MODELOS MATEMÁTICOS PARA EL ANÁLISIS ESTRATÉGICO DE UN SECTOR FINANCIERO : CASO APLICADO AFP PROVIDA

Abstract

En post al apoyo y la búsqueda de herramientas para lograr una mejor visión de la situación de la empresa y así un mejor análisis estratégico se comenzó esta memoria. En base a las herramientas tradicionales ocupadas en el análisis estratégico que se ven en nuestra universidad, el modelo CRISP-DM para la minería de datos, el Software SPSS y SPSS Clementine y los datos disponibles en el sector financiero elegido, se armó un grupo de modelos para el análisis estratégico. El sector financiero escogido fue el de las Administradoras de Pensiones o AFPs, enfocado en la AFP Provida. Dada la gran fiscalización que tienen por parte de la Superintendencia de Pensiones. En el primer modelo se calcularon los pesos de las Matrices de Factores ? Internos y Externos - con modelos multivariantes de regresión logarítmica llamados modelos Log-Log. Estos modelos tienen la característica de poder calcular un aproximado a la elasticidad. En base a ellos se hicieron los pesos de las matrices, que representan la importancia de cada variable. En el ejemplo aplicado la Matriz de Análisis Interno se concluyó que la rentabilidad de las AFP en los fondos es la variable con más peso y que el número de afiliados de cada AFP va creciendo en importancia su peso, pero no llega a ser tanto como la rentabilidad de los fondos. En el análisis externo que el Salario Medio es la variable con más peso y que la variabilidad de los mercados no es una amenaza para la cantidad de los fondos cuando se habla de los fondos totales de un país. Entre otros resultados. El segundo modelo se hizo el análisis financiero con modelos de series de tiempo y basándose en la materia vista en Finanzas. El análisis en el tiempo de los ratios se hizo aproximándolos a modelos de serie y ahí analizando su comportamiento. Para el análisis con la competencia se sacó el modelo de serie de tiempo de todas las AFPs y se compararon los modelos dados. Algunos de los resultados más importantes del ejemplo, se vio que AFP Provida tiene una buena rentabilidad, pero mucho activo y patrimonio para lo que es, aunque esta reaccionando, disminuyendo la deuda a largo plazo. Además, se comprobó que los ratios de rentabilidad son estacionales, con sus mínimos en Marzo y máximos en Noviembre. El tercer modelo se usó el análisis clúster para la segmentación de mercado de las APV, uno de los productos voluntarios de las AFPs, gracias a su capacidad de crear grupos parecidos de los datos. En este modelo se comprobó matemáticamente que la importancia y la forma de pensar sobre la pensión para la vejez va cambiando paulatinamente mientras la persona se acerca más a ella, siendo los conglomerados más cercanos los de edades parecidas. El cuarto y último modelo es de redes neuronales artificiales, usadas para predecir la cantidad de dinero que hay en total en cada fondo de pensiones. Se hizo una red para cada uno de los fondos de pensiones, siendo un total de cinco modelos (Para el fondo A, B, C, D y E). Este demostró tener muchas ventajas, especialmente porque permite la ausencia de datos en ciertas variables. Lo que permitió usar como variables de entrada índices de diferentes bolsas de valores del mundo, donde los diferentes feriados o diferentes hitos de cada Bolsa afectan.