Modelo de segmentación : estudio, aplicación, ejecución y desarrollo de estrategias para la implementación de un modelo de clustering en el Sector Financiero

A finales de 2009 se emprendió un nuevo modelo de segmentación de mercados por conglomeraciones o clústers, con el cual se busca atender las necesidades de los clientes, advirtiendo el ciclo de vida en el cual se encuentran, realizando estrategias que mejoren la rentabilidad del negocio, por medio de indicadores de gestión KPI. Por medio de análisis tecnológico se desarrolló el proceso de inteligencia de la segmentación, por medio del cual se obtuvo el resultado de clústers, que poseían características similares entre sí, pero que diferían de los otros, en variables de comportamiento. Esto se refleja en el desarrollo de campañas estratégicas dirigidas que permitan crear una estrecha relación de fidelidad con el cliente, para aumentar la rentabilidad, en principio, y fortalecer la relación a largo plazo, respondiendo a la razón de ser del negocio

Exploración de viabilidad sobre ideas de aplicaciones en el mercado colombiano

La economía mundial cambia a un ritmo vertiginoso y exponencial gracias a la rápida transformación de la tecnología. Diferentes dinámicas como el crecimiento en cobertura del internet; la creciente facilidad de obtención de una tarjeta de crédito; la popularización del uso de smartphones; y el crecimiento en uso del comercio electrónico; han dado cabida a la aparición de nuevos tipos de negocio, como el de servicios electrónicos y aplicaciones, que hace algunas décadas atrás eran inviables. Teniendo en cuenta estos cambios, el presente documento plantea tres diferentes modelos de aplicación para smartphones, se hace un análisis detallado de la viabilidad para cada uno para identificar así el que cuenta con mayores probabilidades de éxito. Finalmente se profundiza en este con un análisis financiero y de mercadotecnia para así hacer las respectivas correcciones al modelo inicial y obtener como resultado la versión más viable del modelo seleccionado.

Credit Default Swaps (CDS) y Collateral Debt Obligation (CDO) derivados financieros responsables de la crisis sub-prime de 2008 en Estados Unidos y una guía para el desarrollo del mercado de derivados exóticos en Colombia

La crisis financiera hipotecaria de 2008 en la que se declaró en quiebra el banco de inversión Lehman Brothers, se desarrolló en un ambiente que contemplaba apalancamientos financieros excesivos y el uso de derivados financieros de crédito innovadores. Razón por la cual, a partir del estudio de caso de quiebra de este banco de inversión y el análisis de las causas y consecuencias del ambiente desregulatorio que surgió en Estados Unidos desde la década de los 30 hasta el 2000, se orienta la investigación a indagar sobre lo que sucede en términos regulatorios y empresariales en el mercado de valores colombiano y así lograr definir objetivos que permitan el crecimiento del mercado de derivados exóticos en Colombia bajo un marco de responsabilidad financiera y ética empresarial.

Teorías y algunas experiencias internacionales en el financiamiento de la educación superior: lecciones para Colombia

Se analizan diferentes alternativas para la financiación de la educación superior, teniendo en cuenta que la presencia de fallas de mercado -tanto por el lado de la demanda como por el de la oferta- hace de éste un sector muy particular. Las primeras se relacionan con las decisiones privadas en términos de educación de la población estudiantil, y las segundas con las asimetrías de información que caracterizan el lado de la oferta en el financiamiento de la educación. El documento hace una revisión de literatura académica y de algunas experiencias internacionales sobre las diferentes fuentes de financiación en este sector, así como sus potenciales efectos sobre ciertas variables. Así, esta revisión arroja luces sobre las alternativas para el caso Colombiano.

Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk

Asset correlations are of critical importance in quantifying portfolio credit risk and economic capitalin financial institutions. Estimation of asset correlation with rating transition data has focusedon the point estimation of the correlation without giving any consideration to the uncertaintyaround these point estimates. In this article we use Bayesian methods to estimate a dynamicfactor model for default risk using rating data (McNeil et al., 2005; McNeil and Wendin, 2007).Bayesian methods allow us to formally incorporate human judgement in the estimation of assetcorrelation, through the prior distribution and fully characterize a confidence set for the correlations.Results indicate: i) a two factor model rather than the one factor model, as proposed bythe Basel II framework, better represents the historical default data. ii) importance of unobservedfactors in this type of models is reinforced and point out that the levels of the implied asset correlationscritically depend on the latent state variable used to capture the dynamics of default,as well as other assumptions on the statistical model. iii) the posterior distributions of the assetcorrelations show that the Basel recommended bounds, for this parameter, undermine the levelof systemic risk.