XXVI CONGRESO NACIONAL DE ACTUARIOS. El Margen de Riesgo. Solvencia II. México. Por: Pedro Aguilar B. Septiembre 2013

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "XXVI CONGRESO NACIONAL DE ACTUARIOS. El Margen de Riesgo. Solvencia II. México. Por: Pedro Aguilar B. Septiembre 2013"

Transcripción

1 El Marge de Riesgo México Por: Pedro Aguilar B. Sepiembre 2013

2 Coeido 1. Aspecos Geerales sobre Marge de Riesgo 2. La Problemáica 3. Plaeamieo de ua Posible Solució 4. Ejemplos y Coclusioes

3 El marge de riesgo, e érmios de la direciva europea se defie como: El marge de riesgo será igual al cose de fiaciació de u impore de fodos propios admisibles igual al capial de solvecia obligaorio ecesario para asumir las obligacioes de seguro y reaseguro durae su período de vigecia. La asa de cose del capial empleada será igual al ipo adicioal, por ecima del ipo de ierés si riesgo periee, que edría que saisfacer ua empresa de seguros o de reaseguros por maeer u impore de fodos propios admisibles, igual al capial de solvecia obligaorio ecesario para asumir las obligacioes de seguro y de reaseguro durae el período de vigecia de las mismas. No obsae, cuado los flujos de caja fuuros asociados a las obligacioes de seguro o reaseguro pueda replicarse co fiabilidad uilizado isrumeos fiacieros e los que se pueda observar u valor de mercado fiable, el valor de las provisioes écicas asociadas co esos flujos de caja fuuros se deermiará a parir del valor de mercado de dichos isrumeos fiacieros.

4 Se ha explicado el marge de riesgo como, u elemeo iegrae de las reservas: Capial Dispoible Requerimieo de Capial de Solvecia (SCR) Marge de Riesgo Mejor Esimador Acivos que cubre reservas écicas Acivos a valor de mercado Reservas Técicas para riesgos o hedgeable Source: CEIOPS

5 A medida que avaza la implemeació del uevo esquema regulaorio e México, ha ido surgiedo preguas relevaes respeco al Marge de Riesgo (MR): El MR de u BEL egaivo, debe ser egaivo, cero o posiivo? El RCS puede ser creciee co el iempo? El MR debe ser equivalee al marge de uilidad? A mayor BEL mayor MR? El MR debe ser u valor iferior a la reserva? Los seguros flexibles debe eer MR? Puede exisir reservas co MR cero? Qué reservas iee MR?

6 Coeido 1. Aspecos Geerales sobre Marge de Riesgo 2. La Problemáica 3. Plaeamieo de ua Posible Solució 4. Ejemplos y Coclusioes

7 La problemáica: 1. El uevo esquema regulaorio adopado e México, implica la esimació de obligacioes mediae los flujos oales de igresos y egresos, lo que geerará que alguas reservas ega valores egaivos. 2. Asimismo alguos méodos prelimiares para el cálculo del marge de riesgo sugiere prorraear el Requerimieo de Capial Global (RCS), e fució del valor de las reservas al momeo del cálculo, para efecos de asigar a cada líea de egocio la porció de Requerimieo de capial que le correspode (Base de Capial (BC)).

8 La problemáica: 3. Como resulado del prorraeo se obiee bases de capial egaivas cuado e ua líea de egocios el moo de las reservas es egaivo, lo cual produciría a su vez u Marge de Riesgo egaivo dado que la fórmula de cálculo es: Ejemplo: MR = BC 0 (r i) =1 v p x τ Doales Temporales Toal BEL RCS Base de Capial Duració Marge de Riesgo 5,000, , , , ,000, , , , ,000, , , , MR<0?

9 La problemáica: 4. Oro problema que se produce es que debido a que las reservas o siempre guarda proporcioalidad co el valor del riesgo implício e ua líea de egocios (riesgo de desviació), eoces, la deermiació de la base de capial mediae prorraeo puede geerar márgees de riesgo desproporcioados. Ello es muy visible e careras que iee u compoee de riesgo pequeño, pero co ua reserva muy grade debido al compoee de ahorro, como e el caso de seguros doales o flexibles. Ejemplo: MR = BC 0 (r i) =1 v p x τ El MR de los seguros emporales debe ser meor que el de los Doales? BEL RCS /margial Base de Capial Duració Marge de Riesgo Doales 5,000, , , , Temporales 1,000, , , , Toal 6,000, , , ,333.33

10 Coeido 1. Aspecos Geerales sobre Marge de Riesgo 2. La Problemáica 3. Plaeamieo de ua Posible Solució 4. Ejemplos y Coclusioes

11 El Marge de Riesgo es u compoee de las reservas écicas que geeralmee es cocebido co la siguiee esrucura: Reserva=BEL+MR BEL MR Si embargo pudiera ser: Reserva=BEL+MR BEL MR

12 La proporcioalidad ere el BEL y el MR, esá deermiada por la diferecia que exise ere la media y el perceil al 99.5% de fució de disribució de pérdidas: BEL VaR (95 h Perceil) A mayor dispersió mayor marge de riesgo.

13 A meor desviació, meor marge de riesgo: BEL VaR (95 h Perceil) A meor dispersió meor marge de riesgo.

14 Ua cuesió que es muy relevae desde u puo de visa acuarial es que aú cuado la media sea u valor egaivo, el RCS debe ser siempre posiivo: BEL< 0 VaR > 0 A mayor dispersió mayor marge de riesgo.

