Trabajos de Licenciatura en Finanzas

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    Aprendizaje de refuerzo aplicado a cobertura de derivados
    (2024-06) Kestler, Santiago Martín
    En el presente trabajo se estudia el uso de un algoritmo de aprendizaje de refuerzo o reinforcement learning en inglés, para realizar cobertura de riesgo en derivados. En especial, se analiza la factibilidad de este algoritmo para su aplicación en casos de cobertura de opciones de compra y venta europeas. Para ello, se comparan las posiciones de cobertura del algoritmo con aquellos de la resolución por el modelo tradicional de cobertura utilizando la fórmula de Black Scholes Merton (BSM). Se concluye tras el análisis de las posiciones y del error de estimación del modelo que es posible la aplicación de este algoritmo para cubrir el riesgo de derivados proveniente del subyacente. Además, se estima que para el modelo aplicado es necesario repetir el entrenamiento para un nuevo derivado. Por último, es necesario contar con una elevada cantidad de datos para ejercer un entrenamiento efectivo del programa.
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    Bases para una estrategia de inversión long-short en función de un modelo logit predictor de aumentos de dividendos
    (2021-07) Bonarrigo, Fausto Francisco
    El presente trabajo deja asentadas las bases para llevar a cabo una estrategia de inversión del estilo long-short según un conjunto de acciones norteamericanas que pagaron dividendos durante el período fiscal 2000-2019 (años calendario 2001-2020). La tesis de inversión consiste en posicionarse a favor de las empresas que tengan mayor probabilidad de aumentar los dividendos el año siguiente y vender en corto aquellas empresas que tengan menor probabilidad de hacerlo. Se utiliza un modelo logit para determinar esta probabilidad. El dividend yield, las ganancias por acción, el flujo de efectivo operativo por acción y el ratio price-to-earnings son las variables explicativas con rezago de un año que se utilizan en el modelo. El dividend yield y las ganancias por acción son los factores con mayor poder de predicción y con un efecto opuesto entre ellos. El primero tiene una relación inversa respecto a la probabilidad de que una acción aumente sus dividendos el próximo año; mientras que las ganancias por acción tienen una relación directa. El trabajo de Chemannur, He, Hu y Liu (2010) es una referencia en el tema. En cuanto a la estrategia de inversión, la diferencia del exceso de rendimiento es estadísticamente significativa en favor del grupo con mayor probabilidad de aumentar sus dividendos. A pesar de que esta diferencia es estadísticamente pequeña, notamos que el intervalo de confianza de la media de los excesos de rendimiento de las empresas con menor probabilidad está sesgado hacia valores negativos y es más del triple de amplio que el del grupo con mayor probabilidad de incrementar sus retribuciones a los accionistas.
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    ¿Cuál es la dinámica entre los precios spot y futuro del bitcoin? : análisis de causalidad en sentido de Granger durante la corrección de 2018
    (2021-12) Goldrossen, Nicolas
    A fines de 2017 el precio del Bitcoin tuvo una caída de aproximadamente 70% de su valor en dos meses. Esta caída coincidió con la introducción del mercado de futuros. La entrada de este derivado pudo ser un condicionante del desplome ya que a partir de este instrumento los inversores pueden tomar una posición corta con más facilidad vendiendo futuros. En esta tesis vamos a realizar un análisis empírico sobre la relación de causalidad entre los futuros y el precio del activo subyacente mediante modelos econométricos. A partir de este análisis podremos realizar una interpretación para ver la relación entre mercados.
