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                <text>Una tendencia reciente relacionada con la gestión de riesgo se ha vuelto muy popular entre académicos y ejecutores, incluyendo las mayores empresas financieras. Consiste en expresar el riesgo de un portafolio en términos de factores de riesgo subyacentes, los cuales reflejan exposición a variaciones de mercado que se encuentran “detrás de escena” y revelan el “mito de la diversificación”, entregando a los gerentes de portafolios un gran conocimiento sobre el riesgo de sus carteras de inversión, en momentos de mayor complejidad. Adicionalmente, muchos estudios relacionados han concluido que, para capturar los cambios de volatilidad y en la correlación entre factores, se deben considerar coeficientes que cambien en el tiempo al modelar el riesgo.En esta Tesis, proponemos un modelo de riesgo que incluye ambas tendencias y se enfoca en el mercado de renta fija, el cual es un importante mercado a nivel mundial en términos de volumen y no ha sido estudiado de manera profunda en cuanto a estos métodos. Además, presentamos una metodología para validar la robustez del modelo a través de Value-at-Risk Back-Testing. Adicionalmente, probamos nuestro modelo en un mercado emergente con baja liquidez, dado que los coeficientes dependientes del tiempo permiten capturar cambios en la volatilidad y rápidos movimientos en la correlación de factores, características comúnmente encontradas en estos mercados.</text>
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                <text>La industria del cemento y el hormigón es responsable entre el 5% y 7% de las emisiones de CO2 antropogénicas mundiales, y se espera que sigan en aumento debido a la alta demanda de viviendas e infraestructuras. Por ello, una alternativa para mitigar las emisiones de CO2 es el uso de materiales cementicios suplementarios (SCM). Estos materiales se utilizan tanto en la producción de cemento, como in-situ, entre los más conocidos se encuentran cenizas volantes, humo de sílice, polvo de caliza, metacaolín, etc. Los subproductos agrícolas e industriales son viables como SCM con características físico-químicas que pueden beneficiar las propiedades del hormigón. Una limitación de los SCM es el hecho de que no todos están disponibles localmente por lo que es recomendable producir y utilizar los disponibles en cada lugar. Por otro lado, en Chile para el periodo 2022/2023 se estima aproximadamente 1.805.683 toneladas métricas de rastrojos de paja de trigo que puede reutilizarse y transformarse en ceniza de paja de trigo (WSA), un potencial SCM, el que según cada región que se encuentre varían sus propiedades. Sin embargo, estudios muestran que su incorporación en la matriz cementante no permite alcanzar el rendimiento mecánico de una pasta de cemento convencional. Para mitigar los efectos adversos que produce la incorporación de WSA a la matríz cementante, es que la incorporación de Silica Fume (subproducto industrial) puede compensar las pérdidas de resistencia, principalmente por su eficiencia puzolanica. En la presente investigación desarrollada con pastas cementantes híbridas, se analizó el comportamiento de la inclusión conjunta de WSA y SF con pruebas físicas, químicas y mecánicas para evaluar su desempeño, los rangos de reemplazo son de hasta un 20% y 10% respectivamente en peso. Los resultados muestran que para cualquier sustitución de cenizas de paja de trigo entre 0 y 20% en combinación con SF por encima de 5%, se reducen las pérdidas de resistencia a la compresión desde los 28 días de curado.</text>
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                <text>odo proceso productivo siempre estará en la búsqueda de cumplir con lo demandado de forma eficiente y eficaz. Existen en particular ciertas industrias en que lograr esto presenta un problema de alta complejidad. Eso puede producirse por diversos motivos tales como grandes cantidades de SKU en la producción, altos tiempos de setup y alta variabilidad en la demanda. Estas condiciones dificultan el desarrollo de un buen mecanismo o herramienta para realizar una buena planificación de la producción, que tiene como finalidad lograr los objetivos mencionados anteriormente y así lograr un proceso productivo con un mayor desempeño. En estos casos es donde el potencial beneficio que se puede obtener de una buena planificación suele ser mayor. La contribución de este trabajo consiste en evaluar el impacto de implementar modelos de planificación de la producción que integran la capacidad de postponement en condiciones de alta variabilidad y tiempos de setup y determinar en qué situaciones el postponement es una política óptima de producción. Para analizar el impacto y desempeño de esta política en distintos escenarios de producción, se desarrolló un modelo de programación matemática que se evaluó bajo distintas condiciones de producción para estudiar en qué situaciones y bajo qué parámetros las políticas estudiadas generan un mayor impacto. Los resultados fueron favorables en cuanto al desempeño percibido por las políticas estudiadas, mostrando un evidente beneficio enl a flexibilidad que aporta a la producción una política mixta de postponement, generando un impacto positivo en la respuesta de la producción a cambios en parámetros determinantes como son la capacidad efectiva del sistema, la variabilidad de la demanda y los tiempos de setup.</text>