15 El Marge de Riesgo, desde u puo de visa acuarial, debe represearse como el valor acual de los cosos fuuros del capial regulaorio fuuro (RCS ): MR = =1 v (r i ) RCS Que se puede represear ambié e érmios de RCS iicial, como: MR = RCS 0 v r i RCS RCS 0 =1

16 Si las asas r, i se oma a valor promedio, eoces: MR = (r i) v RCS =1 Que se puede represear ambié como: MR = RCS 0 (r i) v FD =1 FD = RCS RCS 0

17 Se puede observar que para deermiar el marge de riesgo, es ecesario coocer el valor fuuro del RCS, o bie su variació fuura (icremeo o decremeo). Cosiderado que el RCS es ua variable aleaoria, si se pudiese esimar su valor esperado a cada año, eoces: MR = (r i) v E(RCS ) =1

18 Ae la dificulad prácica de esimar el RCS para cada año fuuro, resula úil ecorar ua forma de medir la variació fuura del RCS, a parir del valor que iee al momeo iicial (RCS 0 ), es decir, ieresa coocer ua fució que permia deermiar el icremeo o decremeo fuuro del RCS e cada año. Para ello se pare de que: MR = RCS 0 (r i) v FD =1 FD = RCS RCS 0

19 Hasa ahora se ha defiido el cálculo del marge de riesgo, mediae ua fórmula que sólo oma e cuea la dismiució que podría eer debido a las asas de caducidad y de muere, es decir: MR = RCS 0 (r i) =1 v p x τ = BC 0 (r i) v p x τ =1 Defiiedo la duració como: D = =1 v p x τ

20 Si embargo, como se vio aeriormee, el RCS, guarda relació co la forma e que se compore la diferecia ere el perceil y la media. E ese seido, sería adecuado omar como facor de variació fuura del RCS (FD ), algua forma de aproximació de la variació de las desviacioes respeco de la media σ : MR = RCS 0 (r i) =1 v p x τ σ σ 0 FD = RCS RCS 0 = σ σ 0 Dode: σ es el valor de diferecia ere el perceil al 99.5% y el valor de la media, ambos al momeo. σ 0 es el valor de diferecia ere el perceil al 99.5% y el valor de la media, ambos al momeo 0.

21 Para ello, pariremos de que e los seguros de largo plazo, ua forma de esimar las desviacioes es mediae la diferecia ere la reserva maemáica esimada co ua abla A B media ( v x ) y la misma reserva esimada co ua abla recargada al 99.5% ( v x ), es decir: σ v x B v x A Dode v x A es el BEL valuado co ua abla media. v x B es el BEL valuado co ua abla ajusada al 99.5%. De maera que ua forma de esimar la variació porceual que edrá el RCS e el fuuro respeco del momeo iicial, sería: FD = RCS RCS 0 σ σ 0 = v B x v x A B A 0v x 0v x

22 De maera que el marge de riesgo quedará dado por: MR RCS 0 (r i) =1 v p x τ σ σ 0 Si cosideramos que RCS 0 se refiere a la base de capial específica de algú pla j (BC j ), al momeo de valuació del MR, eoces: MR BC j (r i) =1 v p x τ σ σ 0

23 Por ora pare, ua cosecuecia que se deriva de lo aerior, es la base de capial que e esos casos se puede esimar mediae u prorraeo del RCS global (RCST 0 ), respeco de la desviació del pla i e el año cero, es decir, si se iee ua carera co líeas de egocio (ipos de plaes), eoces, la base de capial para el pla ipo i (BC i ), será: 1 Asimismo, la duració quedaría dada como: BC i = RCST 0 σ i σ k k=1 D = =1 v p x τ σ σ 0

24 Coeido 1. Aspecos Geerales sobre Marge de Riesgo 2. La Problemáica del Efoque Acual 3. Plaeamieo de ua Posible Solució 4. Ejemplos y Coclusioes

25 Ejemplo: Seguro Temporal Seguro emporal 20, edad 60, plazo de pago de primas 20, suma asegurada $50, moeda acioal. v x B v x A

26 Ejemplo: Seguro Temporal Valor de σ. σ = v x B v x A

27 Ejemplo: Seguro Temporal Valor de σ σ 0 σ σ 0

28 Si se iegra la probabilidad de persisecia de la póliza y el valor presee, eoces el comporamieo de valor fuuro para u peso el RCS (RCS ) sería: RCS 1 v p x τ σ σ 0

29 La duració para ese pla sería: p x τ v FD i τ p x *v *FD % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % - D =1 v p x τ σ σ 0 =

30 Para u seguro ordiario de vida para ua persoa de la misma edad, y co la misma suma asegurada, las reservas sería de: v x B v x A

31 Valor de σ sería:

32 Si se iegra la probabilidad de persisecia de la póliza p x τ y el valor presee, eoces la duració y el comporamieo de valor fuuro, para u peso el RCS (RCS ) sería: D =1 v p x τ σ σ 0 =

33 Si se calcula el mismo seguro ordiario de vida pero para ua persoa de edad 30, eoces: D =1 v p x τ σ σ 0 = 6.013

34 Ejemplo de Prorraeo 1 BC i = RCST 0 σ i σ k k=1 Tipo de Seguro A B v x v x σ i Edad SAi año póliza RCSTo Base de Capial (BCi) Temporal -$ $ 1, $ 1, $ 50, $ Doal $ 29, $ 30, $ $ 50, $ 1, $ Vialicio $ , $ 2, $ 50, $ Toal $ 29, $ 33, $ 3, $ 1,180.00

35 Coclusioes: 1. El prorraeo del RCS omado como base el BEL, podría origiar imprecisioes e el cálculo del marge de riesgo, ua fórmula acuarialmee más adecuada sería: 1 BC i = RCST 0 σ i σ k 2. Au cuado el BEL sea egaivo el Marge de riesgo es siempre posiivo. 3. La fórmula de marge de riesgo debe omar e cuea la forma e que se comporará la variaza del riesgo e el fuuro. MR RCS 0 (r i) v p x τ 4. La fórmula de duració debe icluir u facor adicioal que correspode a la forma que variará el RCS e cada uo de los años fuuros. D = =1 k=1 =1 v p x τ σ σ 0 σ σ 0

36 Preguas?

37 El Marge de Riesgo México Por: Pedro Aguilar B. Sepiembre 2013

Regresión Lineal Simple

Regresión Lineal Simple REGRESIÓN LINEAL Regresió Lieal Simple Plaeamieo El comporamieo de ua magiud ecoómica puede ser explicada a ravés de ora F( Si se cosidera que la relació puede ser de ipo lieal, la formalizació vedría

Más detalles

UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS. Prof. J.L.Cotto

UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS. Prof. J.L.Cotto UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO DEPARTAMENTO DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS MAEC 2140: Méodos Cuaiaivos Prof. J.L.Coo DISCUSION Y EJEMPLOS SOBRE EL TEMA FUNCIONES EXPONENCIALS El valor del diero

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULTAD DE ECONOMÍA ECONOMETRIA. Proceso Estocástico. Mtro. Horacio Catalán Alonso

