Vázquez Guevara, Víctor HugoVAZQUEZ GUEVARA, VICTOR HUGO; 165488Paredes Pérez, Octavio2021-08-102021-08-102016-07-06https://hdl.handle.net/20.500.12371/13881"Los procesos de decisión de Markov (PDM), proporcionan un marco matemático para la toma de decisiones en situaciones en las que los resultados son en parte al azar y en parte bajo el control de un tomador de decisiones. Los PDM son útiles para el estudio de una amplia gama de problemas de optimización resueltos a través de la programación dinámica. Más precisamente, un PDM es un proceso estocástico de control a tiempo discreto. En cada paso, el proceso está en un estado y el tomador de decisiones puede elegir cualquier acción que esté disponible en el estado. El proceso responde en la siguiente etapa de tiempo, moviéndose al azar a un nuevo estado y dando al tomador de decisiones una recompensa. La probabilidad de que el proceso se mueva a un nuevo estado se ve influida por la acción elegida. Por lo tanto, el siguiente estado depende del estado actual y de la acción tomada. El problema central de los PDM es encontrar una “política óptima”: una función que especifica la acción del observador. El objetivo es elegir una política que maximice una función acumulativa de las recompensas, por ejemplo, la suma esperada. En este trabajo nos enfocaremos en la programación dinámica".pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAAnálisis de inversionesProcesos estocásticos--Modelos matemáticosProbabilidadesTesis de maestríaopenAccessActivos financierosSubastas secuenciales