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                <text>La subducción entre las placas de Nazca y Sudamericana sitúa a Chile como uno de los países conmayor actividad sísmica del mundo. El acoplamiento sismogénico y el gap sísmico de 136 años anunciaban el inminente movimiento sísmico que podría afectar al norte del país. De este escenario nace la necesidad de evaluar zonas de las ciudades del extremo norte donde el movimiento se podría ver más o menos amplificado según las condiciones locales del suelo. Esta investigación se concentra en el análisis geofísico y dinámico de los suelos de fundación de las ciudades de Arica e Iquique. En ambas ciudades, 102 sitios fueron seleccionados para realizar ensayos geofísicos basados en ondas superficiales. De la inversión de registros de vibraciones ambientales se derivó el perfil de velocidad de onda S y la frecuencia predominante de cada sitio. Adicionalmente, siete sondajes fueron ejecutados para complementar los datos adquiridos. Combinando los datos disponibles se generó una microzonificación sísmica para cada ciudad. Los resultados demuestran la consistencia de este tipo de ensayo geofísico con la geología superficial. La información determina que las zonas más propensas a efectos de amplificación sísmica son el norte de Arica, el sureste de Iquique, el límite norte de Iquique (en la zona ZOFRI), y el relleno artificial del puerto de Iquique.Adicionalmente, se seleccionó una zona de estudio al norte de Arica para construir un modelo 3D de propagación de ondas. Las propiedades del modelo fueron derivadas de la interpolación de los perfiles de velocidad S en conjunto con la técnica de Nakamura para obtener la profundidad al basamento en los puntos de control. Con esta información se simuló el movimiento del suelo por medio del método de elementos espectrales. La simulación de una onda tipo Ricker muestra que el modelo tridimensional es capaz de evaluar la variabilidad espacial de las propiedades del suelo, la profundidad de la roca y la topografía. Los resultados se comparan con la metodología 1D tradicional.</text>
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                <text>Una de las decisiones que se debe tomar al introducir una nueva tecnología de buses en el transporte público es el servicio en el cual realizar la implementación. Existen dos investigaciones previas relacionadas con el uso de nuevas tecnologías en el transporte público, Wenz, et al. (2021) realizaron un trabajo analizando un caso de estudio en Ecuador, mientras que Emami, et al. (2022) lo hicieron en Estados Unidos, ambos analizando la introducción de buses eléctricos a batería, generando una limitante para el caso de buses a hidrógeno. Es por esto que en esta investigación se generó un modelo que permite priorizar las rutas en las cuales se debiese implementar un bus de hidrógeno. Para esto, se utilizó un modelo multivariable considerando 5 factores que determinan la prioridad de cada una de las rutas; emisiones reducidas, pasajeros transportados, traslado por zona de interés, potencial de escalamiento de infraestructura y la factibilidad de implementación. Para conocer el peso de cada criterio es que se realizó una encuesta a expertos y expertas ya sea en hidrógeno y/o movilidad, obteniendo en total 27 respuestas. Para el caso del análisis de factibilidad, el cual es un criterio binario, se realizaron simulaciones en Python a partir del perfil de velocidad real de los buses que actualmente operan en los servicios a estudiar, las cuales permitieron simular el comportamiento del bus a lo largo del recorrido, determinando así los requerimientos de potencia del motor eléctrico, los consumos de hidrógeno y de la batería. El caso de aplicación de este modelo se realizó en 15 recorridos del Servicio de Transporte Metropolitano RED simulando la implementación del bus Xcelsior Charge H2 en su versión de 12 y 18 metros. En base al análisis realizado se pudo determinar que el recorrido en el cual se debiese implementar un proyecto piloto de buses de hidrógeno corresponde al 104.</text>
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                <text>Las técnicas de aprendizaje de máquina han sido aplicadas con éxito en la clasificación de estrellas variables en sondeos astronómicos bien estudiados. Estos conjuntos de datos han estado disponibles el tiempo suficiente para que los astrónomos analicen en profundidad una serie de fuentes variables y generen catálogos prácticos con estrellas variables identificadas. El producto de estos estudios son datos etiquetados que permiten entrenar modelos supervisados con éxito. Sin embargo, cuando estos modelos son aplicados ciegamente a datos provenientes de nuevos sondeos celestes su desempeño disminuye de manera considerable. Más aún, los datos sin etiqueta son generados a una tasa muchísimo mayor que la de su contraparte etiquetada, ya que el etiquetado es un proceso manual que toma tiempo. Las técnicas de adaptación de dominio apuntan a aprender en un dominio donde hay etiquetas disponibles — el dominio fuente — y mediante alguna adaptación clasificar con éxito en otro dominio—el dominio objetivo. Proponemos un modelo probabilístico completo que representa la distribución conjunta de las características de dos conjuntos de datos distintos, así como una transformación probabilística desde las características de uno de los conjuntos de datos hacia el otro. Esto permite transferir datos etiquetados a un sondeo donde éstos no están disponibles y efectivamente aplicar un modelo de clasificación en un sondeo nuevo. Nuestro modelo representa las características de cada dominio como una mezcla de Gaussianas y modela la transformación como una translación, rotación y escalación de cada componente por separado. Realizamos pruebas usando tres catálogos de variabilidad diferentes: EROS, MACHO y HiTS. Presentamos las diferencias entre ellos, como la cantidad de observaciones por estrella, cadencia, tiempo de observación, y bandas ópticas observadas, entre otros.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2011</text>
