Trabajos de Licenciatura en Finanzas

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    Valuación de Nike, Inc.
    (2025?) Gepner Abraham, Tomás; Safdie, Sebastian
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    Modelos probabilísticos en la valuación de capital accionario: integrando Montecarlo con flujo de caja descontado
    (2025?) Rouges, Alberto Quinto; Israelian, Marcos Aram
    Este trabajo propone integrar simulaciones de Montecarlo al modelo de flujos de caja descontados (DCF) para mejorar la evaluación del riesgo y la incertidumbre en la valoración de empresas. Tradicionalmente, el DCF se complementa con análisis de sensibilidad o escenarios que asignan rangos fijos a variables clave, como ingresos o tasas de descuento. Sin embargo, estos enfoques estáticos no capturan adecuadamente la naturaleza probabilística de las variables ni ofrecen una visión completa del riesgo. Las simulaciones de Montecarlo, al modelar las variables de entrada como distribuciones probabilísticas, generan miles de escenarios posibles, proporcionando una distribución más realista de valoraciones y una mejor comprensión del riesgo. Mediante un estudio de caso sobre The Home Depot, se comparan dos modelos: un DCF tradicional y otro enriquecido con simulaciones de Montecarlo. El análisis evalúa la contribución de esta metodología en términos de precisión, profundidad analítica y apoyo a la toma de decisiones en contextos de alta incertidumbre.
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    Redes neuronales convolucionales: clasificación de procesos estocásticos y su aplicación a la gestión de riesgos financieros
    (2025-10) Muratore, Evelyn Giselle
    El presente trabajo propone estudiar la capacidad de las redes neuronales convolucionales, o Convolutional Neural Networks (CNN) en inglés, de clasificar características de los procesos estocásticos. En particular, nos interesa su capacidad para reconocer tendencia, estacionalidad y clusters de volatilidad. En primera instancia, nos avocamos a clasificar series de paseos aleatorios puros, con deriva y estacionales y movimiento browniano geométrico, con el fin de identificar patrones de tendencia y estacionalidad. En segunda instancia, el análisis se orientará al ámbito de la gestión de riesgos mediante la clasificación de clusters de volatilidad, explorando si las CNNs pueden determinar la cantidad de estados de volatilidad ´optima — de acuerdo con la métrica silhouette score — para su aplicación en el método K-means clustering.
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    Redes neuronales y sentimiento del inversor en la valoración de opciones del Grupo Galicia
    (2025-10) Des, Gonzalo; Andant, Rafael
    El objetivo de esta tesis es evaluar si el sentimiento puede utilizarse como variable de entrada en la valuación de derivados financieros. En particular, se busca comprobar si el sentimiento, medido a través de las tendencias de búsqueda más relevantes en Argentina, puede ofrecer un poder predictivo similar al de un modelo de redes neuronales profundas (DNN) que utiliza como insumo la fórmula de Black-Scholes. La tesis se centra en la valuación de opciones call de la empresa Grupo Financiero Galicia, utilizando datos de sentimiento derivados de tendencias de búsqueda nacionales. De este modo, se pretende analizar si las variaciones en el interés público —capturadas mediante herramientas de análisis de tendencias— pueden reflejar información económica relevante y contribuir a la determinación eficiente del precio de opciones financieras.
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    Valuación de Dollar Tree, Inc. al 26 de marzo de 2025
    (2025-09) Stupnik, Mika; Miguez Ferrante, Francisco
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    Valuación de empresas: IPES S.A.
    (2025-09) Bottazzi, Pilar
    La valuación de empresas constituye una disciplina multidimensional, cuyo propósito no es obtener un único valor inamovible, sino construir una estimación razonada y defendible del valor económico de una organización. Este valor no debe entenderse como una cifra absoluta, sino como la síntesis de un proceso en el que confluyen fundamentos teóricos, análisis cuantitativos y criterios prácticos que otorgan consistencia a la estimación. En el caso de IPES S.A., el trabajo se apoyó en la revisión de los estados financieros históricos, la realización de un análisis estratégico (PEST y cinco fuerzas de Porter) y un estudio detallado de ratios financieros que permitieron comprender la situación patrimonial, operativa y de rentabilidad de la compañía. Posteriormente, se aplicaron dos metodologías de valuación complementarias: una absoluta, a través de la construcción de escenarios prospectivos bajo la metodología de flujos de fondos descontados (DCF), y una relativa, mediante la comparación por múltiplos con empresas comparables internacionales. El ejercicio de valuación permitió estimar un rango dentro del cual el Enterprise Value de IPES S.A. se sitúa en torno a $28,1 millones, mientras que el Equity Value asciende a aproximadamente $30,5 millones, constituyendo ambos valores una referencia razonable y defendible en función del enfoque metodológico adoptado. Estos resultados ofrecen una base sólida para la toma de decisiones estratégicas, al reflejar de manera consistente tanto el potencial de generación de valor de la compañía como los riesgos asociados a su contexto operativo.
