La estocasticidad y la ambigüedad son dos aspectos de la incertidumbre en problemas económicos. En el caso de las inversiones en activos riesgosos, esta incertidumbre se manifiesta en la incertidumbre de los rendimientos futuros. Por el contrario, la complejidad del fenómeno económico en sí mismo y la ambigüedad inherente en el pensamiento humano y el juicio se caracterizan por límites indistintos. Para un mismo problema, la investigación desde diferentes perspectivas a menudo puede proporcionarnos información más completa y sistemática. Actualmente, el valor esperado del rendimiento o la varianza que representa el riesgo todavía se utiliza como criterio de inversión racional tanto para carteras de una sola etapa como para carteras de múltiples etapas. Sin embargo, en general, a mayor rendimiento esperado de un inversor, mayor riesgo debería asumir. Diferentes inversores tienen diferentes requerimientos de rentabilidad, pero independientemente de su rendimiento esperado, siempre esperan encontrar un conjunto de carteras que maximicen
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículos:
Algoritmo de Predicción Inteligente del Costo Logístico del Comercio Electrónico Transfronterizo basado en Computación en la Nube
Artículos:
Tecnología de detección de seguridad de Internet de las cosas basada en el algoritmo de decisión de asociación gris
Artículos:
Conectividad remota y rural: Principios de infraestructura y compartición de recursos.
Artículos:
Un enfoque novedoso para reducir el ancho de banda unicast de un sistema de IPTV en una red de acceso de alta velocidad.
Artículos:
Investigación sobre el Sistema de Enseñanza Auxiliar de Educación en Inglés Basado en MOOC
Artículos:
Compuestos bioactivos de microalgas rojas con valor terapéutico y nutricional
Artículos:
Enfoque de aplicación ágil con Scrum, Lean y Kanban
Artículos:
Arquitectura de software orientada a la creación de micromundos para la enseñanza y el aprendizaje
Artículos:
Perspectivas sobre datos masivos y analítica de datos masivos