Distribución de un proceso estocástico
La modelización estocástica es una forma de modelo financiero que se utiliza para ayudar a tomar decisiones de inversión. Este tipo de modelización prevé la probabilidad de varios resultados en diferentes condiciones, utilizando variables aleatorias.
La modelización estocástica presenta datos y predice resultados que tienen en cuenta ciertos niveles de imprevisibilidad o aleatoriedad. Las empresas de muchos sectores pueden emplear la modelización estocástica para mejorar sus prácticas empresariales y aumentar la rentabilidad. En el sector de los servicios financieros, los planificadores, analistas y gestores de carteras utilizan la modelización estocástica para gestionar sus activos y pasivos y optimizar sus carteras.
La modelización determinista ofrece los mismos resultados exactos para un determinado conjunto de datos, sin importar cuántas veces se recalcule el modelo. En este caso, las propiedades matemáticas son conocidas. Ninguna de ellas es aleatoria, y sólo hay un conjunto de valores específicos y una única respuesta o solución a un problema. Con un modelo determinista, los factores inciertos son externos al modelo.
Procesos estocásticos pdf
Realización simulada por ordenador de un proceso de Wiener o de movimiento browniano en la superficie de una esfera. El proceso de Wiener está ampliamente considerado como el proceso estocástico más estudiado y central de la teoría de la probabilidad[1][2][3].
En teoría de la probabilidad y campos relacionados, un proceso estocástico (/stoʊˈkæstɪk/) o aleatorio es un objeto matemático definido normalmente como una familia de variables aleatorias. Los procesos estocásticos se utilizan ampliamente como modelos matemáticos de sistemas y fenómenos que parecen variar de forma aleatoria. Algunos ejemplos son el crecimiento de una población bacteriana, una corriente eléctrica que fluctúa debido al ruido térmico o el movimiento de una molécula de gas. [1][4][5] Los procesos estocásticos tienen aplicaciones en muchas disciplinas como la biología,[6] la química,[7] la ecología,[8] la neurociencia,[9] la física,[10] el procesamiento de imágenes, el procesamiento de señales,[11] la teoría de control,[12] la teoría de la información,[13] la informática,[14] la criptografía[15] y las telecomunicaciones[16] Además, los cambios aparentemente aleatorios en los mercados financieros han motivado el uso extensivo de los procesos estocásticos en las finanzas[17][18][19].
Proceso estocástico homogéneo
La innovación financiera es un proceso, llevado a cabo por cualquier institución, que implica la creación, promoción y adopción de nuevos (incluyendo tanto incrementales como radicales) productos, plataformas y procesos o un habilitador de tecnologías que introducen nuevas formas o cambios en la manera de llevar a cabo una actividad financiera.
el resultado (o la propiedad emergente) de la confluencia accidental de condiciones estructurales previas, situaciones coyunturales y un repositorio de técnicas, dispositivos heurísticos y habilidades que juntos forman los recursos del cuadro de bricoleurs (exitosos y no exitosos) cuya innovación está construyendo cadenas (2010, p.57).
El proceso de innovación se ha entendido históricamente como una secuencia lineal de acontecimientos, pero en realidad es claramente mucho más intrincado y complejo, ya que incluye interacciones impredecibles entre las distintas fases (la situación del mercado cambia debido a la intervención), múltiples partes interesadas con necesidades diversas y una colaboración que difumina los límites entre las distintas entidades y las funciones de los participantes (Poutanen et al. 2016, p.207).
Significado estocástico
Un proceso de Markov es un proceso aleatorio indexado por el tiempo, y con la propiedad de que el futuro es independiente del pasado, dado el presente. Los procesos de Markov, que deben su nombre a Andrei Markov, son uno de los procesos aleatorios más importantes. En cierto sentido, son los análogos estocásticos de las ecuaciones diferenciales y las relaciones de recurrencia, que, por supuesto, se encuentran entre los procesos deterministas más importantes.
La complejidad de la teoría de los procesos de Markov depende en gran medida de si el espacio temporal ( T ) es ( N ) (tiempo discreto) o ( [0, infty) ) (tiempo continuo) y de si el espacio de estados es discreto (contable, con todos los subconjuntos medibles) o un espacio topológico más general. Cuando ( T = [0, infty) ) o cuando el espacio de estados es un espacio general, suele ser necesario imponer supuestos de continuidad para descartar diversos tipos de comportamiento extraño que, de otro modo, complicarían la teoría.
Para un espacio de estados general, la teoría es más complicada y técnica, como ya se ha señalado. Sin embargo, podemos distinguir un par de clases de procesos de Markov, dependiendo de nuevo de si el espacio temporal es discreto o continuo.