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULTAD DE ECONOMÍA ECONOMETRIA. Proceso Estocástico. Mtro. Horacio Catalán Alonso UNIVERSIDAD NACIONAL AUÓNOMA DE MÉXICO POSGRADO EN ECONOMIA UNAM FACULAD DE ECONOMÍA ECONOMERIA Proceso Esocásico Mro. Horacio Caalá Aloso Proceso esocásico Defiició.- U Proceso Esocásico (PE es ua secuecia

Más detalles

ESTADÍSTICA II SOLUCIÓN-PRÁCTICA 7: SERIES DE TIEMPO EJERCICIO 1 (NOVALES 2.1)

ESTADÍSTICA II SOLUCIÓN-PRÁCTICA 7: SERIES DE TIEMPO EJERCICIO 1 (NOVALES 2.1) ESTADÍSTICA II SOLUCIÓN-PRÁCTICA 7: SERIES DE TIEMPO EJERCICIO (NOVALES.) Cosideremos P P e g. Dado que dicha fució es coiua y que exise y so coiuas las derivadas de odos los órdees, podemos aplicar Taylor

Más detalles

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE Mg. Marco oio Plaza Vidaurre EL MÉTODO MTEMÁTICO PR LS SERIES VRIBLES CON GRDIENTE GEOMÉTRICO DECRECIENTE El resee documeo desarrolla e dealle el méodo de ecuacioes e diferecia fiia, y su alicació a u

Más detalles

Tema 2: Análisis gráfico y estadístico de relaciones. Universidad Complutense de Madrid 2013

Tema 2: Análisis gráfico y estadístico de relaciones. Universidad Complutense de Madrid 2013 Tema 2: Aálisis gráfico esadísico de relacioes Uiversidad Compluese de Madrid 2013 Aálisis gráfico descripivo de ua variable (I) Daos de series emporales: Evolució aual de la rea el Cosumo per cápia e

Más detalles

CURSO CONVOCATORIA:

CURSO CONVOCATORIA: PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD CURSO 6-7 - CONVOCATORIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES - Cada alumo debe elegir sólo ua de las pruebas (A o B) y, dero de ella, sólo debe respoder (como

Más detalles

FUNCIONES EXPONENCIALES

FUNCIONES EXPONENCIALES 1 FUNCIONES EXPONENCIALES Las fucioes epoeciales iee muchas aplicacioes, e especial ellas describe el crecimieo de muchas caidades de la vida real. Defiició.-La fució co domiio odos los reales y defiida

Más detalles

4. VARIABLES ALEATORIAS Y SUS PROPIEDADES

4. VARIABLES ALEATORIAS Y SUS PROPIEDADES 4. VARIABLES ALEATORIAS Y SUS PROPIEDADES Dr. hp://mah.uprm.edu/~edgar UNIVERSIDAD DE PUERTO RICO RECINTO UNIVERSITARIO DE MAYAGUEZ 4. Variables Aleaorias Ua variable aleaoria es ua fucio que asume sus

Más detalles

Capítulo 1 Introducción a la Electrónica de Potencia. 1. Introducción a la Electrónica de Potencia. 1.1 Clasificación de los Convertidores

Capítulo 1 Introducción a la Electrónica de Potencia. 1. Introducción a la Electrónica de Potencia. 1.1 Clasificación de los Convertidores Capíulo Iroducció a la Elecróica de oecia. Iroducció a la Elecróica de oecia. Clasificació de los Coeridores Como su ombre lo idica su fució es coerir ua fuee de ua esió y frecuecia dada a ora de diferees

Más detalles

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A

Solución. Al sistema lo definen dos matrices, A la matriz de coeficientes y A la matriz ampliada. A A A A . Resolver Solució. l sisema lo defie dos marices la mari de coeficiees la mari ampliada. rg ' rg ' ' Rago de (méodo de ramer) S..D. rg ' rg. Resolver Solució. l sisema lo defie dos marices la mari de

Más detalles

Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVI 1/8

Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVI 1/8 Méodos Numéricos - cap. 7. Ecuacioes Difereciales PVI /8 Ecuacioes Difereciales Ordiarias (EDO Ua Ecuació Diferecial es aquella ecuació que coiee difereciales o derivadas de ua o más fucioes. Ua Ecuació

Más detalles

Tema 8B El análisis fundamental y la valoración de títulos

Tema 8B El análisis fundamental y la valoración de títulos PARTE III: Decisioes fiacieras y mercado de capiales Tema 8B El aálisis fudameal y la valoració de íulos 8B.1 Iroducció. 8B.2 El aálisis fudameal y la valoració de íulos. 8B.3 Modelos para la valoració

Más detalles

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO CRECIENTE

EL MÉTODO MATEMÁTICO PARA LAS SERIES VARIABLES CON GRADIENTE GEOMÉTRICO CRECIENTE Mg. Marco oio Plaza Vidaurre EL MÉTODO MTEMÁTICO PR LS SERIES VRIBLES CON GRDIENTE GEOMÉTRICO CRECIENTE El resee documeo desarrolla e dealle el méodo de ecuacioes e diferecia fiia, y su alicació e la maemáica

Más detalles

MATEMÁTICAS. Posgrado en Nanotecnología. Dr. Roberto Pedro Duarte Zamorano 2016 Departamento de Física

MATEMÁTICAS. Posgrado en Nanotecnología. Dr. Roberto Pedro Duarte Zamorano 2016 Departamento de Física MAEMÁICAS Posgrado e Naoecología Dr. Robero Pedro Duare Zamorao 16 Deparameo de Física EMARIO. Series de Fourier 1. Iroducció.. Desarrollo de Fourier. 3. Expasioes de Fourier de medio rago. Iroducció.