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                <text>En la literatura no se encuentra evidencia de estudios hechos dentro de Latinoamérica en relación a sistemas de control de accesos en autopistas. En ese sentido, este estudio pretende ser un primer paso en el desarrollo de soluciones de este estilo. Se analiza en detalle las interacciones de tráfico entre los vehículos de la autopista y rampa para determinar las causas de la congestión en el entorno de una rampa de entrada ubicada en la Autopista Central en Santiago de Chile. Se analizan las causas que provocan una caída de capacidad, buscando determinar cuáles son los factores que inciden (exceso de demanda, cambios de pista, etc.) y poder cuantificar dicha caída. También se propondrán soluciones a los problemas encontrados, en particular, un sistema de control que actúe sobre la rampa de entrada.</text>
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                <text>El análisis se hizo a partir de la información recolectada mediante videos y espiras magnéticas, en donde se encontró que los mayores problemas son: alta demanda, en especial por la rampa, la que tiene una demanda a flujo libre de 1.753 veh/h y también los cambios de pista que se producen desde la pista derecha hacia la central los que están directamente relacionado con la capacidad observada en un punto de medición aguas abajo de la rampa de entrada. Estos y otros problemas generan congestión, la que produce una caída de capacidad en la autopista, que fue en promedio de 9,8%.</text>
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                <text>Dado lo anterior, se sugiere aplicar medidas de control, tanto a la rampa de entrada como a la autopista. Para esto, se desarrolló un algoritmo especialmente pensado para la realidad chilena que sea capaz de controlar el flujo que entra por la rampa (ramp metering). Además, se revisan y proponen otras soluciones que pretenden atacar los otros problemas detectados: cambios de pista mediante la implementación de VMS y problemas geométricos mediante un rediseño de la rampa.</text>
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                <text>Análisis del control de acceso en autopistas urbanas : estudio en Autopista Central</text>
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                <text>Los colegios en Chile operan bajo un sistema de subsidios a la demanda que promueven la competencia. Los malos resultados del sistema escolar medidos por distintas pruebas estandarizadas generan dudas acerca de la calidad de la educación y la conveniencia de mantener este sistema de subsidios. En este trabajo medimos el efecto de la competencia en el rendimiento de los colegios en la prueba SIMCE y en la segregación de alumnos entre colegios particulares y privados. Encontramos una relación no lineal entre competencia y resultados del SIMCE. El efecto es positivo y de magnitud importante en el caso de los colegios particulares subvencionados. La relación entre competencia y segregación no es concluyente.</text>
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                <text>El creciente interés por generar Sistemas de Transporte Inteligente (ITS por sus siglas en inglés), ha incentivado la investigación en métodos para predecir velocidades o tiempos de viaje de los buses, factores que tienen un impacto positivo tanto para el usuario como para el operario. Al usuario no sólo lo ayuda a planificar mejor sus rutas, sino también a disminuir la ansiedad psicológica por desconocer las horas de pasada y llegada de buses. Por otro lado, al operario lo ayuda a tomar decisiones estratégicas, tales como optimizar el número de buses y la frecuencia de pasada por los paraderos. Los modelos de aprendizaje estadístico han logrado gran popularidad por sus buenos resultados, y por su capacidad para adaptarse fácilmente a los requerimientos del modelador. Es por ello que la literatura ha reportado trabajos relevantes en la predicción de velocidades y tiempos de viaje de los buses. Sin embargo, no hay consenso respecto a qué modelo es mejor, ya que estos dependen del tipo de datos con que se trabaja, y del lugar en que estos han sido recopilados. Este trabajo tiene dos objetivos. El primero es comparar el desempeño de tres modelos de aprendizaje estadístico (Regresión Lineal Múltiple, Máquinas de Soporte Vectorial y Redes Neuronales), y contrastarlos con dos modelos base o benchmark (de información histórica y en tiempo real). Para ello, se utilizan como caso de estudio tres servicios de buses de la ciudad de Santiago de Chile. El segundo objetivo busca determinar aquellas variables explicativas que son más o menos significativas al incluirlas en los modelos. Para tales efectos se trabajó con las variables velocidad de buses reportadas por GPS, características de la demanda de usuarios (subidas, bajadas y carga), infraestructura, y factores de entorno. En los tres servicios de buses, el modelo que tuvo mejores resultados en términos de la raíz del error cuadrático medio, es el de Redes Neuronales, seguido por el modelo de Regresión Lineal Múltiple, y luego por la Máquinas de Soporte Vectorial. En todos los casos, los modelos de aprendizaje estadístico superaron los modelos benchmark, con un desempeño que varía entre un 10% y un 25% en la disminución del error. Respecto a las variables explicativas involucradas, se encuentra que la utilización de la variable de velocidad tiene un impacto relevante, mientras que el resto de las variables analizadas solo disminuyen los errores en un 2%. Del análisis efectuado, pareciera que las variables de velocidad llevan implícitas, en su valor, el efecto de las otras variables de características de demanda de usuarios, infraestructura y factores de entorno.</text>
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