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Reconocimiento internacional de Valparaíso como destino: factores claves para el desarrollo comunal en turismo y economía
(Universidad de Valparaíso, 2024) Ugarte Altamirano, Gustavo Jesús; Lagomarsino Montoya, Mario
El reconocimiento internacional, entendido como la valoración que pueden tener los distintos organismos y actores globales en virtud de considerar que las ciudades tienen un importante potencial y características necesarias para ser un destino a nivel mundial, ya sea por su influencia cultural, histórica y/o arquitectónica, por mencionar algunas. Es que se busca mediante esta investigación, demostrar como la ciudad de Valparaíso, la cual contiene sitios denominados como Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO1, posee dichas cualidades y atributos necesarios que justifican su reconocimiento internacional y su posible potencial turístico; sin embargo, es indudable que la ciudad se enfrenta a distintos factores que pueden afectar considerablemente su desarrollo turístico y económico, razón por la cual, estos problemas se presentan con mayor detalle a partir de las entrevistas realizadas a cuatro especialistas en el área del turismo, bajo la estructura del método Delphi, para posteriormente mostrar como los resultados de la investigación, revelan que es necesario llevar a cabo una internacionalización, pero implementando una serie cambios y nuevas políticas que vayan de la mano a imperar que verdaderamente Valparaíso puede ser un destino de relevancia internacional, siempre y cuando se aborden de manera estratégica y eficazmente las problemáticas que impiden su desarrollo.
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Estudio de brechas salariales entre jefes y jefas de hogar según variables de la encuesta CASEN en Pandemia 2020
(Universidad de Valparaíso, 2022) Ogalde Briceño, Franco; Henríquez Roldán, Carlos; Profesora co-guía: Christen, Alejandra
En los últimos años se mencionó a Chile como el quinto país con la mayor brecha salarial del mundo la cual había superado por bastante a sus países vecinos de latinoamérica, esto sumado al estado actual de los ingresos en el país, en donde una gran parte de la población lucha por mantenerse mes a mes debido a dificultades como el alza de los productos y la calidad de vida a causa de la inflación rampante dejando al país en un estado complejo en este aspecto. Se realizó un análisis al instrumento realizado por el Ministerio de Desarrollo Social y Familia en conjunto al Instituto de Estadísticas llamado Encuesta CASEN en Pandemia 2020, esto con el propósito de comparar los ingresos entre los distintos sexos y determinar el estado de la brecha salarial entre los jefes y las jefas de hogar en el país durante el periodo del año 2020. Además se buscó conocer los posibles factores que apoyaban o afectaban directamente a la creación de esta inequidad en estas diferencias. También, a lo largo del análisis se realizaron métodos y técnicas multivariadas tales como la descomposición Oaxaca-Blinder y el análisis de correspondencias múltiple para observar como actuán estos ingresos entre los sexos de los jefes de hogar y el como algunas variables observadas en la Encuesta CASEN se asocian entre sí. Entre los resultados obtenidos se encuentra que la brecha salarial por género entre los jefes de hogar es equivalente al 33.3 % a favor de los hombres, la cual supera al promedio de la brecha entre las naciones de la OCDE en el año 2018, lo cual no demuestra una disminución relevante de la brecha en el país. Además, se logró caracterizar las diferencias entre los jefes de hogar por sexo con respecto a la inserción laboral. Con este trabajo se espera que se tomen en consideración de mayor manera la equidad entre ambos sexos en el ámbito de los ingresos, se espera que se tomen medidas en las leyes públicas para que el país mejore de una manera más igualitaria y este sea mucho más próspero.
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Modelación de la incertidumbre de la economía chilena basada en procesos autorregresivos de umbrales
(Universidad de Valparaíso, 2022) Chávez Guerrero, Diego; Contreras, Javier; Profesor co-guía: Idrovo, Byron
En el siguiente trabajo, se emplea el uso de diversos modelos (ARMA, TAR y ARMA-TGARCH) para los índices de percepción de la economía chilena (ICE e IPECO), con el fin de encontrar un modelo óptimo para estos índices y demostrar que el uso de un modelo ARMA no es suficientemente eficiente para estos datos, ya que se producen problemas de invertibilidad. El modelado por medio de un TAR, si bien cumple con las condiciones del análisis de diagnóstico del mismo, tiene la complejidad de recurrir a un gran número de parámetros para resumir la información de los índices. Es por ello que trabajar con un modelo ARMA-TGARCH para estos índices de expectativas logra resumir la información contenida en ellos de mejor manera. Finalmente, se pone a prueba este modelo por medio de análisis de diagnóstico residual y de sus predicciones, las cuales posteriormente se comparan con los datos reales a través de un análisis de validación cruzada.
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Calibración de modelos epidemiológicos aplicados a datos de contagio del virus SARS-CoV-2 en Chile
(Universidad de Valparaíso, 2022) Caamaño Contreras, Sebastián; Martínez, Kerlyns; Profesora co-guía: Christen, Alejandra
En este proyecto de título se analizará el comportamiento de un modelo epidemiológico determinista donde se muestra la solución analítica y el comportamiento asintótico de los modelos SIS. Además, se expresará el modelo epidemiológico SIS estocástico, identificando los diferentes parámetros presentes en los sistemas epidemiológicos, y de esta forma poder calibrar y comparar los modelos. El proyecto cuenta con diferentes períodos de estudio, a los cuales se les realizará una estimación de parámetros utilizando los datos reales del COVID-19 o SARS-CoV-2 en Chile desde Julio 2020 a Febrero 2022.
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Técnica de muestreo de valores extremos para el manejo de clases desbalanceadas para la identificación de operaciones bancarias fraudulentas usando machine learning
(Universidad de Valparaíso, 2022) Saavedra Garrido, Jorge; Salas Fuentes, Rodrigo
El fraude con tarjetas de crédito ha sido un problema que ha afectado a entidades financieras durante años, causando grandes pérdidas monetarias. Para detectar comportamientos anómalos o acciones sospechosas que incurren en pérdidas, el desarrollo de tecnologías de Machine Learning ha sido de gran importancia. Sin embargo, los conjuntos de datos disponibles para problemas de fraude bancario a menudo están altamente desbalanceados, lo que dificulta el aprendizaje de patrones de la clase minoritaria. Para abordar este problema, se han utilizado técnicas de submuestreo y sobremuestreo para equilibrar las clases. No obstante, a menudo se hace un equilibrio de clases en la fase de preprocesamiento antes de separar los datos en conjuntos de entrenamiento y test, lo que puede generar una correlación entre los datos y un rendimiento engañoso al evaluar los modelos. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es identificar errores en la implementación de técnicas de submuestreo y sobremuestreo para equilibrar clases en conjuntos de datos altamente desbalanceados y proponer una nueva técnica de submuestreo que considera los valores extremos de ambas clases utilizando la distancia de Mahalanobis. Esta medida de distancia tiene en cuenta la variabilidad de los datos y se utiliza comúnmente en problemas de clasificación para medir la similitud entre dos grupos. Nuestros resultados demuestran una mejora significativa en el rendimiento en comparación con las técnicas de balanceo de clases Smote, NearMiss y Submuestreo Aleatorio, alcanzando una precisión del 97% y un recall del 88%.