Más detalles

Tema 2: Análisis gráfico y estadístico de relaciones. Universidad Complutense de Madrid Febrero de 2012

Tema 2: Análisis gráfico y estadístico de relaciones. Universidad Complutense de Madrid Febrero de 2012 Tema 2: Aálisis gráfico y esadísico de relacioes Uiversidad Compluese de Madrid Febrero de 202 Aálisis gráfico y descripivo de ua variable (I) Daos de series emporales: Rea per c pia EEUU Cosumo per c

Más detalles

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA INFERENCIAL

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADISTICA INFERENCIAL CONCEPTO BÁCO DE ETADTCA NFERENCAL Població N Muesra Parámeros Esadísico µ Esimador dividuo Cada parámero poblacioal le correspoderá u esadísico de la muesra que cosiuirá ua esimació del primero. Defiició

Más detalles

Tema 2: Sistemas. 2.1 Introducción

Tema 2: Sistemas. 2.1 Introducción Tema : Sisemas Tema : Sisemas. Iroducció U sisema respode co uas deermiadas señales a la acció de oras. x() sisema y ( ) = T x( ) Ejemplo Tiempo coiuo: sisema mecáico () dy b d y() T{ } { } d y() dy()

Más detalles

Decimocuarta clase. Respuesta al impulso y convolución

Decimocuarta clase. Respuesta al impulso y convolución Uiversidad Disrial Fracisco José de Caldas - Aálisis de Señales y Sisemas - Marco A. Alzae Decimocuara clase. Respuesa al impulso y covolució E esa clase repasamos y esedemos la clase 3, ya que se raó

Más detalles

FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS

FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS UNIDAD II EVALUACIÓN Y ANÁLISIS PARA LA TOMA DE DECISIONES . CRITERIOS DE EVALUACIÓN DE PROYECTOS Como se ha esudiado aeriormee, la evaluació de proyecos permie ideificar

Más detalles

SP-A Superintendencia de Pensiones, al ser las catorce horas del siete de diciembre del dos mil diecisiete.

SP-A Superintendencia de Pensiones, al ser las catorce horas del siete de diciembre del dos mil diecisiete. Superiedecia de Pesioes, al ser las caorce horas del siee de diciembre del dos mil diecisiee. SE MODIFICA INTEGRALMENTE EL ACUERDO SP-A-008 DEL 20 DE DICIEMBRE DE 2002 Y SUS REFORMAS CONSIDERANDO: 1. El

Más detalles

TEMA 8 OPERACIONES FINANCIERAS SIMPLES

TEMA 8 OPERACIONES FINANCIERAS SIMPLES Facula e.ee. Dpo. e Ecoomía Fiaciera I Diaposiiva 1 Maemáica Fiaciera TEMA 8 OPERAIONES FINANIERAS SIMPLES 1. Plaeamieo geeral 2. Operacioes a coro y largo plazo 3. Valor fiaciero e la operació 4. Aplicacioes:

Más detalles

TEMA 10. La autofinanciación o financiación interna de la empresa

TEMA 10. La autofinanciación o financiación interna de la empresa Iroducció a las Fiazas TEM La auofiaciació o fiaciació iera de la empresa La fiaciació iera y sus compoees La auofiaciació esá formada por los recursos fiacieros que afluye a la empresa desde ella misma

Más detalles

FUNCIONES ACTUARIALES COMO VARIABLES ALEATORIAS SOBRE UNA SOLA VIDA Por Oscar Aranda Martínez Nadia Araceli Castillo García Abril 2010

FUNCIONES ACTUARIALES COMO VARIABLES ALEATORIAS SOBRE UNA SOLA VIDA Por Oscar Aranda Martínez Nadia Araceli Castillo García Abril 2010 FUNCIONES ACUARIALES COMO VARIABLES ALEAORIAS SOBRE UNA SOLA VIDA Por Oscar Arada Maríez Nadia Araceli Casillo García Abril E ese primer documeo se presea el ueo efoque del cálculo acuarial, e dode las

Más detalles

V.- CONDICIÓN DE CONTORNO ISOTÉRMICA EN SÓLIDOS INFINITOS

V.- CONDICIÓN DE CONTORNO ISOTÉRMICA EN SÓLIDOS INFINITOS V.- CONDICIÓN DE CONTONO ISOTÉMICA EN SÓIDOS INFINITOS V.1.- CONDUCCIÓN TANSITOIA EN PACA INFINITA CON CONDICIÓN DE CONTO- NO ISOTÉMICA a coducció a ravés de ua placa plaa de espesor fiio e la direcció

Más detalles

Qué es la Cinética Química?

Qué es la Cinética Química? Tema 4. La velocidad de Cambio Químico I. Velocidad de reacció.. Ecuació de velocidad y orde de reacció. 3. álisis de los daos ciéicos: ecuacioes iegradas de ciéicas secillas. 4. Ciéicas complejas.. Velocidad

Más detalles

Métodos Numéricos - Cap. 7. Ecuaciones Diferenciales Ordinarias PVI 1/8

Métodos Numéricos - Cap. 7. Ecuaciones Diferenciales Ordinarias PVI 1/8 8 7 - - - - - Méodos Numéricos - Cap 7 cuacioes Diereciales Ordiarias PVI 8 cuacioes Diereciales Ordiarias DO Ua cuació Dierecial es aquella ecuació que coiee diereciales o derivadas de ua o más ucioes

Más detalles

Mercado de Capitales. Tema 6. Valoración n de bonos. Gestión n de carteras de renta fija

Mercado de Capitales. Tema 6. Valoración n de bonos. Gestión n de carteras de renta fija Mercado de Capiales Tema 6. Valoració de boos. Gesió de careras de rea fija Liceciaura e Admiisració y Direcció de Empresas Cuaro Curso Liceciaura e Derecho y Admiisració y Direcció de Empresas Sexo Curso

Más detalles

ACELERACIÓN UNIVERSIDAD DE CARABOBO FACULTAS DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA MECÁNICA DPTO. DISEÑO MECÁNICO Y AUTOMATIZACIÓN

ACELERACIÓN UNIVERSIDAD DE CARABOBO FACULTAS DE INGENIERÍA ESCUELA DE INGENIERÍA MECÁNICA DPTO. DISEÑO MECÁNICO Y AUTOMATIZACIÓN FCULTS DE INGENIERÍ PÁGIN: 5-1 de 16 INTRODUCCIÓN El esudio de las aceleracioes e los mecaismos ariculados coplaares se puede abordar ya sea por méodos aalíicos o por méodos gráficos. Ese capíulo se deermiará

Más detalles

Procesado digital de imagen y sonido

Procesado digital de imagen y sonido ema a zabal zazu Uiversidad del País Vasco Deparameo de Arquiecura Tecología de Compuadores upv ehu Tema 3_ Sisemas Procesado digial de image soido Defiició Descripció: Erada Salida Diagramas de bloques

Más detalles

UNIVERSIDAD DE LA COSTA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS CONCEPTOS PREVIOS

UNIVERSIDAD DE LA COSTA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS CONCEPTOS PREVIOS UNIVERSIDAD DE LA COSTA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS CONCEPTOS PREVIOS Movimieo recilíeo Iroducció El esudio de los movimieos de los cuerpos es de vial imporacia para coocer el comporamieo

Más detalles

TALLER 06 (AJUSTE POR MÍNIMOS CUADRADOS

TALLER 06 (AJUSTE POR MÍNIMOS CUADRADOS hp://www.maemaicaaplicada.ifo 1 de 8 Maizales, 23 de Mao de 2014 Para los siguiees problemas aplicar el procedimieo para grado uo grado dos; deermiado cual reprearía el mejor ajuse a los daos aporados.

