Estimación de ecuaciones en derivadas parciales mediante técnicas de aprendizaje automático
Existen multitud de métodos de resolución de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales, uno de ellos es el uso de técnicas de aprendizaje automático. En este documento se introduce dicha metodología, utilizando redes neuronales, y tomando como caso de estudio la valoración de derivados financi...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Valladolid |
| Repositorio: | UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid |
| OAI Identifier: | oai:uvadoc.uva.es:10324/73998 |
| Acceso en línea: | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/73998 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neuronales Modelo de Black-Scholes Aprendizaje automático |
| Sumario: | Existen multitud de métodos de resolución de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales, uno de ellos es el uso de técnicas de aprendizaje automático. En este documento se introduce dicha metodología, utilizando redes neuronales, y tomando como caso de estudio la valoración de derivados financieros. El citado problema de matemática financiera se aborda resolviendo las ecuaciones diferenciales del modelo económico subyacente. Este trabajo recoge los conceptos necesarios para llevar a cabo el desarrollo matemático del modelo y plantear el problema. Además, se exponen los métodos clásicos utilizados en su resolución, se describe matemáticamente el funcionamiento de las redes neuronales y se da una implementación de la metodología. |
|---|