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Ingeniería Industrial, 2019 El objetivo de esta investigación fue comparar tres algoritmos de prueba de permutación. Se propusieron escenarios de datos obtenidos mediante simulación de Monte Carlo y en cada uno se aplicaron los algoritmos propuestos.
Jaime Carlos Porras Cerrón
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Methods in Ecology and Evolution, Volume 16, Issue 1, Page 170-182, January 2025.Abstract Harvest data have the potential to be used as an abundance index due to its widespread availability and long‐term collection across large geographical areas. However, challenges such as the lack of hunting effort information, varying data resolutions and reporting biases hinder its direct use as an abundance proxy.
Javier Fernández‐López +5 more
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Ciencias Administrativas Teoría y Praxis, 2020 En este trabajo se aplica el método estocástico a través de la simulación Monte Carlo a los costos nivelados de tres tecnologías de generación de energía eléctrica: termoeléctricas de carbón, ciclo combinado y centrales nucleares. Se encuentra evidencia,
María del Carmen Gómez Rios
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Modeling the risk of aquatic species invasion spread through boater movements and river connections
Conservation Biology, Volume 38, Issue 4, August 2024.Abstract Aquatic invasive species (AIS) are one of the greatest threats to the functioning of aquatic ecosystems worldwide. Once an invasive species has been introduced to a new region, many governments develop management strategies to reduce further spread.
Amy C. Kinsley +11 more
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Autocorrelation effect on type I error rate of revuskys rn test:a Monte Carlo study
Psicológica, 2000 Efecto de autocorrelación sobre la tasa de error tipo I del estadístico Rn de Revusky: Una simulación Monte Carlo. Mediante simulación Monte Carlo se analizan los efectos que la violación del supuesto de independencia provocan sobre la ...
Antoni Solanas +2 more
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Enfoques diferentes para medir el valor en riesgo (VaR) y su comparación. Aplicaciones
Rect@, 2005 Se inicia la ponencia con una sucinta revisión de los conceptos del VAR. A continuación, se consideran y valoran de forma crítica los distintos enfoques para medir el VAR: Delta-Normal; Delta-Gamma; Simulación histórica; Simulación Monte Carlo y ...
Josefina Martínez Barbeito +1 more
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Aplicación de la Simulación Monte Carlo en el cálculo del riesgo usando Excel
Tecnología en Marcha, 2004 Hoy día, la simulación es ampliamentea ceptada en el mundo de los negocios para predecir, explicar y ayudar a identificar soluciones óptimas. En particular, aplicaremos la simulación Monte Carlo a un proyecto de inversión con el fin de poder estimar el ...
Carlos E. Azofeifa-Z.
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Hybrid Monte Carlo on Hilbert spaces [PDF]
, 2011 The Hybrid Monte Carlo (HMC) algorithm provides a framework for sampling from complex, high-dimensional target distributions. In contrast with standard Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, it generates nonlocal, nonsymmetric moves in the state ...
Beskos, A +15 more
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e-Agronegocios, 2017 Se realizó un análisis de riesgo mediante simulación Monte Carlo para un proyecto de establecimiento de planta de sacrificio de bovinos y porcinos en la Zona Norte de Costa Rica.
Javier Paniagua Molina.
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Un modelo para la planeación estratégica de inversiones en México
Estudios Económicos, 1993 En este trabajo se presenta un modelo para la selección óptima de proyectos de inversión y la forma de financiarlos. Se usa Programación Entera Mixta para seleccionar un portafolio de proyectos óptimo y simulación de Monte Carlo para análisis de riesgo.
Eduardo Zelaya de la Parra
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