Temas de Memoria y Tesis
01 Agosto 2012

La siguiente corresponde a una lista de los temas que el Centro de Finanzas puede ofrecer a los alumnos del Departamento de Ingeniería Industrial para el semestre de Primavera 2012. Los temas marcados como (Mag) corresponden a tesis de magíster.

En caso que el alumno esté interesado en seguir con este tema de tesis o memoria, se debe postular enviando un boletín de notas simple (de U-Cursos) y su CV actualizado a cbravo@dii.uchile.cl. La mera indicación del alumno de su deseo de perseguir uno de estos temas como tema de memoria NO asegura la aceptación del alumno en él, lo que dependerá de la evaluación de sus antecedentes.
 

Temas


  1. Diseño de Plataforma de Entrenamiento para Latinoamérica de Software Calypso (Prof. José Miguel Cruz): Calypso (www.calypso.com), un sistema integrado de procesamiento de trading y riesgo asociado a derivados y bonos, recientemente se asoció con el Centro de Finanzas otorgando una licencia amplia para el desarrollo de docencia e investigación. El objetivo de esta memoria es diseñar los sistemas de acceso a este software para generar instancias de aprendizaje para toda la región, aprendiendo el uso del sistema, e implementando en conjunto con los investigadores del centro la plataforma de enseñanza a ser usada en la Universidad.
 
  1. Estimación del Riesgo de Crédito con Datos de Panel por Sector (Profs. José Pizarro / Patricio Valenzuela): Extendiendo resultados ya obtenidos en la estimación de las probabilidades de incumplimiento para distintos sectores productivos de la economía chilena, esta memoria buscará encontrar de forma explícita las correlaciones de incumplimiento para la distribución conjunta de una cartera de créditos corporativos, utilizando posteriormente estos parámetros para la estimación del riesgo de incumplimiento total del portafolio. Siendo estos resultados potencialmente utilizados en mecanismos de asignación de capital así como en la estimación de las provisiones agregadas y diversificadas del portafolio estudiado.
 
  1. (Mag) Diseño y Puesta en Marcha de Bases de Datos Financieras (Prof. José Miguel Cruz): Este proyecto apunta a la creación de sistemas automatizados que capturen información financiera relevante (precios de acciones, indicadores Banco Central, SBIF, SVS, LVA, etc.) y los consoliden en bases de datos que estén disponibles para los investigadores del Centro de Finanzas. El tesista deberá diseñar sistemas de información apropiados y, con el apoyo de investigadores del centro, generar el software que permita recopilar los datos que fueron diseñados a partir de los sistemas disponibles en el medio.
 
  1. Modelamiento de Loss Given Default en Créditos de Consumo (Profs. Cristián Bravo / Richard Weber): Este tema de memoria apunta a mejor la literatura existente en Loss Given Default aplicando modelos avanzados (ensembles, splines, etc) para modelar la pérdida dado el evento de default (LGD). La distribución de la LGD posee una forma de U que los métodos actuales tienen problemas para estimar, además que no existe conocimiento acabado acerca de las variables que impulsan la realización de la pérdida dado el default futura en base al comportamiento histórico de pagos, o las condiciones originales del crédito.
 
  1. (Mag y Pregrado) Clustering Semi-Supervisado para Data Mining Financiero (Profs. Cristián Bravo / Richard Weber): El clustering semi-supervisado extiende la metodología clásica de segmentación al incorporar conocimiento externo en forma de restricciones sobre la formación de los clústeres. En este proyecto se busca extender la metodología utilizando teoría económica en el sector de riesgo de crédito o de marketing cuantitativo aplicado a finanzas, buscando segmentos que mejoren la rentabilidad al realizar campañas de marketing dirigido, o permitan mejor discriminación al generar grupos con características de riesgo medibles.
 
