Optimización de procesos markovianos de decisión a través de un modelo de programación lineal: el caso de inversión en activos financieros riesgosos

Descripción del Articulo

This paper seeks to determine an optimal course of action for investing in risky assets through a linear programming model, adapted to a particular type of decision, known as the Markovian decision process. We analyze stock statistics of three important firms of three industries of representative tr...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Bouillon, Adolfo G.
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:Revista UPC - Review of Global Management
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.upc.edu.pe:article/922
Enlace del recurso:https://revistas.upc.edu.pe/index.php/rgm/article/view/922
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Markovian decision process
Linear programming
financial investment
decision-making
proceso de decisión markoviano
programación lineal
toma de decisiones
inversiones financieras
Descripción
Sumario:This paper seeks to determine an optimal course of action for investing in risky assets through a linear programming model, adapted to a particular type of decision, known as the Markovian decision process. We analyze stock statistics of three important firms of three industries of representative trading activity and their correlation with the Lima Stock Exchange General Index, with the purpose of establishing a prediction price model for said assets.Then, we formulate a Markovian decision process and prepare a linear programming model for an optimal solution. We find that linear programming modeling reduces the time and complexity of a Markovian decision process in choosing a course of action that maximizes profits upon risky asset investment.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).