Análisis de las estrategias de producción y del precio en un mercado competitivo
Este Trabajo de Fin de Máster analiza el mercado de los diamantes desde el punto de vista de la teoría de juegos y de las técnicas de machine learning. Por un lado, se trata de ver si las principales empresas del mercado cooperan entre sí o actúan por su cuenta. Todas actúan según el equilibrio de N...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/118693 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/118693 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 519.83 004.85 Teoría de juegos Equilibrio de Nash Modelo de Cournot Machine learning Game theory Equilibrium Nash Cournot model Teoría de Juegos Inteligencia artificial (Informática) 1207.06 Teoría de Juegos 1203.04 Inteligencia Artificial |
| Sumario: | Este Trabajo de Fin de Máster analiza el mercado de los diamantes desde el punto de vista de la teoría de juegos y de las técnicas de machine learning. Por un lado, se trata de ver si las principales empresas del mercado cooperan entre sí o actúan por su cuenta. Todas actúan según el equilibrio de Nash y no hay motivos para pensar en una posible colusión. Por otro lado, se predice el precio del diamante en función de la cantidad agregada al mercado y la fecha. Estas son las variables que tiene la base de datos utilizada junto a las que se pueden obtener de ellas como la cantidad agregada el día o año anterior. Se utilizan para ello algoritmos como Regresión Lineal, Árbol de Decisión, Bagging y Random Forest. La medida de bondad de ajuste utilizada para su comparación es el RMSE y el mejor algoritmo para los datos señalados es Regresión Lineal. |
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