Modelos determinísticos y estocásticos de Learning by Doing. Obtención analítica de soluciones e implicaciones económicas

  1. ALVAREZ GONZALEZ, FRANCISCO
unter der Leitung von:
  1. Emilio Cerdá Tena Doktorvater/Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universidad Complutense de Madrid

Jahr der Verteidigung: 1997

Gericht:
  1. Pilar Ibarrola Muñoz Präsident/in
  2. Cristina Mazón Calpena Sekretär/in
  3. David Pérez Castrillo Vocal
  4. José María Usategui Díaz de Otalora Vocal
  5. Rosario Romera Ayllón Vocal

Art: Dissertation

Teseo: 59078 DIALNET

Zusammenfassung

Algunas industrias reducen costes con el tiempo simplemente debido al aprendizaje. Este efecto se denomina learning by doing. En esta tesis se estudia el learning by doing desde un enfoque teórico. La literatura previa considera modelos determinísticos y obtiene propiedades generales de la política optima del problema que se plantean las empresas de una industria en la que existe learning by doing. Las principales aportaciones de la tesis son: (I) obtención de la política optima analítica para una familia de modelos deterministicos de learning by doing; (II) estudio de implicaciones económicas novedosas, derivadas de la política optima analítica; (III) obtención de la política optima analítica para modelos con incertidumbre; (IV) estudio de implicaciones económicas para el caso de incertidumbre.