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    Eficiencia de mercado en los tipos de cambio nominales : el caso de Estados Unidos con Europa y Latinoamérica
    (2019-10) Sasse Mugica, Mateo
    La hipótesis de los Mercados Eficientes desarrollada por Eugene Fama (1970) postula que el precio de un activo o instrumento financiero refleja las expectativas de todos los agentes operando en el mercado, en otras palabras, en un mercado eficiente toda la información pública actualmente disponible es instantáneamente incorporada al precio. Por lo tanto, toda información posterior es independiente del precio hoy. Y, a su vez, esto significa que la mejor predicción del precio de mañana es simplemente el precio hoy. En términos econométricos, el precio sigue un proceso estocástico denominado un Random Walk, en el cual toda nueva información actúa como un shock independiente sobre el precio del período anterior._x000D_ Ahora bien, esta idea engloba a todos los precios del mercado, sean precios de acciones, bienes, servicios, o, el caso que es de particular interés para nosotros, los tipos de cambios nominales. Éstos últimos son precios también, el precio de una moneda respecto del otro, que a su vez representan la capacidad de adquirir bienes y servicios en el otro país. Pero, ¿se cumplirá efectivamente esto en la realidad? ¿Seguirán los tipos de cambios en mercados eficientes un Random Walk? El presente trabajo se enfocó en realizar un análisis econométrico de dicho fenómeno, siendo la hipótesis de la tesis que dicho fenómeno se observará en los mercados desarrollados pero estará ausente en los latinoamericanos. Una vez demostrado esto, el objetivo siguiente consistió en analizar estrategias de arbitraje estadístico cointegrando diferentes pares de tipos de cambios._x000D_ Hemos podido demostrar que, si bien las monedas seleccionadas son procesos no estacionarios, no necesariamente son Random Walks, y este resultado se observa tanto en los mercados desarrollados como en los latinoamericanos. De los cuatro tipos de cambio analizados solo en un caso hay suficiente evidencia como para afirmar que es un Random Walk. A su vez, también hemos demostrado que no se puede cointegrar dos pares de tipos de cambio con el objetivo de realizar estrategias de arbitraje estadístico basados en la reversión a la media del spread entre las dos series debido a que el análisis del spread entre dos tipos de cambio implica, con algunas alteraciones algebraicas, otro tipo de cambio, el cual ya hemos demostrado no ser un proceso estacionario.
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    ¿Es rentable el trading de momentum a corto plazo? un estudio de eventos en Argentina
    (2024-09) Ehrman, Agustín Amador; Harari, Matías Rafael
    La presente tesis explora cómo una estrategia de trading basada en el momentum puede presentar rendimientos superiores a los del índice MERVAL. Se realiza un estudio detallado del mercado de acciones argentino durante el período 2019-2023, centrado en evaluar la rentabilidad de una estrategia que consiste en comprar el activo con mejor rendimiento del día anterior. Utilizando la metodología de estudio de eventos, se examina la presencia de retornos anormales y se analizan los resultados obtenidos. Los hallazgos de la tesis son contundentes. Se encuentra evidencia significativa que valida la hipótesis de que la estrategia basada en momentum genera retornos anormales. Las pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas muestran valores altos, indicando rendimientos considerables. El backtesting de la estrategia revela que ésta no solo supera al índice MERVAL en términos de retornos acumulados, sino que también ofrece un mayor retorno promedio anual, un ratio de Sharpe superior y un menor máximo drawdown. La investigación proporciona una nueva perspectiva sobre la eficiencia del mercado y la capacidad de las estrategias de trading para explotar ineficiencias. Entender el efecto y la dirección de los retornos anormales es fundamental para desarrollar estrategias financieras sólidas y para comprender mejor el comportamiento del mercado de acciones en contextos específicos. Los resultados de esta tesis ofrecen una herramienta valiosa para los inversores que buscan maximizar sus rendimientos mediante la identificación y aprovechamiento de patrones de momentum en el índice MERVAL. Este estudio no solo confirma la viabilidad de la estrategia propuesta, sino que también aporta un conocimiento profundo sobre cómo aplicar técnicas de trading en mercados emergentes como el argentino.