Más detalles

OSCILACIONES AMORTIGUADAS. PENDULO DE POHL

OSCILACIONES AMORTIGUADAS. PENDULO DE POHL OSCILACIONES AMORTIGUADAS. PENDULO DE POHL.- INTRODUCCION TEÓRICA El Pédulo de Pohl de la figura permie esudiar las oscilacioes libres, amoriguadas y forzadas de baja frecuecia producidas mediae u pédulo

Más detalles

CAPITULO 2. La importancia básica de pronóstico es de ser un eslabón que se une a la etapa de Planificación y Control de un sistema.

CAPITULO 2. La importancia básica de pronóstico es de ser un eslabón que se une a la etapa de Planificación y Control de un sistema. CAPITULO PRONOSTICOS Hacer u proósico, es hacer u proceso de esimació de u acoecimieo fuuro, a parir de ua iformació de ipo hisórica, ormalmee de ipo maemáica, y/o de ipo referecial de apreciacioes, esimacioes

Más detalles

EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB536)

EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB536) UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA P.A. 7- FACULTAD DE INGENIERIA MECANICA //7 EXAMEN FINAL DE METODOS NUMERICOS (MB36) SOLO SE PERMITE EL USO DE UNA HOJA DE FORMULARIO Y CALCULADORA CIENTIFICA ESCRIBA

Más detalles

Planificación contra stock. Presentación. Introducción

Planificación contra stock. Presentación. Introducción Plaificació cora sock 09.0.07 Preseació Fabricar cora sock? No iee que ser cero el iveario? Se vio e el capíulo de iroducció. Plaificar cora sock Ciclo de pedido y fabricació idepediees. Demada aual coocida.

Más detalles

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES

SISTEMAS, MATRICES Y DETERMINANTES .- Discuir, e fució del parámero a, el siguiee sisema de ecuacioes lieales x y z x y z -4 x-y ( a ) z -a-5 4x y ( a 6) z -a 8 Solució: La mariz de los coeficiees es de orde 4x y la mariz ampliada a 4 a

Más detalles

6. Intervalos de confianza

6. Intervalos de confianza 6. Iervalos de cofiaa Curso 0-0 Esadísica Coceo de iervalo de cofiaa Se ha realiado ua ecuesa a 400 ersoas elegidas al aar ara esimar la roorció de voaes de u arido olíico.? Resulado Ecuesa Sí 0 ooros

Más detalles

NORMA DE CARACTER GENERAL N

NORMA DE CARACTER GENERAL N NORMA DE CARACTER GENERAL N REF.: MODIFICA EL TÍTULO III DEL LIBRO IV, SOBRE VALORIZACIÓN DE LAS INVERSIONES DEL FONDO DE PENSIONES Y DEL ENCAJE, DEL COMPENDIO DE NORMAS DEL SISTEMA DE PENSIONES. Saiago,

Más detalles

APÉNDICE: ANÁLISIS DE REGRESIÓN

APÉNDICE: ANÁLISIS DE REGRESIÓN Fud. Físicos de la Iformáica / Fud. Tecológicos de los Compuadores APÉDICE: AÁLISIS DE REGRESIÓ ITRODUCCIÓ El aálisis de regresió es ua herramiea esadísica que permie hacer u ajuse de daos eperimeales

Más detalles

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden:

Sistemas. Matrices y Determinantes 1.- Si A y B son matrices ortogonales del mismo orden: Sisemas. Marices y Deermiaes.- Si y B so marices orogoales del mismo orde: a) 2 b) B c) B 2.- Dadas dos marices iversibles y B NO se verifica e geeral que: a) ( ) ( ) b) ( B) B c) 3.- Dadas las marices

Más detalles

Sistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado

Sistemas y Señales I. Ecuaciones de Estado. Variables de Estado Sisemas y Señales I Ecuacioes de Esado Auor: Dr. Jua Carlos Gómez Variables de Esado Defiició: Las Variables de Esado so variables ieras del sisema, cuyo coocimieo para odo iempo, juo co el coocimieo de

Más detalles

DETERMINANTES II. Solución. 2. Calcula, aplicando la regla de Sarrus, el siguiente determinante: A = Solución

DETERMINANTES II. Solución. 2. Calcula, aplicando la regla de Sarrus, el siguiente determinante: A = Solución DETERMINNTES II 1 0 4-1 1. Halla los deermiaes de las siguiees marices: = B = 5-1 05 B 4 1 1 10-1 0. Calcula, aplicado la regla de Sarrus, el siguiee deermiae: = 0 0 1-6 -1 0 1 0 0 0 1 00 11 6 00 1 0 0

Más detalles

MS-1 Modelos de supervivencia Página 1 de 20

MS-1 Modelos de supervivencia Página 1 de 20 CURSO: - TEMA : Pricipales modelos de moralidad. Modelizació esocásica. Ley de De Moivre. Leyes de Dormoy y de Sag. Leyes de Gomperz y de Makeham. Oros modelos de moralidad. Esudiaremos aquí disios modelos

Más detalles

03) Rapidez de Cambio. 0301) Cambio

03) Rapidez de Cambio. 0301) Cambio Págia 1 03) Rapidez de Cambio 0301) Cambio Desarrollado por el Profesor Rodrigo Vergara Rojas Págia 2 A) Iroducció Uo de los aspecos más desacables de la auraleza es su carácer variable. La Tierra y odos

Más detalles

CAPÍTULO 1: ESTIMACIÓN DE LOS INTERESES FUTUROS MEDIANTE NÚMEROS BORROSOS

CAPÍTULO 1: ESTIMACIÓN DE LOS INTERESES FUTUROS MEDIANTE NÚMEROS BORROSOS Pare II: Esimació de la esrucura emporal de los ipos de ierés a ravés de subcojuos borrosos y esimació de los ipos de ierés fuuros APÍTULO : ESTIMAIÓN DE LOS INTERESES FUTUROS MEDIANTE NÚMEROS BORROSOS