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    Valuación de Eli Lilly and Company
    (2024?) Fernandez Gutnisky, Marcos
    Eli Lilly & Co es una de las compañías farmacéuticas líderes a nivel mundial y cuenta con más de 140 años de historia. Fundada en 1876 con su sede central ubicada en Indiana, Estados Unidos, fue reforzando su presencia en la industria de la biomedicina; especializándose en el descubrimiento, desarrollo, manufacturación y marketing de innovadores productos farmacológicos. Eli Lilly & Co cotiza desde 1925 en el New York Stock Exchange (NYSE: $LLY)y en la actualidad, ha llegado a ser un jugador clave. Al momento de la redacción de este trabajo es la empresa del rubro con mayor capitalización de mercado del mundo, alcanzando una valoración de 723 mil millones de dólares y un precio por acción de USD 760.55. El objetivo propuesto dentro de este trabajo consiste en realizar el proceso de valuación intrínseca de la compañía para poder contrastar el resultado obtenido con el valor de mercado y así poder analizar si Eli Lilly & Co se encuentra sobrevaluada, subvaluada o valuada justamente. Para esto se utilizaron los métodos de flujos de fondos descontados (DCF, Discounted Cash Flow en Ingles) que mediante los supuestos de tres escenarios (base, optimista y pesimista) nos permitirá modelar las proyecciones futuras de flujos de fondos y encontrar su valor presente. Adicionalmente se realizó un proceso de valuación utilizando el promedio del ratio EV/EBITDA de empresas comparables. Mediante el método de DCF, ubicándose en finales del período fiscal 2023, el valor encontrado es de USD 574,04 en un escenario base, de USD 348,75 en un escenario pesimista y de USD 904,06 en un escenario optimista. Para ese momento el valor de la acción LLY era de USD 592,2 y se concluye que la empresa se encontraba ligeramente sobrevaluada por parte del mercado tomando como referencia el escenario base. Los resultados de la valuación por múltiplos acompañaron dichas conclusiones, obteniendo un valor de USD 531,27 por acción.
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    Valuación de Shopify Inc.
    (2024-12) Ghirardotti, Franco Nicolás; Toselli, Lautaro
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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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    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.
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    Métodos generativos para el cómputo de métricas de riesgo
    (2024-09) Belingueres, Angie; Rodríguez, Camila
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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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    Kolmogorov-Arnold Networks in Finance: A Comparative Analysis for Derivative Pricing Models
    (2024-09) Kricun, Fernando
    Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) have recently been introduced as an alternative to traditional Multilayer Perceptrons (MLPs) for neural network representation. In this study, we investigate the application of KANs in constructing physics-informed machine learning models to solve the Black-Scholes equation for pricing derivatives. We conduct a comparative analysis between KAN-based models and those using standard MLP architectures. Our findings reveal that KANs, despite having significantly fewer parameters, achieve comparable or superior accuracy to larger MLPs, with faster convergence across fewer training epochs. These results highlight the potential of KANs as a more efficient alternative to MLPs in the context of derivative pricing models.
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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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    Valuación de Target Corporation
    (2024-05) Corzo Chirinos, Diego; Susnisky, Tadeo
    Target Corporation es una cadena de grandes tiendas departamentales y almacenes estadounidense de venta minorista que ofrece productos a precios de descuento de diversas categorías. Su sede principal está ubicada en Minneapolis, Minnesota. La compañía cuenta con una red de 1,948 tiendas. En este informe se detallan los resultados de la valuación del precio de las acciones de Target Corporation al 2 de marzo de 2023 utilizando dos enfoques de valuación. En la primera sección, se ofrece una visión general del negocio de Target, incluyendo su historia, principales categorías de productos, evolución de ventas y resultados, y su interacción con la sociedad. Luego, se realiza un análisis de la industria y de la competencia, en el que, además, se presentan proyecciones para la valuación. Posteriormente, se lleva a cabo un análisis financiero considerando indicadores operativos, de rentabilidad, estructura de capital y otros factores para comprender la salud financiera de la empresa, junto con una comparación con sus principales competidores. Seguidamente, se presentan los métodos de valuación utilizados para determinar el valor del capital accionario de la empresa. El primer método empleado es el de flujo de fondos descontados, que utiliza los flujos de fondos disponibles descontados a una tasa ponderada según sus fuentes de financiamiento (WACC). Según este enfoque, con las proyecciones realizadas, el valor del capital accionario de la empresa se estima en 117 dólares por acción. Se hacen, adicionalmente, dos escenarios extra, uno pesimista y uno optimista, de los que resultan, respectivamente, valores de 97 y 150 dólares por acción. El segundo método que se emplea es el de valuación con múltiplos, o valuación relativa, en el que se compara a Target Corporation con empresas similares que cotizan en bolsa. El múltiplo utilizado en este análisis es el de EV/EBITDAR, que permite considerar diferentes estructuras de capital y proporciones de tiendas propias y alquiladas. El rango de valuación con este método resultó de entre 99 y 131 dólares por acción. En la sección final se da una conclusión sobre lo analizado a lo largo del trabajo en las diferentes materias y secciones, y un rango de valuación final que resulta de la intersección entre ambos métodos, es decir, de entre 99 y 131 dólares por acción.
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    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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