Modelo binomial

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Estimación de abundancia de animales a través de un modelo binomial jerárquico con variables

Estimación de abundancia de animales a través de un modelo binomial jerárquico con variables

La distribuci´ on Binomial es quiz´ as una de las distribuciones de probabilidad m´ as simples e importantes en Probabilidad y Estad´ıstica. La Binomial es ´ util para modelar diversos fen´ omenos aleatorios de la vida real; en particular, una variable aleatoria Binomial se puede usar para modelar datos de conteos que surgen en el problema de estimaci´ on de abundancia de animales, (Carroll y Lombard, 1985; Olkin et al., 1981; Royle y Dorazio, 2006). Por ejemplo, cuando se usa el modelo Binomial en el problema de estimaci´ on de abundancia de animales, el par´ ametro n representa el tama˜ no de la poblaci´ on en la regi´ on geogr´ afica bajo estudio y p la probabilidad de que un individuo sea detectado. N´ otese que, en teor´ıa, la probabilidad p de detecci´ on es la misma para cada individuo y el tama˜ no n de la poblaci´ on es constante durante el periodo de estudio. El modelo Binomial est´ a indexado por dos par´ ametros, n y p, lo que da lugar a distintos problemas de estimaci´ on. Uno de ellos consiste en suponer que se conoce el tama˜ no de la poblaci´ on n = n 0 y seguir el prop´ osito de estimar la probabilidad
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Valoración de empresas de base tecnológica: análisis de riesgo y modelo binomial desplazado

Valoración de empresas de base tecnológica: análisis de riesgo y modelo binomial desplazado

a) En el BD el nivel de incertidumbre evoluciona de manera proporcional al valor del subyacen- te, permitiendo incorporar un sesgo en la va- luación de la flexibilidad estratégica del proyec- to. Por ejemplo, en la tabla 2 en t= 2 y luego de dos periodos alcistas, el valor del subyacente según el modelo binomial es de $519,41 mil y en BD de $422,84 mil. A partir de dicho nodo, el valor crece a $837,05 mil o decrece a $255,03 mil en el modelo binomial, mientras que en BD los movimientos son $562,42 mil o 326,63 mil respectivamente. En ambos las probabilidades neutrales al riesgo (0,5) son las mismas; pero el BD presenta una menor desviación para va- lores significativos. Si se consideran los mo- vimientos bajistas luego de dos periodos, el modelo binomial presenta un rango de valores entre el movimiento de ascenso y descenso de ($54,03=$77,70-$23,68). El modelo BD tiene un rango de ($175,71=$123,08-($52,63)). b) Una ventaja del BD es que permite incorpo-
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Un enfoque de la teoría de riesgo a través del Modelo Binomial Compuesto

Un enfoque de la teoría de riesgo a través del Modelo Binomial Compuesto

El estudio constante a lo largo del tiempo con respecto a los fundamentos de la teor´ıa de riesgo ha permitido la innovaci´ on de estrategias favorables para con- trarrestar los efectos que conlleva la incertidumbre en el entorno. As´ı, el an´ alisis de modelos diferentes al modelo cl´ asico da nuevos enfoques ´ utiles para calcular la probabilidad de ruina y muestra una mayor diversidad de soluciones en los di- ferentes problemas que se enfrentan habitualmente las compa˜ n´ıas aseguradoras. De acuerdo con esto, un gran n´ umero de modelos te´ oricos de riesgo se basan en la continuidad del tiempo pero en su pr´ actica cotidiana suele ser discreta. Los resultados en tiempo discreto pueden ser ´ utiles como aproximaciones o cotas en sus an´ alogos resultados continuos. As´ı que los modelos discretos, en particular el Modelo Binomial Compuesto, brindan respuestas reales m´ as all´ a que solo sus definiciones formales.
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Comparación de Cuatro Métodos Diferentes para Aproximar Intervalos de Confianza para la Probabilidad de Exito en el Modelo Binomial Única

