Procesos de decisión de Markov descontados sensibles al riesgo
Date
2025-09
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“La toma de decisiones en entornos inciertos es un tema central en diversas disciplinas, incluyendo matemáticas aplicadas y economía. Los Procesos de Decisión de Markov (PDM) son herramientas cruciales para modelar sistemas estocásticos donde las decisiones afectan su evolución. Tradicionalmente, se estudiaron desde un enfoque neutral al riesgo, maximizando el valor esperado de las recompensas. Sin embargo, en contextos reales como la gestión financiera y la planificación médica, es esencial incluir la sensibilidad al riesgo. Este trabajo se enfoca en los PDM que evolucionan en tiempo discreto, ya sea con horizonte finito o infinito, optimizando costos o recompensas descontadas. Los objetivos incluyen analizar avances en la teoría de PDM descontados, aportar ejemplos novedosos que mejoren la comprensión de la teoría sensible al riesgo, y proponer futuras líneas de investigación. La tesis se organiza en tres capítulos que abarcan desde los preliminares necesarios para entender los PDM hasta el estudio de casos específicos y nuevos modelos que ilustran el procedimiento de optimización bajo sensibilidad al riesgo”.
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