https://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/6750 2026-08-30T10:24:17Z 2026-08-30T10:24:17Z Valenzuela, Matías https://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/6888 2026-08-14T01:17:26Z

Análisis Diferenciado del Impacto de las Industrias Extractivistas en Chile: Un Enfoque de Data Science Valenzuela, Matías Esta tesis examina los impactos de las industrias extractivistas en Chile, con un enfoque específico en los sectores minero, acuícola y forestal. A pesar de la creencia generalizada en la literatura, como se menciona en (Maillet et al., 2021), de que estos impactos son homogéneos, este estudio adopta un enfoque innovador para identificar efectos únicos y significativos que cada industria tiene en las comunas donde operan. Este análisis detallado desafía la noción de un impacto uniforme y revela la complejidad y diversidad de las consecuencias de las actividades extractivistas en distintas áreas geográficas. El proceso metodológico comienza con la detección y winzorización de outliers utilizando el rango intercuartílico (IQR). Luego, se empleó una matriz de criterios para seleccionar variables candidatas, basada en correlaciones, importancia en un modelo de Random Forest y resultados de pruebas estadísticas, todo normalizado y ponderado para otorgar puntuaciones a cada variable. Dado el desequilibrio de clases en los datos y que las observaciones con la que se entrena ron los modelos no son numerosas, se utilizó LOOCV (Leave-One-Out Cross-Validation) en modelos de regresión logística, iterando las seis variables de mayor puntuación en la matriz de criterios de cada industria. Las iteraciones fueron evaluadas con métricas como F1-score, valor kappa y AUC-ROC, elegidas por su aptitud para contextos de desequilibrio de clases. Los conjuntos de variables con mejores resultados se compararon usando Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) con LOOCV, optimización de pesos y kernel gaussiano. Se incluye ron métricas adicionales como precisión, recall y MCC, relevantes en escenarios de desequilibrio de clases. Finalmente, se desarrolló un Indicador de Impacto a partir de una suma ponderada de variables específicas de cada industria, determinadas por su importancia en un modelo de Random Forest. Este Indicador mide el grado de influencia de las características de una industria en una comuna, con valores mas altos indicando un mayor impacto. Este enfoque cuantitativo refleja el impacto diferenciado de las industrias en diversas comunas. Este estudio revela una notable heterogeneidad en los impactos de las industrias extractivistas en Chile, especialmente en los sectores minero, acuícola y forestal. Sus hallazgos, que ofrecen nuevas perspectivas para el estudio del extractivismo tanto a nivel nacional como internacional, podrían guiar futuras investigaciones y políticas de desarrollo sostenible

Flores Donoso, Martín Ignacio https://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/5878 2026-08-03T16:44:33Z

Predictability v/s Accuracy: An empirical evaluation of the Chilean Exchange Rate with the Chilean Survey of Professional Forecasters Flores Donoso, Martín Ignacio We evaluate the predictability and efficiency of the Survey of Professional Forecasters (SPF) of the Chilean exchange rate relative to the US dollar (CLP). We evaluate the forecast performance through four approaches: (1) a comparison with a naïve benchmark under using a quadratic loss function, (2) Mean Directional Accuracy relative to a pure luck benchmark, (3) the correlation between SPF and the target variable, and (4) a range analysis of the respondents. Our analysis spans from April 2012 to April 2024, with a specific focus on the period from June 2018 to April 2024. Out-of-sample results reveals that SPF is consistently outperformed by the Driftless Random Walk (DRW) in terms of Mean Squared Prediction Error at several forecasting horizons. Nevertheless, SPF correlations are strong and statistically significant at short, mid, and long horizons. Therefore, CLP is predictable but inaccurate, with the bias playing an important role. To address this, we propose a bias adjusted forecast. This adjusted forecast outperforms the more competitive benchmark, the DRW+, at mid and long horizons.

Olivares Venegas, Sebastián Guillermo https://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/5877 2026-08-03T17:13:30Z 2024-01-01T00:00:00Z

Multiple Equilibria in the Entry Game of a Two-Sided Monopolistic Platform Olivares Venegas, Sebastián Guillermo This paper explores the entry problema in platform markets with incomplete information using the global games approach. It models competition as a two-stage extensive-form game, where firms first decide on entry and then determine strategic variables in a Cournot framework. By applying Theorem 1 from Harrison and Jara-Moroni (2021), the análisis reveals that as uncertainty about platform attractiveness decreases, firms with lower entry costs are more likely to enter. The study further examines how maximizing platform profit involves optimizing fees and seller numbers, and how entry thresholds vary with costs. The findings offer insights into equilibrium selection, platform design, and regulatory implications, highlighting how firms’ entry decisions are influenced by market dynamics.

2024-01-01T00:00:00Z Gutiérrez, María de los Ángeles https://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/5876 2026-08-03T20:12:07Z 2024-01-01T00:00:00Z

Macroeconomic Impact of Energy Transition Gutiérrez, María de los Ángeles We examine the macroeconomic effects of the energy transition, focusing on the impact of oil prices on GDP, productivity and inflation. We find that energy dependence on fossil fuels increases vulnerability to oil price shocks, negatively affecting Total Factor Productivity (TFP). Using the Solow decomposition and including energy as part of the capital stock, we find two key effects: The Price and Scale Effect, in which higher energy prices increase production costs and reduce TFP; and The Recomposition Effect, in which greater use of domestic renewables boosts TFP by reducing reliance on non-renewable imports. Our findings for Chile between 2001 and 2019 the TFP adjustment for energy factors provides a complemen- tary and enriched view of productivity, especially in periods or contexts with high volatility in energy consumption or prices. Finally, using a New-Keynesian DSGE model calibrated for Chile, we examine the macroeconomic consequences of the energy transition. A counterfactual scenario shows that, without di- versification of the energy matrix, the economic impact of higher oil prices would have been more severe, with larger GDP declines, higher inflation, tighter monetary policy, and a steep.er fall in TFP, highlighting the benefits of Chile’s shift to a more renewable energy matrix

2024-01-01T00:00:00Z