Estados de paso y clases finales - Explicación del concepto y ejemplos
Ejemplo del clima.
En un pueblo el clima puede cambiar de un dia para otro, considere solo dos estados del tiempo, clima seco ó húmedo. La probabilidad de tener un clima seco al dia siguiente es de 0.8 si el día actual es seco, pero si el clima es humedo la probabilidad de tener un clima seco es de 0.6. Suponga que dichos valores no cambian en el tiempo. Se pide determinar:a) La matriz de transición b) El diagrama de transición c) Las probabilidades de estado estable del sistema.
Introduction to Markov Chains.
Supose that an orange juice company controls 20% of the OJ market. Suppose they hire a market research company to predict the effects on an aggressive ad compaign. Suppose the conclude: Someone using brand A will stay w/ Brand A w/. 9.9090 probability. Someone not using Brand A will switch to Brand A w/ 70% probability
Hola que tal,
ResponderEliminarconsulta puedes subir un video que explique el calculo de probabilidad de pasar de un estado a otro en n pasos
majes
ResponderEliminarbuenas tardes alguien me podía explicar este ejemplo por favor:
ResponderEliminarMerrill Lynch es una firma líder en servicios integrales financieros que brinda servicios de corretaje, de inversiones y bancarios a clientes al menudeo y a pequeños negocios a la vez que ayuda a las grandes corporaciones e instituciones alrededor del mundo a formar capital. Uno de los afiliados de Merrill Lynch, Merrill Lynch (ML) Bank USA, cuenta con activos por más de 60 000 millones de dólares obtenidos mediante la aceptación de depósitos provenientes de los clientes al menudeo de Merrill Lynch a los que utiliza para financiar préstamos y realizar inversiones.
En el año 2000, ML Bank USA comenzó a otorgar líneas de crédito resolvente a sus clientes corporativos. En cosa de unos años, el banco había desarrollado un portafolios de alrededor de 13 000 millones de dólares en compromisos de líneas de crédito con más de 100 instituciones. Antes de llegar a este punto, se le solicito al eficiente grupo de investigación de operaciones guiar a los administradores de este cada vez más grande portafolios mediante el uso de técnicas de investigación de operaciones con el fin de evaluar el riesgo de liquidez (situación que consiste en que el banco no pueda cumplir con sus obligaciones de dinero en efectivo) asociado con sus obligaciones de línea de crédito actuales y en el futuro.
El grupo de investigación de operaciones desarrollo un modelo de simulación (el tema del capítulo 20) con este objetivo. Sin embargo, el más importante potencial de este modelo consiste en una cadena de Márkov que describe la evolución del valor del crédito de cada cliente a través del tiempo. Los estados de la cadena de Márkov son los diferentes valores posibles del crédito (que varían desde la inversión más alta hasta la inversión por omisión) que se les asignan a las principales compañías a través de agencias de clasificación de créditos como Standard and Poor’s y Moody’s. La probabilidad de transición desde el estado i hasta el j de la matriz de transición de una determinada compañía se define como la probabilidad de que la agencia de clasificación de créditos cambie la clasificación de la compañía del estado i al j de un mes a otro con base en los patrones históricos de compañías similares.
Esta aplicación de la investigación de operaciones (incluyendo las cadenas de Márkov) permitió a ML Bank USA liberar alrededor de 4 000 millones de dólares de liquidez para utilizarlos en otra cosa, así como también expandir su portafolios de compromisos en líneas de crédito más de 60% en menos de dos años. Otros de los beneficios que se obtuvieron a partir de dicho estudio fueron la capacidad para evaluar escenarios muy riesgosos y llevar a cabo la planeación a largo plazo. Este sorprendente trabajo hizo que Merril Lynch se hiciera merecedora del prestigiado Premio Wagner para la Excelencia en la Práctica de la Investigación de Operaciones en 2004.No logro entender cual es la resolución me urge mucho