AVANCES EN LA TEORIA DE COPULAS: APLICACIONES EN MODELIZACION ESTOCASTICA
LA PROPUESTA CENTRAL DE NUESTRA INVESTIGACION EN ESTE PROYECTO CONSISTE EN OBTENER NUEVOS RESULTADOS EN LA TEORIA DE COPULAS Y ANALIZAR SUS APLICACIONES EN LA MODELIZACION DE SISTEMAS MULTIVARIANTES. DE HECHO, EN LOS PROBLEMAS QUE...
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Descripción del proyecto
LA PROPUESTA CENTRAL DE NUESTRA INVESTIGACION EN ESTE PROYECTO CONSISTE EN OBTENER NUEVOS RESULTADOS EN LA TEORIA DE COPULAS Y ANALIZAR SUS APLICACIONES EN LA MODELIZACION DE SISTEMAS MULTIVARIANTES. DE HECHO, EN LOS PROBLEMAS QUE SURGEN EN EL ANALISIS DE SISTEMAS MULTIVARIANTES, LA TAREA PRINCIPAL ES SELECCIONAR UN MODELO MATEMATICO (ESTOCASTICO) CONVENIENTE PARA DESCRIBIR EL COMPORTAMIENTO DEL SISTEMA, DE ACUERDO CON LA INFORMACION DISPONIBLE. POR LO TANTO, EL MODELO SE UTILIZA PARA DERIVAR ALGUNAS CANTIDADES DEL SISTEMA, QUE SON DE INTERES PARA LOS PROFESIONALES Y LOS TOMADORES DE DECISIONES; CUESTIONES ESTAS QUE APARECEN, POR EJEMPLO, EN ANALISIS DE RIESGOS -CALCULANDO MEDIDAS DE RIESGO O TAMBIEN CONOCIDAS COMO VALORES EN RIESGO, EN UN ENTORNO FINANCIERO-, UTILIZANDO LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD DE TODO EL SISTEMA. ES AHI DONDE LAS COPULAS COBRAN INTERES COMO HERRAMIENTA PARA EL ESTUDIO DE LA DEPENDENCIA.SIN EMBARGO, LA SELECCION DEL MODELO MAS OPTIMO HA DE CONFRONTARSE CON LA INCERTIDUMBRE DEL MODELO (Y LA CUANTIFICACION DE LA INCERTIDUMBRE), YA QUE LAS CANTIDADES DEL SISTEMA PUEDEN CALCULARSE SIMPLEMENTE CON UN CONOCIMIENTO PARCIAL DEL MODELO, LO CUAL PUEDE DEBERSE, POR EJEMPLO, A OBSERVACIONES ESCASAS, CORRUPTAS O FALSAS. DE HECHO, EL ESTUDIO DE LA INCERTIDUMBRE DEL MODELO SE HA VUELTO PARTICULARMENTE POPULAR EN GESTION DE RIESGOS (FINANCIEROS); POR EJEMPLO, EN LA ESTIMACION DE LOS LIMITES OPTIMOS PARA EL RIESGO DE UNA CARTERA DADA DE PERDIDAS CUANDO SOLO SE CONOCEN SUS DISTRIBUCIONES MARGINALES. EN VISTA DEL TEOREMA DE SKLAR (QUE RELACIONA MEDIANTE LA FUNCION DENOMINADA COPULA, LA FUNCION DE DISTRIBUCION CONJUNTA DE UN PAR ALEATORIO CON LAS FUNCIONES DE DISTRIBUCION MARGINALES), LA MAYORIA DE ESTOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACION NO DEPENDEN DEL COMPORTAMIENTO DE LAS COMPONENTES DEL SISTEMA (ES DECIR, DE LASDISTRIBUCIONES MARGINALES), SINO DE SU ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA, SEGUN LO REFLEJADO POR LA COPULA DEL SISTEMA -UNA COPULA D-DIMENSIONAL ES UNA FUNCION DE DISTRIBUCION (DE PROBABILIDAD) EN [0,1]^D CON MARGINALES UNIDIMENSIONALES UNIFORMES EN [0,1].SE PLANTEAN TRES LINEAS DE TRABAJO SIGUIENTES QUE SE CONCRETARAN EN SUS CORRESPONDIENTES OBJETIVOS ESPECIFICOS, A PARTIR DEL ANALISIS DE LOS TRABAJOS MAS RECIENTES SOBRE ESTOS TEMAS Y DE LOS PROBLEMAS ABIERTOS CONOCIDOS. ESTAS SON:- INVESTIGAR LA CLASE DE COPULAS EXTREMAS (COMO COMBINACIONES CONVEXAS DE PUNTOS EXTREMOS) YA QUE ESTOS OBJETOS A MENUDO APARECEN COMO SOLUCION DE UN PROBLEMA EXTREMO EN EL CONJUNTO DE LAS COPULAS.- INVESTIGAR FUNCIONES ESPECIALES (COMO SON, POR EJEMPLO, LAS INTEGRALES UNIVERSALES). BASADAS EN COPULAS QUE ADMITAN UNA INTERPRETACION COMO MEDIDAS DE ASOCIACION CON RESPECTO A FUNCIONALES DE TIPO INTEGRAL Y ANALIZAR SUS RELACIONES CON LAS DIVERSAS NOCIONES DE INTEGRALES DIFUSAS.- CONTINUAR LA INVESTIGACION SOBRE CUASICOPULAS ESPECIALES (UN CONCEPTO MAS GENERAL QUE EL DE UNA COPULA) QUE A MENUDO APARECEN COMO LIMITES SUPERIOR E INFERIOR PARA LAS SUBCLASES DE COPULAS, E INVESTIGAR TAMBIEN SUS RELACIONES CON OTRAS FUNCIONES COMO SON LOS OPERADORES DE AGREGACION.ENFOCAREMOS NUESTRA INVESTIGACION SOBRE DOS TEMAS: (A) COPULAS EN DIMENSIONES SUPERIORES, Y (B) APROXIMACION DE ESTRUCTURAS DE DEPENDENCIA. COMO APLICACION, SE PUEDEN ESTUDIAR LOS LIMITES SUPERIORES E INFERIORES PARA LAS MEDIDAS DE RIESGO EN FINANZAS (POR EJEMPLO, LA CARTERA DE RIESGOS), CON ESPECIAL ENFASIS EN LA ESTIMACION DEL VALOR EN RIESGO BAJO LA INCERTIDUMBRE DE DEPENDENCIA. OPULA\ESTIMACION DE RIESGO\MODELO ESTOCASTICO\CUASICOPULA
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