Más detalles

Índice. 1. Introducción Antecedentes Marco teórico... 5

Índice. 1. Introducción Antecedentes Marco teórico... 5 Ídice. Iroducció.... Objeivos.... Aecedees... 3. Pruebas para la hipóesis de movimieo Browiao...4 3. Marco eórico... 5 3. Alguos cocepos de procesos esocásicos...5 3.. Movimieo Browiao o Proceso de Wieer...7

Más detalles

Universidad Carlos III de Madrid. 3.4 Sistemas LIT. SLIT: Sistemas Lineales e Invariantes con el Tiempo Linealidad

Universidad Carlos III de Madrid. 3.4 Sistemas LIT. SLIT: Sistemas Lineales e Invariantes con el Tiempo Linealidad Uiversidad Carlos III de Madrid 3.4 Sisemas LIT SLIT: Sisemas Lieales e Ivariaes co el Tiempo Liealidad Supogamos que la señal se puede expresar como ua combiació lieal de señales más simples ( x i ()

Más detalles

Precálculo Quinta edición Matemáticas para el cálculo

Precálculo Quinta edición Matemáticas para el cálculo Precálculo Quia edició Maemáicas para el cálculo Límies JAMES STEWART, LOTHAR REDLIN, SALEEMWATSON Pag. 88-94 . Cocepo iuiivo de ie de ua fució. Limies Esquema del capiulo E ese capiulo se esudia la idea

Más detalles

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO

TEORÍA DE CONTROL MODELO DE ESTADO TEORÍA DE ONTROL MODELO DE ESTADO Defiicioes: (Ogaa) Esado. El esado de u sisema diámico es el cojuo más pequeño de variables (deomiadas variables de esado) de modo que el coocimieo de esas variables e

Más detalles

TEMA 5: CAPITALIZACIÓN COMPUESTA 1.- INTRODUCCIÓN

TEMA 5: CAPITALIZACIÓN COMPUESTA 1.- INTRODUCCIÓN TEMA 5: CAPITALIZACIÓN COMPUESTA 1- INTRODUCCIÓN Llamamos capializació compuesa a la ley fiaciera segú la cual los iereses producidos por u capial e cada periodo se agrega al capial para calcular los iereses

Más detalles

TEMA NÚMEROS INDICES Y NÚMEROS INDICES BURSÁTILES.

TEMA NÚMEROS INDICES Y NÚMEROS INDICES BURSÁTILES. Dpo. Ecoomía Fiaciera y Coabilidad MATEMATCAS EMRESARALES TEMA 3.3 :roducció a los úmeros ídices y úmeros ídices bursáiles rof. María Jesús Herádez García. TEMA 3.3.- NÚMEROS NDCES NÚMEROS NDCES BURSÁTLES.

Más detalles

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t

i 1,2,..., m (filas) j 1,2,..., n (columnas) t MTRICES Y DETERMINNTES Cocepos básicos Deermiaes Mariz iversa CONCEPTOS BÁSICOS MTRIZ de m filas y columas: a11 a12 a1 a21 a22 a 2 am1 am2 am i1,2,..., m (filas) Se represea por a j 1,2,..., (columas)

Más detalles

Valor de Rescate. Elementos Actuariales para su Determinación Por: Pedro Aguilar Beltrán. Octubre de 2008

Valor de Rescate. Elementos Actuariales para su Determinación Por: Pedro Aguilar Beltrán. Octubre de 2008 alor de escae Elemeos Acuariales ara su Deermiació Por: Pedro Aguilar Belrá Ocubre de 28 El alor de rescae es u coceo que se refiere al moo que le oorgará la aseguradora al asegurado o beeficiario, e caso

Más detalles

LECCIÓN 10 DISPOSITIVOS EMISORES DE MICROONDAS (DISPOSITIVOS GUNN)

LECCIÓN 10 DISPOSITIVOS EMISORES DE MICROONDAS (DISPOSITIVOS GUNN) LIÓN 0 ISPOSITIVOS MISOS MIOONAS (ISPOSITIVOS GUNN) )INTOUIÓN Ya hemos viso e la lecció 6 u disposiivo PN (el diodo úel) co ua caracerísica I(V) que iee ua zoa de resisecia diferecial egaiva. icha zoa

Más detalles

Control de un proceso en bucle cerrado:

Control de un proceso en bucle cerrado: 0/0/0 0/0/0 Corol de u proceso e bucle cerrado: PC e Corolador v Proceso M Medida Para poder aplicar el corolador adecuado ecesiamos saber cómo se compora el proceso a lo largo del iempo. Cualquier proceso

Más detalles

F t VPN + VII. Indicadores de Evaluación de Inversiones

F t VPN + VII. Indicadores de Evaluación de Inversiones VII. Idicadores de Evaluació de Iversioes 8. INDICADORES DE EVALUACIÓN DE INVERSIONES 1. OBJETIVO E capíulo aerior vimos como deermiar el flujo de caja de u proyeco, que es ua esimació de la caidad de

Más detalles

Un modelo para el cálculo de la pérdida esperada en una cartera de préstamos hipotecarios

Un modelo para el cálculo de la pérdida esperada en una cartera de préstamos hipotecarios U modelo para el cálculo de la pérdida esperada e ua carera de présamos hipoecarios Jua Bazerque a Jorge ader b BCU F Depo. Esudios BCU F Depo. Esudios Resume E ese rabao se aaliza u aspeco deado de lado

Más detalles

CAPÍTULO 3 MARCO TEÓRICO. A lo largo de este capítulo se explican los conceptos básicos que se debieron tener y

CAPÍTULO 3 MARCO TEÓRICO. A lo largo de este capítulo se explican los conceptos básicos que se debieron tener y Capíulo 3 Marco eórico CAPÍTULO 3 MARCO TEÓRICO A lo largo de ese capíulo se explica los cocepos básicos que se debiero eer y cosiderar para la elaboració de la clasificació de maerias primas, los modelos

Más detalles

Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Rosario Cátedra de Ing. De las Reacciones

Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Rosario Cátedra de Ing. De las Reacciones Uiversidad Tecológica Nacioal Faculad Regioal Rosario Cáedra de Ig. e las Reaccioes Trabajo pracico Nº 3: Flujo o ideal: isribució de iempos de residecia e u reacor flujo pisó AÑO 14 Ig. Roque Masciarelli

Más detalles

EJERCICIOS DE MATRICES

EJERCICIOS DE MATRICES EJERCICIOS DE MTRICES RNGO DE UN MTRIZ 4. Calcula el rago de la mariz 4 0 0 0 Obeer ua mariz escaloada por filas Se puede cambiar el orde de las filas de la mariz: F F4 0 0 0 0 0 0 F F 4F 4 F 4 F F 0 F

Más detalles

Ecuaciones diferenciales ordinarias: Problemas de valor inicial

Ecuaciones diferenciales ordinarias: Problemas de valor inicial Tiulació: Asigaura: Auor: Igeiero Geólogo Aálisis Numérico César Meédez Ulima acualizació: 6/0/00 Ecuacioes difereciales ordiarias: Problemas de valor iicial Plaificació: Maeriales: Coocimieos previos:

Más detalles

El siguiente tema sugerido para tratar en clases es el método de integración por partes veamos de donde surge y algunos ejemplos propuestos

El siguiente tema sugerido para tratar en clases es el método de integración por partes veamos de donde surge y algunos ejemplos propuestos Méodos y écicas de iegració El siguiee ema sugerido para raar e clases es el méodo de iegració por pares veamos de dode surge y alguos ejemplos propuesos ( º ) Méodo de Iegració por pares:. dv u. v u =

Más detalles

PRONÓSTICOS. Tema Nº 2 FACILITADOR LIC. ESP. MIGUEL OLIVEROS

PRONÓSTICOS. Tema Nº 2 FACILITADOR LIC. ESP. MIGUEL OLIVEROS UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN Y CONTADURÍA PUBLICA DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS ADMINISTRACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y LAS OPERACIONES

Más detalles

MODULO IV. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA ANÁLISIS DE CASOS DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTADÍSTICA INFERENCIAL

MODULO IV. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA ANÁLISIS DE CASOS DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTADÍSTICA INFERENCIAL MODULO IV. ETIMACIÓN POR INTERVALO DE CONFIANA ANÁLII DE CAO DOCENTE: JUAN CARLO VERGARA CHMALBACH ETADÍTICA INFEREIAL CAO : ETIMACIÓN DE LA MEDIA CON DEVIACIÓN POBLACIONAL CONOCIDA La rimera esimació

Más detalles

Curvas MOISES VILLENA

Curvas MOISES VILLENA 6 6.1. 6.. 6.. 6.4. 6.1. FUNCIÓN VECTORIAL DE UNA VARIABLE REAL 6.1.1 DOMINIO 6.1. LIMITE 6.1. CONTINUIDAD 6.. TRAYECTORIA (CAMINO) 6.. GRAFICA. DEFINICIÓN 6.4. TRAZA 6.5. CURVA 6.6. DERIVADA 6.7. CONCEPTOS

Más detalles

Propuesta A. 3. Se considera la función f(x) = t, si 3 x 3 (x 3) 2 si x>3

Propuesta A. 3. Se considera la función f(x) = t, si 3 x 3 (x 3) 2 si x>3 Pruebas de Acceso a Eseñazas Uiverarias Oiciales de Grado Maeria: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II El alumo deberá coesar a ua de las dos opcioes propuesas A ób. Se podrá uilizar cualquier

Más detalles

Capitulo II. II.2 Teoría de curvatura. Universidad de Cantabria Departamento de Ing. Estructural y Mecánica

Capitulo II. II.2 Teoría de curvatura. Universidad de Cantabria Departamento de Ing. Estructural y Mecánica Capiulo II II.2 Teoría de curvaura 1 Capiulo II Movimieo Plao II.1 Aspecos geerales del movimieo plao. II.2 Teoría de la curvaura. 1. Teorema de Harma. 2. Euler-Savary. 3. Circuferecia de iflexioes y circuferecia

Más detalles

Inductores de valor y valoración de la empresas: coincidencia de distintos métodos

Inductores de valor y valoración de la empresas: coincidencia de distintos métodos Iducores de valor y valoració de la empresas: coicidecia de disios méodos Alfoso Rodríguez Sadiás Sara Ferádez López Luis Oero Gozález Grupo Valoració Fiaciera Aplicada Uiversidad de Saiago de Composela

Más detalles

Seminario de problemas. Curso Hoja 9

Seminario de problemas. Curso Hoja 9 Semiario de prolemas. Curso 05-6. Hoja 9 49. Alero, Berardo y Carla se ha coocido e ua red social. Ellos pregua a Carla cuádo es su cumpleaños; e lugar de respoderles direcamee, ella decide poerles u prolema.

Más detalles

Cómo medir la precisión de los pronósticos?

Cómo medir la precisión de los pronósticos? Cómo medir la precisió de los proósicos? Por Tomás Gálvez Maríez Presidee y Direcor de CELOGIS Educaio Parer de ENAE Busiess School A la fecha de la publicació de ese documeo used podrá ecorar, e la mayoría

Más detalles

PRÁCTICA 1. Sistemas eléctricos de primer y segundo orden

PRÁCTICA 1. Sistemas eléctricos de primer y segundo orden PRÁCTICA 1 Sisemas elécricos de rimer y segudo orde Objeivo: Deermiar la resisecia iera de u geerador. Realizar medicioes de la cosae de iemo de circuios de rimer orde asabajas y de los arámeros de diseño

Más detalles

Revisión periódica en tiendas con un elevado número de referencias de lento movimiento

Revisión periódica en tiendas con un elevado número de referencias de lento movimiento VIII Cogreso de Igeiería de Orgaizació Legaés, 9 y 1 de sepiembre de 24 Revisió periódica e iedas co u elevado úmero de referecias de leo movimieo Mauel Cardós, Eduardo Vices, Crisóbal Miralles Deparameo

Más detalles

AVISO A SOCIOS LIQUIDADORES, OPERADORES Y PÚBLICO EN GENERAL

AVISO A SOCIOS LIQUIDADORES, OPERADORES Y PÚBLICO EN GENERAL México, D.F., a 21 de julio de 2014. AVISO A SOCIOS LIQUIDADORES, OPERADORES Y PÚBLICO EN GENERAL Co fudameo e los arículos 4008.00 y 4021.00 del Reglameo Ierior de MexDer, Mercado Mexicao de Derivados,