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    Estimación del value at risk de renta fija a través de cópulas
    (2024-10) Lores Mendes, Santiago Andrés
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    Evaluación de la hipótesis de mercado eficiente mediante estrategias basadas en múltiplos
    (2023-02) Caliz, Mateo; Shaw, Francisco
    El objetivo de este trabajo es poner a prueba la validez de la teoría de los mercados eficientes mediante el estudio de armados de portafolio en base a múltiplos de valuación. Esta hipótesis sostiene que los mercados analizan y descuentan todo el tiempo la nueva información, que es simétrica. Para lograr esto se utilizarán series históricas de precios de acciones para cada sector del mercado financiero elegido a analizar, construyendo distintos portafolios en base a los múltiplos de valuación adecuados para cada uno, intentando así lograr una mejor rendimiento que el respectivo índice que utilizaremos para comparar.
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    Factores determinantes del desarrollo de las fintech a nivel mundial
    (2021-12) Vecchio, Gianfranco; Franzoy, Gonzalo
    El presente trabajo busca examinar las causas fundamentales que impactan en el desarrollo de las empresas tecnológicas-financieras (fintech) a nivel mundial. En primer lugar se hará una revisión de la literatura relevante acerca de esta temática, se presentarán los datos y los modelos a utilizar, y por último se analizarán los resultados obtenidos y sus limitaciones.
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    Filtro de observaciones anómalas para la calibración de estructuras temporales de tasas : el caso del mercado bursátil argentino
    (2023-09) Pinto, Carlos Ignacio
    Las investigaciones sobre filtros para información de mercado como paso previo a la construcción de un modelo de tasas de interés son escasas y no se realizó ninguna utilizando K-means. El estudio se realizó para dieciocho activos dólar link argentinos teniendo en cuenta la importancia de construir su respectiva estructura de tasas de mercado previo a las elecciones PASO durante abril del 2023, con el objetivo de realizar un filtro utilizando clustering que su aplicación genere un mejor ajuste. Para la elaboración del filtro, se establecieron dos condiciones que permiten distinguir entre valores atípicos y datos normales, con el fin de minimizar la probabilidad de filtrar información relevante. La eficacia del filtro se evaluó mediante la comparación de métricas de error entre el modelo y el mercado, así como es desvío estándar de los parámetros del modelo de Nelson y Siegel (1987), se empleó el test de Levene para comparar la volatilidad entre los parámetros de la curva sin filtro y los generados a través del modelo de filtrado y no se encontró diferencias estadísticamente significativas entre ellas. Los resultados indican que la aplicación del filtro propuesto no reduce significativamente el error entre modelo-mercado cuando se calculan las métricas con todos los datos de precios y, de hecho, una volatilidad ligeramente mayor en las curvas. Sin embargo, al calcular las métricas con precios no filtrados, se observa una disminución del error modelo-mercado, aunque sin diferencias estadísticamente significativas en ningún caso. Además, se identificó que la condición 2 del filtro, cuando se aplica sola, ofrece un mejor desempeño, mientras que la condición 1, cuando se aplica por sí sola, empeora los resultados al eliminar el 44% de los datos en promedio.
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    Hipótesis de mercados eficientes : test sobre la volatilidad de precios al alcanzarse soportes y resistencias
    (2022-08) Genoud, Alejo; Kleiman, Erika Yael
    El presente trabajo explora la validez de la hipótesis de mercado eficiente mediante el estudio de la volatilidad en el retorno de acciones al aproximarse a zonas de soportes/resistencias sugeridas por análisis técnico. Se utilizaron series históricas de quince instrumentos representativos que cotizan en el NYSE y el NASDAQ. El análisis fue llevado a cabo para un horizonte de cuatro años, del 1 de enero de 2018 al 1 de enero de 2022. La frecuencia de datos es diaria. Los resultados sugieren que existe una diferencia en las funciones de distribución de volatilidad y de retornos (para un gran número de instrumentos) para las observaciones que se encuentran en zonas de soporte/resistencia. Estas diferencias pueden presentarse tanto en ambas zonas de interés (soportes y resistencias) como en un solo grupo de interés (ej. Si en resistencias, no en soportes). La significatividad estadística encontrada en los tests prueba la existencia de diferencias en el comportamiento de precios, sugiriendo que los mercados no son eficientes.