Comparación de Cuatro Métodos Diferentes para Aproximar Intervalos de Confianza para la Probabilidad de Exito en el Modelo Binomial Única

Aunque la aproximación de la binomial directamente a través de la normal es el método más popular, también suele usarse el hecho de que la distribución acumulada de una binomial (n,p) está dada por una beta incompleta (1-a, x+1, n-x). De este resultado se obtiene otra expresión exacta para la probabilidad acumulada de la binomial, en términos de una variable con distribución F [2(x+l), 2(n-x)]. Usar directamente este método también resulta poco práctico y de nuevo es necesario aproximar. En este caso se utiliza el resultado de Wilson-Hilferty según el cual

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El modelo binomial, ahorros fiscales y valor ajustado de la firma por escenarios de continuidad o disolución

El modelo binomial, ahorros fiscales y valor ajustado de la firma por escenarios de continuidad o disolución

El trabajo presentó un modelo numérico experimental que otorga un tratamiento contingente al valor actual de- rivado de los ahorros fiscales y condiciona el valor de los activos a las posibilidades de liquidación de la empresa. La clave reside en adaptar el enfoque de opciones, en virtud a su tratamiento de los contingentes escenarios futuros de continuidad o liquidación de la firma. Los hechos futuros son producto de la evolución de los resultados operativos, condicionando el pago de la deuda y la existencia de aho- rros fiscales. Por ende, es difícil o vagamente ajustado a la realidad suponer linealidad en el comportamiento del valor de la firma, como si lo hace el modelo de descuento de flu- jos de fondos, en sus versiones tradicionales.
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Aplicación de las martingalas al estudio de modelos de precios de acciones

Aplicación de las martingalas al estudio de modelos de precios de acciones

El modelo de Black y Scholes es otro m´etodo utilizado en la valoraci´on de opciones sobre acciones y fue desarrollado antes que el modelo binomial por Fisher Black y Myron Scholes. Los per´ıodos de tiempo considerados son instant´aneos y por ello es apropiado para describir precios de opciones sobre acciones para el caso continuo; es s´olo utilizado para acciones de tipo europeo. S´olo se abordar´an algunos resultados del modelo, pues la descripci´on rigurosa del mismo pasa los objetivo de este trabajo.

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Modelos alternativos para el análisis de datos de conteo con exceso de ceros

Modelos alternativos para el análisis de datos de conteo con exceso de ceros

Se obtuvo un ajuste satisfactorio bajo el modelo Binomial Negativo lo que permitió res- ponder al interrogante planteado sobre cuál de los Actinomycetales resulta más efectivo para reducir la parasitemia en las ratas, que fue el objetivo del estudio que dio origen a los datos. La gran variabilidad detectada caracteriza al fenómeno en estudio; es una variabilidad intrínseca a la variable estudiada, número de parásitos en sangre, y por lo tanto no es senci- llo adjudicarla a una causa en particular. Hubo evidencia de disminución significativa en el número de parásitos en sangre cuando se inoculó con las bacterias Gb o con Rc, en compa- ración con los animales que no fueron inyectados con las bacterias.
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11480 pdf

11480 pdf

El teorema 2.3.1 es una herramienta demasiado ´util al momento de valuar no solo opciones, sino cualquier tipo de seguros derivados que dependen de la trayectoria posible que puede seguir la acci ´on durante la vida del contrato. Tal teorema trae consigo un m´etodo para calcular el valor de un seguro, asi como la estrategia que debe seguir el comprador o vendedor con tal de cubrir su posici ´on. Una implementaci ´on directa del teorema 2.3.1 ser´ıa muy costosa computacionalmente. Por ejemplo, con un modelo binomial de 32 periodos se tendr´ıan 2 32 > 1, 000, 000, 000 estados distintos. A ´un considerando que el valor de cada estado se calcule en tiempo constante nuestro algoritmo ser´ıa demasiado lento, sin mencionar que en la pr´actica se tienen que elegir al menos cien periodos para obtener resultados aceptables. Sin embargo no todo est´a perdido, pues podemos quitarnos de encima muchos c´alculos al notar que a ´un cuando nuestro espacio muestral es demasiado grande, el conjunto de valores posibles de la acci ´on no lo es, pues en un modelo binomial de n periodos se tendr´ıan apenas n + 1 valores posibles para la acci ´on. Tal observaci ´on se deriva del hecho de que el proceso S n , el precio de la acci ´on, tiene la propiedad de Markov
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11480 pdf

