Procesos Estocásticos

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Simulación MC

septiembre 13, 2009

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Simulación de Procesos Estocásticos e Inferencia Estadística

1. Métodos de generación de variables aleatorias discretas y continuas. 2. Generación de recorridos aleatorios, movimiento Browniano y proceso de Poisson. 3. Generación de procesos markovianos. 4. Generación de procesos puntuales y procesos relacionados. 5. Principios de la simulación Monte Carlo. 6. Simulación Monte Carlo de procesos estocásticos. Procesos en finanzas. 7. Métodos Monte Carlo para la inferencia estadística. 8. Métodos MCMC y algoritmos de optimización para la inferencia probabilística. Bibli: • Binder, K., Kinder, K. y Heermann, D.W. (2002). Monte carlo Simulation in Statistical Physics: An Introduction. Springer. • Chang, H.S., Hu J., Fu, M.C., y Marcus S.I. (2007). Simulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. Springer-Verlag. • Davison, A.C. y Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. • Efron, B. y Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall. • Evans, M.J. y...

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