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    Medición y análisis del riesgo reputacional en el mercado bancario de Chile a través de pérdidas operacionales
    (2023-07) Bonomi, Micaela; Rendón, Sol
    Los eventos de pérdida operacional (PO) tienen consecuencias sobre la reputación de las instituciones financieras. En base a esto, en la presente investigación se mide el riesgo reputacional y se estudian sus determinantes en el mercado bancario chileno sobre una muestra inicial compuesta por ocho bancos que cotizan en la Bolsa de Santiago de Chile y han presentado diversas PO superiores a 500 mil dólares entre los años 2016 y 2023. Se examina la reacción del mercado ante estos eventos a partir de los retornos acumulados anormales (CAR). Si alrededor de la fecha de ocurrencia del evento de PO se observa un CAR negativo, se interpreta como un daño a la reputación del banco. Los resultados obtenidos, revelan que un 59.46% de los CAR presentan un signo negativo. Esto implica que, en la mayoría de los casos, la ocurrencia de un evento de PO se traduce en una disminución de los precios de las acciones de los bancos chilenos, derivando en un daño a su reputación. Seguidamente, se realiza un estudio econométrico de los determinantes del riesgo reputacional en el mercado bancario chileno por medio de un análisis de regresión. Finalmente, se puede concluir que el ROE, el tamaño, el leverage y el trading volume del banco, son los determinantes que tienen efectos en la reputación tras la ocurrencia de eventos de PO.
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    Métodos generativos para el cómputo de métricas de riesgo
    (2024-09) Belingueres, Angie; Rodríguez, Camila
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    Plan de negocios : Picky
    (2021-12) Savino, Milagros
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    Redes neuronales profundas para la valuación de derivados financieros en altas dimensiones
    (2021-07) Glancszpigel, Federico Matías; Bonfanti Borgia, Facundo Ignacio
    El presente trabajo propone estudiar una serie de métodos numéricos basados en Aprendizaje Profundo, o Deep Learning en inglés, para la valuación de derivados financieros en contextos más generales, con el objetivo de determinar la factibilidad y eficiencia de dichos métodos. En particular, interesa determinar la conveniencia de utilizar estos métodos para la valuación de instrumentos en altas dimensiones. Para ello, hemos realizado experimentos numéricos detallados donde pudimos comprobar la precisión y eficiencia de los métodos propuestos para resolver ecuaciones diferenciales estocásticas: con generadores lineales como las que surgen al valuar derivados financieros bajo los supuestos de Black, Scholes y Merton. con generadores no lineales como las que surgen al valuar derivados en condiciones más generales que la anterior como, por ejemplo, se encuentran al usar distintas tasas de interés para colocar o para pedir dinero, o al considerar escenarios de default. Los métodos de Aprendizaje Profundo que hemos estudiado ofrecen una de las pocas alternativas para la valuación de derivados con generadores no lineales en altas dimensiones. En esta tesis, además de comprobar su eficacia comparando con resultados conocidos, hemos sido capaces de calcular por primera vez derivados de ejercicio temprano con generadores no lineales en alta dimensión.
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    Securitización de créditos FinTech
    (2020-07) Parera, Tomás
    El presente Plan de Negocios propone la inversión en una cartera de créditos otorgados a individuos y pequeñas empresas de México y Perú mediante una plataforma FinTech del tipo Alernative Finance. Los flujos de fondos habrían de ser administrados mediante un fideicomiso cerrado el cual capte los fondos de potenciales inversores calificados a cambio de certificados de suscripción. En primer lugar, se aborda una introducción y análisis de los préstamos alternativos del tipo FinTech y la industria tanto a nivel global como en México y Perú - siendo este mercado el foco de inversión -. Seguido a ello se describe la plataforma Afluenta y su operatoria en ambos países. Se detalla el proceso de originación de los créditos y las respectivas estadísticas de cartera para cada país. Por último, se detalla la estrategia del Plan de Negocios, los riesgos asociados y el flujo de fondos estimado. Para el cálculo se presentan dos escenarios: un escenario base y un escenario alternativo.
