Algoritmos de descomposición para modelos estocásticos multietapa mixtos 0-1
- María Araceli Garín Martín Director
- Gloria Pérez Sainz de Rozas Director
Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Fecha de defensa: 01 July 2005
- Jesús de la Cal Aguado Chair
- Mikel Lezaun Iturralde Secretary
- Antonio Alonso Ayuso Committee member
- Elena Fernández Aréizaga Committee member
- Fernando Jorge Tusell Palmer Committee member
Type: Thesis
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.