ON DE OPCIONES TESIS QUE PARA OBTENER EL T´ITULO DE LICENCIADO EN MATEM ´ ATICAS APLICADAS

En la actualidad, los avances de la investigaci ´on cient´ıfica han permitido construir mo- delos cada vez m´as exactos (y a su vez, complejos) de los fen ´omenos que se representan. Sin embargo, los modelos propuestos no tienen por qu´e ser de un nivel elevado, sino pue- den ser tambi´en modelos sencillos que consideren solo los conceptos necesarios y cuyos resultados sean aceptables. El presente trabajo se centra en un ejemplo de tales modelos. El Modelo Binomial de valuaci ´on de opciones aparece por primera vez el a ˜no de 1979 en el art´ıculo Option Pricing: A Simplified Approach de Cox, Ross y Rubinstein, en donde se desarrolla el enfoque en tiempo discreto aplicado al problema de la valuaci ´on de seguros derivados sugerido inicialmente por William Sharpe. En tal art´ıculo, se presenta una versi ´on simplificada del modelo de Black-Scholes-Merton a un nivel m´as accesible. En ambos tra- bajos el modelo desarrollado solo contempla un tipo particular de seguros derivados, que son las opciones europeas. El presente trabajo tiene como objetivo principal desarrollar los fundamentos matem´aticos del modelo binomial para poder valuar otros seguros derivados.
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Teorema de Bernoulli

Teorema de Bernoulli

Modelo de probabilidad binomial. Muchos fen´ omenos aleatorios pueden descomponerse en una sucesi´ on finita de ensayos Bernoulli independientes uno de otro. Un ejemplo t´ıpico consiste en lanzar cierto n´ umero de veces una misma moneda (balanceda o no) en condiciones de igualdad. Aqu´ı de se trata de una serie de ensayos Bernoulli con igual probabilidad de ´ exito. O bien, realizar tantos lanza- mientos como monedas distintas se tenga. Aqu´ı se trata de ensayos Bernoulli con distintas probabilidades de ´ exito. El modelo estoc´ astico aplicado a los fen´ omenos consistentes en una serie finita de ensayos Bernoulli independientes con igual pro- babilidad de ´ exito es conocido como modelo binomial de probabilidad. En lo que sigue describimos c´ omo construir este modelo.
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Análisis de la asistencia a cine en Colombia

Análisis de la asistencia a cine en Colombia

Si bien es cierto que los bienes culturales son de gran importancia para la identidad de una comunidad o región y deben ser preservados para mantener el legado que debe ser transmitido a generaciones futuras como herencia de su cultura, también han de ser preservadas las actividades culturales pues estas permiten impulsar el desarrollo no solo económico sino intelectual de sus habitantes o ciudadanos. Es así como en este trabajo se pretende realizar un análisis para determinar la demanda del cine en Colombia, esta actividad cultural que es de naturaleza reproducible y hace parte de las industrias culturales, pues su explotación se basa en la reproducción y distribución masiva. El análisis y determinación de la demanda se realiza por medio de un modelo binomial negativo en donde se utiliza los resultados la encuesta realizada por el DANE de Consumo Cultural que fue aplicada en el 2012 a las seis regiones del país para obtener una representatividad total nacional. Esto con el fin de impulsar el sector cultural en Colombia en especial el cine.
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Un marco metodológico para evaluar proyectos de calidad de datos usando opciones reales

