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.
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.
¿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.
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. 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. 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.
Evaluación de estrategias de pricing del mercado de comercio de petróleo a través de la estimación de volatilidades y modelos de pronóstico de riesgo
(2022-02) Cuartas Agromartín, Ignacio; Millos, Agustina
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.
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.
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.
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.
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.
Plan de negocios : Picky
(2021-12) Savino, Milagros
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.
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.
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.
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.
Un análisis del margen ajustado por opción en bonos corporativos estadounidenses
(2022?) Bussolati, Ignacio
El siguiente trabajo de investigación explora aquellas variables que determinan los spreads de los bonos corporativos de Estados Unidos, calificados crediticiamente como grado de inversión. Para realizar estas estimaciones se utilizaron nueve tipos de bonos, que comparten características similares. El periodo analizado se inicia en septiembre de 2011 y toma datos hasta septiembre de 2021, considerando datos trimestrales. En consecuencia, los resultados obtenidos revelan que el spread de dichos bonos está determinado por variables microeconómicas y macroeconómicas, tales como: el apalancamiento de la empresa, el EBITDA marginal y el índice de volatilidad VIX. Cabe destacar que, los resultados de esta investigación van en concordancia con diversos trabajos realizados anteriormente por diferentes autores, los que comparten algunas variables utilizadas en el modelo.
Uso de información en Twitter como herramienta para predecir el mercado financiero
(2022-03) Guananja, Nahuel; Castagno, Ivan
Valuación de Adidas AG
(2023-08) Rosauer, Benjamín Bartolomé; Moresco, Francisco José
Valuación de Apple
(2021-12) Coppola, Jeremias Nicolas; Pagano, Luca
El objetivo del presente trabajo es el análisis financiero y la valuación de Apple Inc al 31 de diciembre de 2021. Para ello, se utilizarán dos métodos distintos de valuación que serán tratados con profundidad a lo largo de este trabajo. Por un lado, se trabajará mediante el método de flujos de caja descontados por el costo promedio ponderado del capital (WACC) con el objetivo de estimar un valor intrínseco de la empresa y conocer si se encuentra subvaluada o sobrevaluada por el mercado, para esto, se hará un análisis del modelo de negocio de la empresa y de sus resultados financieros presentados en cada balance a lo largo de los últimos años. En segundo lugar, se hará una valuación por múltiplos de la compañía, seleccionando empresas comparables de la industria tales como Samsung, Alphabet y Microsoft. En particular, los múltiplos a comparar entre estas empresas son el Valor de la empresa/EBIT y el Precio/Ganancias. En consecuencia, se podrá estimar si la empresa se encuentra correctamente valuada por el mercado según el valor intrínseco dado por los flujos de fondos, así como también si miramos su valor relativo respecto a las empresas comparables.
Valuación de Best Buy Co., Inc.
(2024-03) Dovzak, Gonzalo Bautista; El Bacha, Francisco Malek
Best Buy Co., Inc. es una empresa minorista que facilita el acceso a la electrónica de consumo a millones de individuos. Con 965 locales en Estados Unidos y 160 en Canadá, la empresa no solo ofrece productos, sino también servicios de soporte a nivel internacional, tanto físicamente a través de sus tiendas como en línea a través de sus páginas web. En el presente informe se realiza una valuación de Best Buy al 3 de febrero de 2024, correspondiente al cierre del año fiscal 2024 (año 2023), y se compara con su precio de mercado para la misma fecha. Para ello, en la primera sección se hace un estudio de la historia de la empresa, su negocio, los productos y servicios que ofrece, y sus planes de crecimiento. Luego, contemplamos la industria donde se desarrolla y los factores que influyen en su crecimiento. Esto deriva en un análisis del posicionamiento de la empresa respecto a sus principales competidores y un análisis de FODA de la empresa. Cerramos esta primera etapa con un análisis financiero de la entidad. Se efectuaron dos instancias de valuación; la primera por el método de flujos de fondos descontados y la segunda por el método de valuación relativa. Para ambos casos se lleva a cabo la valuación considerando a los arrendamientos operativos como expensa y como deuda. En el primer método, se suponen tres escenarios (un escenario base, uno optimista y uno pesimista) y se proyectan los flujos de fondos disponibles a la firma a 5 años y se descuentan al costo del capital. El resultado fue un precio por acción de $99 según el caso base, considerando los arrendamientos como expensa. El precio por acción desciende a $93 si los arrendamientos se consideran como deuda. Al 3 de febrero de 2024, la acción de Best Buy cotizaba a $75,6. El segundo método de valuación selecciona un grupo de empresas denominadas comparables y se analizan a valores corrientes por crecimiento en ventas, rentabilidad, estructura de capital, ratios financieros, y por último se computa el múltiplo EV/EBITDA, para determinar en última instancia un rango adecuado para el múltiplo al que Best Buy debería cotizar. En el caso de tomar los arrendamientos como expensa, el precio por acción asciende a $126. Por otro lado, al considerarse como deuda, asciende a $133.

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