Algoritmos de descomposición para modelos estocásticos multietapa mixtos 0-1

  1. Merino Maestre, María
Supervised by:
  1. María Araceli Garín Martín Director
  2. Gloria Pérez Sainz de Rozas Director

Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 01 July 2005

Committee:
  1. Jesús de la Cal Aguado Chair
  2. Mikel Lezaun Iturralde Secretary
  3. Antonio Alonso Ayuso Committee member
  4. Elena Fernández Aréizaga Committee member
  5. Fernando Jorge Tusell Palmer Committee member
Department:
  1. Métodos cuantitativos

Type: Thesis

Teseo: 126791 DIALNET

Abstract

En el trabajo se desarrollan los siguientes aspectos: En primer lugar, se persigue explicar el interés de la Programación Estocástica en general y su aplicación en el mundo financiero y económico en particular, Para ello se describen los conceptos fundamentales, las tecnologías de modelización, los métodos de resolución y las múltiples aplicaciones de esta disciplina. En segundo lugar, en el campo de la modelización estocástica, se persigue generalizar conceptos definidos en los modelos lineales bietapa a los modelos multietapa mixtos 0-1, incorporar medidas de riesgo, así como contrastar la bondad de la solución estocástica propuesta frente a la determinista basada en el escenario promedio. En tercer lugar, en cuanto a las metodologías de resolución en optimización bajo incertidumbre, se diseña y se contrasta mediante la correspondiente experiencia computacional algoritmos de descomposición de modelos estocásticos mixtos 0-1, tanto para el caso bietápico como multietápico, todos ellos de grandes dimensiones. Por último, se describen, modelizan y resuelven de forma eficiente dos aplicaciones en el ámbito financiero. La primera consiste en la estructuración de una cartera de títulos con garantía hipotecaria bajo incertidumbre y la segunda trata la gestión de una cartera de activos y pasivos de renta fija bajo incertidumbre.