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Professor Advisordc.contributor.advisorDíaz Solis, David Alejandro
Authordc.contributor.authorMuñoz Carmona, María Ignacia 
Staff editordc.contributor.editorEscuela de Postgrado, Economía y NegociosCL
Admission datedc.date.accessioned2015-10-21T16:12:00Z
Available datedc.date.available2015-10-21T16:12:00Z
Publication datedc.date.issued2015-04
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/134565
General notedc.descriptionTesis para optar al grado de Magíster en FinanzasCL
Abstractdc.description.abstractEl objetivo de este trabajo es la descripción del nivel de conocimiento financiero del sistema de Administradoras de Fondos de Pensiones (AFP) utilizando variables demográficas y socioeconómicas: género, edad, nivel educacional, estado civil e ingreso promedio mensual; además de algunas variables específicas de la Encuesta de Protección Social (EPS) que se utilizaron para medir si los afiliados a las AFP estaban informados por Berstein y Ruiz (2005). En este trabajo, se usa la metodología CRISP-DM, donde en un comienzo se analiza el problema, para luego comprender los datos y realizar una selección de las variables. Para la modelación, se ocupan árboles de decisión CHAID, dada la fácil comprensión de los patrones descritos con este modelo y su capacidad de generar árboles no binomiales que permiten generar árboles más pequeños y simples de entender. Finalmente, en la etapa de evaluación se analiza la capacidad de predicción, el rendimiento y los niveles de confianza de los árboles anteriormente mencionados. Los resultados de la investigación muestran que se generaron dos árboles de decisión con un alto nivel de predicción (alrededor del 90%), de 5 niveles, por lo que resulta ser de fácil comprensión, y puede ser utilizado como base para medir el nivel de conocimiento financiero de las personas. En la matriz de coincidencias se observa el nivel de predicción, ya que en la diagonal se concentra el número de observaciones predichas y además, los niveles extremos están en cero. En cuanto al rendimiento, se tienen valores altos, lo que implica que el modelo no es aleatorio, sino que el algoritmo funciona como modelo de predicción. Por último, el modelo posee un 90% de confianza. Es destacable, que un modelo simple, fácil de comprender, tenga resultados como tales. Teniendo una predicción acerca del nivel de conocimiento financiero del sistema de AFP de los individuos, se pueden tomar decisiones de políticas públicas como por ejemplo enseñar en los colegios finanzas básicas, para que desde joven se tenga noción acerca de todas las instituciones en las que estamos inmersos. Lo ideal es expandir esto hacia otras áreas, como salud, inversiones, entre otros.CL
Lenguagedc.language.isoesCL
Publisherdc.publisherUniversidad de ChileCL
Type of licensedc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectAdministradoras de fondos de pensiones--ChileCL
Keywordsdc.subjectFinanzasCL
Títulodc.titleDeterminantes del nivel de conocimiento financiero de los individuos en las Administradoras de Fondos de PensionesCL
Document typedc.typeTesis


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