingreso se asocian positiva y robustamente con una mayor paciencia intertemporal, mientras que la alfabetización financiera muestra un efecto significativo en los tramos bajos e intermedios. Asimismo, la ocupación formal se relaciona positivamente con la paciencia, y el tamaño del hogar presenta un efecto negativo, reflejando restricciones estructurales. En conjunto, los hallazgos respaldan un enfoque conductual de las decisiones intertemporales y aportan evidencia relevante para el diseño de políticas públicas orientadas a fortalecer la educación financiera y promover decisiones económicas de largo plazo.Thesis Modelado predictivo de fuga de clientes en el sector asegurador chileno mediante modelos econométricos y técnicas de Machine Learning(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-12) Aburto Sáez, Nicolás Santiago; Pincheira Sarmiento, Bernardo Eugenio; Departamento de Industrias; Rubilar Torrealba, Rolando LuisEl presente trabajo aborda la predicción de fuga de clientes en el sector asegurador chileno mediante la aplicación de modelos econométricos (logit y probit) y técnicas de aprendizaje automático (redes neuronales multicapa). Utilizando una base de datos anonimizada de una aseguradora local, se buscó identificar los factores determinantes de la cancelación de pólizas y comparar el desempeño de ambos enfoques en términos de capacidad predictiva e interpretabilidad. Los resultados indican que el modelo logit, aunque más limitado en desempeño predictivo, aporta un valor significativo al permitir identificar y cuantificar las variables que influyen en la fuga, como la antigüedad del asegurado, la existencia de documentos impagos y el monto de la prima básica. En cambio, las redes neuronales presentan mejores métricas de evaluación que los modelos econométricos tradicionales en indicadores como recall, F1 y AUC, consolidándose como una herramienta eficaz para anticipar clientes en riesgo y habilitar sistemas de alerta temprana. Se concluye que ambos enfoques no son excluyentes, sino complementarios: el modelo logit aporta capacidad explicativa para la toma de decisiones estratégicas, mientras que la red neuronal mejora la detección de clientes con mayor probabilidad de fuga(...).
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