Análisis financiero y de riesgo del grupo Security

Tesis (Ingeniero en Administración de Empresas)La idea principal de este estudio, que es un análisis financiero del Grupo Security, es reconocer cual es el estado actual de ella y poder apreciar los cambios financieros que se produjeron en su fusión. Durante el segundo semestre de 2004, se concretó su Trato con Dresdner Bank Lateinamerika (DBLA), previamente adquirido por su matriz. Esta operación significó para Security un importante crecimiento en uno de sus segmentos estratégicos: el de grandes y medianas empresas. Al mismo tiempo, Banco Security mantiene su orientación de mercado tradicional, definido en los segmentos de grandes y medianas empresas y personas ubicadas en los estratos ABC1 por lo que con este análisis podremos ver los cambios que se produjeron después de la fusión en términos de liquidez, rentabilidad, endeudamiento, entre otros. Luego de la fusión, el banco experimentó una expansión en volumen y número de clientes, gracias a la íncorporación de cerca de 400 empresas provenientes de DBLA. De esta forma, pasó de una participación en colocaciones del 2,8% previo a la fusión, hasta un 3,2% a abril de 2005. La fusión de ambas entidades produjo importantes ahorros de costos. Si bien en una primera etapa los indicadores de eficiencia estuvieron afectados por gastos extraordinarios, los costos de la fusión fueron absorbidos plenamente durante 2004. En abril de 2005, los gastos de apoyo representaban un 47,5% del resultado operacional bruto. El banco se ha caracterizado por relativamente bajos requerimientos de provisiones y castigos de cartera, debido a su orientación de mercado y al buen control y manejo crediticio de sus activos

Transported PDF Modeling of Jet-in-Hot-Coflow Flames

A probability density function (PDF)-based combustion modeling approach for RANS simulation of a jet issuing into a hot and diluted coflow is performed. A tabulated chemistry-based model, i.e., flamelet-generated manifold (FGM), is adopted in the PDF method. The manifolds are constructed using igniting counterflow diffusion flamelets with different coflow compositions. To handle the inhomogeneity of the coflow and the entrainment of the ambient air, a second mixture fraction is defined to quantify the mixing of a representative coflow composition with the ambient air. The chemistry is then parameterized as a function of two mixture fractions and a reaction progress variable. To assess the modeling approach, Adelaide JHC flames, namely HM1, HM2, and HM3, having different oxygen concentrations in the hot coflow, 3%, 6%, and 9% O2, respectively, have been simulated for Reynolds number (Re) = 10,000. Profiles of mean mixture fraction and major species are accurately captured by the model along with the mean temperature. The mean temperature profiles are also captured nicely, while the sensitivity of progress variable (PV) on the predictions is highlighted.Accepted Author ManuscriptFluid Mechanic

Transported PDF Modeling of Jet-in-Hot-Coflow Flames

A probability density function (PDF)-based combustion modeling approach for RANS simulation of a jet issuing into a hot and diluted coflow is performed. A tabulated chemistry-based model, i.e., flamelet-generated manifold (FGM), is adopted in the PDF method. The manifolds are constructed using igniting counterflow diffusion flamelets with different coflow compositions. To handle the inhomogeneity of the coflow and the entrainment of the ambient air, a second mixture fraction is defined to quantify the mixing of a representative coflow composition with the ambient air. The chemistry is then parameterized as a function of two mixture fractions and a reaction progress variable. To assess the modeling approach, Adelaide JHC flames, namely HM1, HM2, and HM3, having different oxygen concentrations in the hot coflow, 3%, 6%, and 9% O2, respectively, have been simulated for Reynolds number (Re) = 10,000. Profiles of mean mixture fraction and major species are accurately captured by the model along with the mean temperature. The mean temperature profiles are also captured nicely, while the sensitivity of progress variable (PV) on the predictions is highlighted.</p