Algoritmos de descomposición para modelos estocásticos multietapa mixtos 0-1
- Autores: María Merino Maestre
- Directores de la Tesis: María Araceli Garín Martín (dir. tes.), Gloria Pérez Sainz de Rozas (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2005
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús de la Cal Aguado (presid.), Mikel Lezaun Iturralde (secret.), Elena Fernández Aréizaga (voc.), Fernando Jorge Tusell Palmer (voc.), Antonio Alonso Ayuso (voc.)
- Materias:
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- Resumen
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.