  1. Generación de Scores en Credit Scoring Multiclase (Profs. Cristián Bravo / Richard Weber): Los scores son parte fundamental de los modelos de Credit Scoring, simplificando el uso de modelos estadísticos a través de la entrega de un procedimiento aritmético sencillo que es equivalente al modelo subyacente. Usualmente, en el caso binario, estos scores corresponden a una transformación log-log del espacio generado por la regresión logística utilizada para crear el modelo. Este proyecto apunta a generar scores que tengan las mismas propiedades de simplicidad, pero aplicados ahora a regresiones logísticas multiclase, donde ya no es posible utilizar directamente una transformación log-log.
 
  1. Análisis de Supervivencia Multiclase con Clases Dependientes (Profs. Cristián Bravo / Richard Weber): La técnica del análisis de supervivencia ha ganado popularidad en credit scoring, pues responde  la pregunta del tiempo esperado para que un cliente caiga en default, en vez de si lo hará o no. Esto facilita, por ejemplo, la generación de las provisiones, ya que permite generar probabilidades de default alineadas con la madurez que el directorio desee para el portafolio de créditos. Este proyecto apunta a generar una metodología para cuando existen más de una clase de defaulters, buscando una manera para extender la metodología de riesgo en competencia (competing risks) o el análisis de cura mixta (mixture cure analysis), técnicas que asumen independencia entre las clases, o más precisamente, riesgos aditivos.
 
  1. Predicción de Default Tributario de los Contribuyentes (Profs. José Miguel Cruz / Cristián Bravo / Patricio Valenzuela). Utilizando información histórica del comportamiento de contribuyentes que han dejado de cumplir con sus obligaciones de declaración y pago de impuestos, y de contribuyentes que no han incurrido en estas conductas, así como también información de sus factores de comportamiento a los que se pueda acceder, y reutilizando las experiencias publicadas por la banca u otras instituciones que hayan experimentado en este ámbito, se desea poder construir a un modelo estadístico-matemático que permita predecir la probabilidad que un contribuyente deje de cumplir sus obligaciones de declaración y pago de impuestos en un futuro cercano.
 
  1. Segmentación  de Incobrables del Servicio de Impuestos (Profs. Richard Weber / José Miguel Cruz / Cristián Bravo). Debido a la información que posee el SII en relación a los no pagos de las deudas generadas por los contribuyentes y su morosidad, lo que implica un potencial riesgo no solo de la incobrabilidad de los documentos, si no de una mala señal para los contribuyentes que tienen deudas generadas por  el no pago de sus obligaciones tributarias, se desea segmentar a los contribuyentes que tienen giros morosos de acuerdo a variables transaccionales y de no pago, de forma de generar acciones en la línea u otras que estime conveniente el Segmento a cargo, como acciones de fiscalización por ejemplo, restringir timbraje al máximo, reverificación de actividades, cartas recordatorias y de alerta, atención en mesón masivo, entre otras.
 
  1. Estimación de Brechas en el IVA Sectorial (Profs. Patricio Valenzuela). Existen brechas en la declaración y pago del IVA mensual por parte de los contribuyentes que difiere respecto a los montos declarados y pagados por la media o mediana del sector al cual pertenece, lo cual puede estar explicado por la antigüedad y la etapa del ciclo de vida en el cual se encuentra el contribuyente, así como también por las estacionalidades, ciclos y cambios que se ve afectado el sector o el contribuyente mismo por las particularidades del sector económico en el cual se desenvuelve, o simplemente estas brechas se pueden estar dando por evasión en la tributación que hagan que el contribuyente esté tributando menos que sus pares del mismo sector económico. Se desea, utilizando información histórica del F29 de declaración y pago simultáneo de IVA, además de indicadores macroeconómicos del propio sector económico (por ejemplo: IMACEC), construir un modelo que resulte de mezclar uno de series de tiempo y otro regresivo.
 