Un marco metodológico para evaluar proyectos de calidad de datos usando opciones reales

entre compra, leasing o alquiler de sistemas de cómputos, fijación de precios de servicios computacionales y economías de escala en sistemas computacionales. Tenía una pequeña sección dedicada a costos., basada en el estudio realizado por SDC. Este estudio formulaba un modelo de regresión lineal para estimar costos de software. Si bien no era muy exacto, estimuló el desarrollo de numerosas investigaciones que dieron lugar a mejores modelos de costos en los 70’s y 80’s, algunos de los cuales siguen en uso hasta nuestros días: SLIM, COCOMO, Estimacs, etc. En su libro Software Engineering Economics ([Bohem81]), Bohem presenta, además del modelo COCOMO (Cost Cons tructive Model), un resumen de los conceptos y técnicas macroeconómicas principales con ejemplos de su aplicación al desarrollo y la toma de decisiones en software (funciones de producción, economías de escala, valor neto, valor presente, análisis marginal, etc.). Otros trabajos contemporáneos presentan compendios de estimaciones de costos, comparaciones de costos para productos y servicios computacionales, técnicas de la economía para la gestión de centros de cómputos, etc.
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Herramientas de monitoreo y control estadístico de atributos en procesos de alta calidad: estudio de resultados, implementación computacional y aplicación práctica

Herramientas de monitoreo y control estadístico de atributos en procesos de alta calidad: estudio de resultados, implementación computacional y aplicación práctica

Otro tema tratado en la tesis es el de los modelos con exceso de ceros que incluyen a los modelos zero-inflated Poisson (ZIP) y zero-inflated binomial (ZIB) como casos particulares. Estos modelos se obtienen a partir de los modelos existentes combinando adecuadamente el modelo tradicional con una singular distribución de ceros. Xie et al. (2001) desarrollaron un gráfico c para el modelo ZIP. Sim y Lim (2008), desarrollaron varias propuestas, basadas en intervalos de confianza, para la construcción de gráficos de control para datos con inflación de ceros, tanto para el caso Poisson como para el binomial. Fatai et al. (2010), investigaron un gráfico de control basado en la distribución ZIB truncada (TZIB). Katemee y Mayureesawan (2012a, 2012b), propusieron gráficos basados en la media, mediana y varianza de la distribución geométrica y en otra investigación aproximaron a la distribución ZIP mediante una distribución chi-cuadrada no central. Vieira et al. (2000), desarrollaron el modelo binomial con inflación de ceros, como un modelo mixto Bernoulli-binomial. En esta tesis se utilizó la metodología de los modelos lineales generalizados para determinar el modelo que mejor ajusta los datos. La bibliografía de referencia fue, Nelder y Wedderburn (1972), Hinde y Demetrio (1998) y McCullagh y Nelder (1989).
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Análisis y estimación de mercados financieros

Análisis y estimación de mercados financieros

En esta tesis se estudi´ o el problema de valuaci´ on de opciones tanto Eu- ropeas como Americanas usando el m´ etodo binomial (´ arboles binomiales), aunque en este trabajo s´ olo fueron consideradas acciones que no pagan divi- dendos, este m´ etodo tambi´ en es aplicable a acciones que si los pagan. El mo- delo tiene la ventaja de ser bastante sencillo, aunque al aumentar el n´ umero de etapas los c´ alculos se vuelven m´ as complejos, por lo que en el caso de opciones europeas de tipo call y put as´ı como para opciones americanas de compra es mas conveniente emplear el modelo de Black-Scholes.
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Análisis y estimación de mercados financieros

ONOMA DE PUEBLA FACULTAD DE CIENCIAS FISICO-MATEM ´

La f´ ormula de Black-Scholes fue desarrollada simultaneamente por Robert Merton en 1973 y por Fischer Black y Myron Scholes (v´ ease [17]). Dicha f´ ormula es empleada para calcular el valor actual de una opci´ on europea que no paga dividendos de acciones en una fecha futura. Posteriormente, el modelo se ampli´ o para opciones sobre acciones que producen dividendos, y luego se adopt´ o para opciones americanas, y mercado monetario.

