Análisis de Markov
Investigación de operaciones Tercera entrega
- Video:Cadenas de Markov: modelos de investigacion de operaciones
- Fuente:Canal Para Estudiantes / YouTube.
- Video:Procesos estocásticos y análisis de decisiones
- Fuente:Canal Héctor Darío Tabares Ruz / YouTube.
Estimación de modelos de equilibrio general en economías dinámicas por métodos de Monte Carlo y cadenas de markov
Estimation of general equilibrium models in dynamic economies using Monte Carlo and markov chains methods
En este trabajo se describe un procedimiento general para hacer inferencia bayesiana basados en la evaluación de la verosimilitud de los modelos de equilibrio general estocásticos a través de los métodos de Monte Carlo por cadenas de Markov. La metodología propuesta requiere log-linealizar los modelos, transformarlos en la forma espacio estado, luego utilizar el filtro de Kalman para evaluar la función de verosimilitud y finalmente aplicar el algoritmo Metropolis Hastings para estimar los parámetros de la distribución a posteriori. Se ilustra la técnica mediante el uso del modelo básico de crecimiento estocástico, considerando datos trimestrales de la economía venezolana comprendidos entre el primer trimestre de 1984 hasta el tercer trimestre de 2004.
Este artículo fue preparado por Gloria Estévez (Oficina de Investigaciones Económicas, Banco Central de Venezuela, Caracas, Venezuela), Saba Infante y Francisco Sáez (Facultad de Ciencias y Tecnología, Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela) para Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones (Vol. 12, No 19, 2012, 7-36), publicación de la Universidad de Costa Rica (San José, Costa Rica) y alojada en el Portal de Revistas de la Universidad de Costa Rica que cubre las áreas de la matemáticas y sus aplicaciones.
Continuous-time markov analysis for risk evaluation
Análisis de markov de tiempo continuo para evaluación de riesgos
En este documento se presenta un procedimiento eficiente para obtener información sobre la variabilidad alrededor del valor medio de una variable aleatoria, tal como la varianza y la desviación estándar, en un análisis de Markov de tiempo continuo utilizando cálculo numérico a gran escala en un computador. Tal procedimiento logra establecer la aplicabilidad potencial de este análisis a los campos de las finanzas y los seguros. También tiene un impacto significativo sobre la evaluación de riesgos en los campos de la confiabilidad, dependabilidad y seguridad.
Este artículo fue escrito por Koichi Suyama, Nobuko Kosugi y Kyoko Kaneoka (Tokyo University of Marine Science and Technology, Tokio, Japón) para International Journal of Contemporary Mathematical Sciences (Vol. 8, No 8, 2013, 381-399), publicación de Hikari Ltd. (Ruse, Bulgaria) que difunde trabajos en las áreas de matemática contemporánea pura y aplicada.