  1. (Mag) Optimización de los Servicios de Asistencia y Atención del Servicio de Impuestos Internos (Profesor por definir). Para el Servicio de Impuestos Internos, desde hace muchos años la calidad en la atención se ha transformado en un objetivo importante de su quehacer, en especial desde que la Ley de Calidad de Servicio, Ley N° 20.431 de 30 Abril 2009, que otorga un beneficio a la institución completa por los niveles de calidad en la atención, el Servicio se ha fijado como prioritario la entrega de servicios de atención y asistencia de altos estándares de calidad, en especial en la atención presencial, la que ha obtenido, dentro de todos los canales de atención, una de las menores calificaciones de percepción en encuestas pasadas. Se desea, utilizando información del sistema interno de gestión (TOTAL PACK), obtener las distribuciones reales de los datos en tiempos de llegadas y atención, de forma de modelar y optimizar de forma realista los procesos de asistencia y atención, para un mejor diseño de la cantidad de cajeros por horario, tamaño de sala de atención, distribución y tamaño de sectores de espera y atención, otros.
 
  1. (Mag) Construcción de un CRM Tributario para Medianos y Grandes Contribuyentes (Profesor por definir). Se busca detectar y construir las variables que sirvan para agrupar y relacionar los contribuyentes de los segmentos de Grandes y Medianas Empresas, para luego construir una aplicación que permita establecer las causas de dichas relaciones, el grado de profundidad y la fortaleza de la relación que existe entre dos contribuyentes. Además, deberá permitir la visualización de los contribuyentes, las relaciones entre ellos, y datos que se consideren relevantes a incluir en la visualización, tanto estática como dinámica. Paralelamente, deberán desarrollarse las bases de datos necesarias para la construcción de la imagen visual de las relaciones, pero que también permita ser analizada por herramientas de bases de datos y/o de análisis estadístico. Esta aplicación deberá ser parametrizable, ya sea en cuanto a los contribuyentes que se incluirán en la exploración, como las variables y profundidad de las relaciones.
 
  1. Estrategias de Penetración Bancaria e Inclusión Financiera (Prof. Patricio Valenzuela). Este proyecto buscará caracterizar las estrategias de penetración bancaria en Chile y su impacto en el acceso a servicios financieros. De este modo, la primera parte de este proyecto consiste en la creación de una base de datos a nivel provincial/regional que contenga por el número y características de los bancos operando a lo largo del país. La segunda parte de este proyecto consiste en identificar el impacto que diferentes estrategias de penetración bancaria y estructuras de la propiedad bancaria han tenido en el acceso a servicios financieros y en el nivel de deuda de los hogares del país.
 
  1. Fuentes de Financiamiento y Crecimiento Económico (Prof. Patricio Valenzuela). Dado que la inversión en capital físico es fundamental para el crecimiento económico, una pregunta fundamental en economía financiera es cómo las empresas financian sus inversiones. Este proyecto busca entender las diferentes fuentes de financiamiento de las empresas (fuentes formales e informales de financiamiento y/o fuentes domésticas e internacionales de financiamiento) y cómo estas fuentes de financiamiento se encuentran asociadas a diferentes características de la empresa. Además,  este trabajo buscará identificar y cuantificar el impacto que el tipo de financiamiento de una empresa tienen en su crecimiento de mediano plazo.
 
  1. Determinantes de Spreads y Clasificaciones de Riesgo de Bonos Corporativos (Prof. Patricio Valenzuela). Se busca detectar los principales determinantes el riesgo de crédito de bonos emitidos en mercados internacionales de deuda. En particular, este proyecto tiene por objetivo identificar y cuantificar los principales determinantes de los spreads y clasificaciones de riesgo de bonos corporativos denominados en moneda extranjera. Así, el memorista deberá tener la capacidad de diseñar, por ejemplo, nuevas medidas de liquidez  que nos permitan entender los componentes del riesgo de crédito de bonos corporativos.

República 701, Santiago, Chile. Teléfono: (+562) 2978 4054 / (+562) 2978 4914

E-Mail: cf@dii.uchile.cl

El Centro de Finanzas agradece el significativo aporte del Banco de Crédito e Inversiones, BCI, a esta iniciativa