Toma de decisiones de agentes racionales con procesos markovianos. Avances recientes en economía y finanzas
Resumen: En esta investigación se revisa la evolución teórica y práctica de los procesos markovianos y se resalta su rápido avance y notorio potencial en el modelado de los procesos de toma de decisiones de agentes racionales. Dichos procesos han incorporado dinámicas más realistas en el comportamiento de diversas variables económicas y financieras que enriquecen, el análisis en ambientes con riesgo e incertidumbre. Particularmente, se destacan diversas extensiones y reformulaciones de procesos markovianos de decisión, juegos estocásticos, optimalidad de Blackwell para procesos de difusión controlados, control óptimo estocástico con procesos de difusión y su combinación con saltos de Poisson, modelado de series de tiempo con cadenas de Markov y, por último, redes bayesianas con cadenas de Markov en conjunción con simulación Monte Carlo (MCMC).
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Fondo de Cultura Económica
2012
|
| Online Access: | http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-718X2012000400733 |
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| Summary: | Resumen: En esta investigación se revisa la evolución teórica y práctica de los procesos markovianos y se resalta su rápido avance y notorio potencial en el modelado de los procesos de toma de decisiones de agentes racionales. Dichos procesos han incorporado dinámicas más realistas en el comportamiento de diversas variables económicas y financieras que enriquecen, el análisis en ambientes con riesgo e incertidumbre. Particularmente, se destacan diversas extensiones y reformulaciones de procesos markovianos de decisión, juegos estocásticos, optimalidad de Blackwell para procesos de difusión controlados, control óptimo estocástico con procesos de difusión y su combinación con saltos de Poisson, modelado de series de tiempo con cadenas de Markov y, por último, redes bayesianas con cadenas de Markov en conjunción con simulación Monte Carlo (MCMC). |
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