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Una forma de construir el concepto de proceso estocástico a partir de conocimientos básicos de probabilidad

Una forma de construir el concepto de proceso estocástico a partir de conocimientos básicos de probabilidad

El análisis de este tipo de fenómenos aleatorios, exige de modelos especiales debido a la existencia de relaciones temporales que ligan los valores de una variable en el instante t con sus valores pasados, así como también con los valores pasados o actuales de las otras variables. Los Procesos Estocásticos son el modelo estadístico básico para el análisis de problemas como los mencionados, constituyendo en consecuencia la herramienta fundamental para el tratamiento de variables aleatorias que fluctúan en el tiempo.
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Algunos aspectos teóricos de la distribución binomial

Algunos aspectos teóricos de la distribución binomial

En este trabajo se presenta el dearrollo matematico de la distribution binomial. Se da su definition, se obtiene su fruition generadora de momentos, su media y varianza; posteriormente, se muestran sus propiedades mas importantes, por ultimo se analizan las relaciones y aproximaciones con otras distribuciones.

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Análisis de morosidad en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Credicoop agencia Taraco, período 2017

Análisis de morosidad en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Credicoop agencia Taraco, período 2017

La presente investigación propone encontrar el modelo de nivel de morosidad para los clientes de la Cooperativa de Ahorro y Crédito Credicoop de la Agencia Taraco. El estudio considera información de corte transversal de 297 individuos que se encuentran registrados como clientes. El modelo que se estimó para tal fin es el Logit binomial probabilístico de incurrencia de morosidad en función de; número de financieras, participación con pareja, ratio de capacidad de pago, el ratio de solvencia y la edad siendo el resultado que la probabilidad de que el individuo entre en mora está determinado por la participación en otros créditos de otras instituciones financieras. Asimismo se encontró qué las variables que permiten una disminución de la probabilidad de incurrir en mora son las variables participación del cliente con su pareja o cónyuge y la edad del cliente
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DISTRIBUCIÓN BINOMIAL O DE BERNOULLI

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL O DE BERNOULLI

El termino Binomial se utiliza para designar situaciones en los que los resultados de una variable aleatorio se pueden agrupar en dos clases o categorías. Las últimas deben ser mutuamente excluyentes, ejemplo: la respuesta de falso o verdadero de un examen; los productos manufacturados como defectuosos o satisfactorios.

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Empleo de modelos estadísticos multivariantes para el análisis de comportamiento de comunidades ecológicas

Empleo de modelos estadísticos multivariantes para el análisis de comportamiento de comunidades ecológicas

El presente trabajo aborda el análisis de diferentes datos ecológicos utilizando modelos estadísticos multivariantes, con el objeto de comprobar las ventajas de dichos modelos para el análisis de este tipo de comunidades. Los modelos multivariantes ofrecen muchas posibilidades y disponen de características óptimas a la hora de analizar datos ecológicos. Publicaciones relativamente recientes (Wang et al. 2013; Brown et al. 2014; Hui et al. 2015; Warton et al. 2015a, b) sostienen que el análisis multivariante basado en modelos presenta mejores propiedades que los enfoques basados en proximidades y algoritmos, por su flexibilidad, facilidad de interpretación y mejoría en relación al poder predictivo. En la parte práctica del proyecto se explorarán los datos disponibles de la comunidad marina y se examinarán sus propiedades. A continuación, debido a la diversidad de modelos y metodologías existentes, se discutirá la idoneidad del modelo a aplicar, mediante una revisión y comparación de las aproximaciones utilizadas en este ámbito.
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