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    Selección de activos del S&P 500 y el FTSE 100 con PCA durante la crisis del COVID-19
    (2021-12) De Rosa, Juana; Arias, Micaela
    Esta tesis propone una estrategia basada en el Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) para la gestión activa de selección de activos en todas las fases de mercado. Nuestra investigación se centra en la selección de activos individuales dentro del asset class equity. El periodo comprendido de estudio irá desde febrero de 2017 hasta febrero de 2021. Esto tiene como objetivo observar el efecto que tuvo la crisis del COVID-19. Para ello, utilizaremos dos mercados de valores representativos, Estados Unidos y el Reino Unido. Utilizaremos como benchmarks los índices de S&P 500 y FTSE 100. En primer lugar, construiremos un portafolio a partir de los componentes principales obtenidos a través de los activos que se encuentran integrados en los índices mencionados. Esto tendrá como objetivo evaluar la efectividad del método de PCA para modelar el comportamiento de un benchmark. En segundo lugar, buscaremos observar el efecto de la pandemia en el portafolio construido. A partir de esto, utilizaremos otro criterio de selección de activos para así mitigar el efecto del COVID-19 segmentando en función de las empresas más y menos afectadas por este evento. De esta manera obtendremos un portafolio con una menor cantidad de activos, que tendrá un rendimiento significativamente mejor al del benchmark.
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    Smart contracts como clearing house : un modelo de exchange descentralizado
    (2021-02) Rossi, Juan; Houlin, Jeronimo
    Para contestar la pregunta de si es posible construir un modelo de intercambio de valores que permita a los usuarios realizar inversiones en activos tradicionales utilizando activos digitales, indagamos en el actual estado de la materia, y proponemos en detalle un modelo de exchange descentralizado donde se operen derivados, haciendo uso de Smart Contracts. Para esto modelamos funciones del exchange tales como el algoritmo de Order matching del libro de órdenes y los supuestos que tomamos acerca del comportamiento de los usuarios. Para llevar a cabo este trabajo, nos sumergimos en la literatura preexistente de los inicios de la tecnología blockchain, el surgimiento de los smart contracts, sus aplicaciones, y cómo podríamos aplicarlos a nuestro modelo, también indagamos el material que existía acerca de los exchanges tradicionales y los más contemporáneos Decentralized Exchanges (DEX) y por último en la materia del contrato Contract for Difference (CFD) que buscaremos replicar en un ambiente descentralizado. Finalmente, realizamos una simulación de Monte Carlo para analizar los posibles diferenciales de precio entre la plataforma y el mercado del activo subyacente utilizando series de precios generadas por un movimiento browniano.
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    Sobre la capacidad de emulación de procesos temporales estocásticos por parte de Redes Generativas Adversarias (GANs)
    (2024-10) Sanguedolce Angelini, Juan Ignacio; Ricci, Mateo
    Este estudio investiga la capacidad de las QuantGANs (Redes Generativas Antagónicas para Finanzas Cuantitativas) para replicar las propiedades distribucionales de series temporales financieras generadas por modelos estocásticos, específicamente el Movimiento Browniano Geométrico (GBM). Utilizando un enfoque experimental controlado, se generaron datos sintéticos de series temporales a partir del modelo GBM, y se entrenaron QuantGANs para intentar reproducir estas series. La evaluación se realizó mediante pruebas de Kolmogorov- Smirnov (KS) y un análisis de permutación, comparando las funciones de distribución acumulada empíricas (ECDF) de los datos generados con los originales. Los resultados indican que las QuantGANs parecen no ser capaces de capturar de forma certera y total las propiedades estadísticas subyacentes a los procesos generadores de precios. Consecuentemente, estas limitaciones en la replicación distribucional cuestionan la aplicabilidad de las QuantGANs en la modelización financiera sin un ajuste considerable en su arquitectura.