Más detalles

Medidas de Tendencia Central

Medidas de Tendencia Central 1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los valores observados e la muestra, dividida

Más detalles

SOLUCIONES RACIONALES DE LA ECUACIÓN X Y = Y X

SOLUCIONES RACIONALES DE LA ECUACIÓN X Y = Y X SOLUCIONES RACIONALES DE LA ECUACIÓN X Y = Y X Jorge E. Heráez, Eih C. e Heráez Uiversia e Paamá, Cero Regioal Uiversiario De Veraguas, Deparameo e Maemáica. RESUMEN E el presee rabajo esuiamos la ecuació

Más detalles

Séptima clase. Señales exponenciales. Periodicidad en tiempo continuo y en tiempo discreto

Séptima clase. Señales exponenciales. Periodicidad en tiempo continuo y en tiempo discreto Uiversidad Disrial Fracisco José de Caldas - álisis de Señales y Sisemas - Marco. lzae Sépima clase. Señales expoeciales. Periodicidad e iempo coiuo y e iempo discreo E la auraleza so comues los sisemas

Más detalles

LECCIÓN N 14 ADQUISICIÓN Y CONVERSIÓN DE DATOS. Conversión Digital-Analógica. Conversión Analógico-Digital

LECCIÓN N 14 ADQUISICIÓN Y CONVERSIÓN DE DATOS. Conversión Digital-Analógica. Conversión Analógico-Digital Elecróica Digial LECCÓN N 4 ADQUSCÓN Y CONVESÓN DE DAOS roducció uesreo de señal Coversió DigialAalógica Coversió AalógicoDigial 4 Elecróica Digial roducció La iformació digial se puede procesar, almacear

Más detalles

RMV Superintendencia de Pensiones

RMV Superintendencia de Pensiones RMV-2001-13 DURACIÓN, CONVEXIDAD E INMUNIZACIÓN DE PORTAFOLIOS DE INVERSIONES RODRIGO MATARRITA VENEGAS Superiedecia de Pesioes RESUMEN El riesgo de variació o aicipada e las asas de ierés ha geerado el

Más detalles

SERIES DE TIEMPO AJUSTADAS CON MODELOS DE ESPACIO DE ESTADO. Errores de proyección. Adriana Fátima Panico de Bruguera.

SERIES DE TIEMPO AJUSTADAS CON MODELOS DE ESPACIO DE ESTADO. Errores de proyección. Adriana Fátima Panico de Bruguera. Ruig head: PROPAGACIÓN DE LOS ERRORES DE PROYECCIÓN DE LAS SERIES DE TIEMPO AJUSTADAS CON MODELOS DE ESPACIO DE ESTADO Errores de proecció Adriaa Fáima Paico de Bruguera apaico@herrera.u.edu.ar María Agélica

Más detalles

METODOLOGÍA DEL ÍNDICE DE PRECIOS DE MAQUINARIA Y EQUIPO

METODOLOGÍA DEL ÍNDICE DE PRECIOS DE MAQUINARIA Y EQUIPO NE DTE Meodología del Ídice de Maquiaria y Equipo METODOLOGÍA DEL ÍNDCE DE PRECOS DE MAQUNARA Y EQUPO 1. DEFNCÓN El Ídice de Precios de Maquiaria y Equipo (PME), es u idicador ecoómico que muesra la variació

Más detalles

Modelos discretos de probabilidad

Modelos discretos de probabilidad UNIDAD 6 Modelos discreos de probabilidad Objeivos Al fializar la uidad, el alumo: disiguirá y resolverá ejercicios de cada uo de los modelos discreos: biomial, geomérico, biomial egaivo, hipergeomérico

Más detalles

Duración, Convexidad e Inmunización de Portafolios de Inversiones

Duración, Convexidad e Inmunización de Portafolios de Inversiones Deparameo de Esudios Especiales y Valoració de Riesgo Noa écica N 1 NT-2001-01 Duració, Covexidad e Imuizació de Porafolios de Iversioes Rodrigo Maarria Veegas Abril del 2001 Clasificació JEL: G10 Clave:

Más detalles

También podemos clasificar las ondas según el medio donde se propaguen:

También podemos clasificar las ondas según el medio donde se propaguen: FísicaGua MOVIMIENTO ONDULATORIO CONCEPTO DE ONDA: Ua oda es ua propagació de ua perurbació que se produce e u lugar deermiado e u momeo dado, ésa se rasmie e ua o arias direccioes e el espacio, se eiede

Más detalles

Nucleación y crecimiento unidimensional

Nucleación y crecimiento unidimensional Nucleació y crecimieo uidimesioal Pare II. Aálisis de la ecuació de Avrami Virgilio A. Gozález G.* Carlos A. Guerrero S, Jua Aguilar G.* ABSTRACT The applicaio of he Avrami-Johso-Mehl model o he uidimesioal

Más detalles

Capítulo III. Beneficios por fallecimiento.

Capítulo III. Beneficios por fallecimiento. Capíulo III. Beeficios por falleciieo. Vereos las écicas acuariales que peria deeriar el coso de pagos que depeda del falleciieo de las persoas, coo ejeplos eeos la deeriació de pagos de prias de u seguro

Más detalles

Series de Fourier. 1. Tratamiento Digital de Señal. Series de Fourier

Series de Fourier. 1. Tratamiento Digital de Señal. Series de Fourier Series de Fourier. Traamieo Digial de Señal. Series de Fourier Series de Fourier. Preámbulo El aálisis de Fourier fue iroducido e 8 e la Théorie aalyiique de la chaleur para raar la solució de problemas

Más detalles

LEY FINANCIERA DE CAPITALIZACIÓN COMPUESTA. TEORÍA

LEY FINANCIERA DE CAPITALIZACIÓN COMPUESTA. TEORÍA LEY FINANIERA DE APITALIZAIÓN OMPUESTA. TEORÍA Profesor: Jua Aoio Gozález Díaz Dearameo Méodos uaiaivos Uiversidad Pablo de Olavide www.clasesuiversiarias.com LEY FINANIERA DE APITALIZAIÓN OMPUESTA E el

Más detalles

Instituto Tecnológico de San Luís Potosí

Instituto Tecnológico de San Luís Potosí Isiuo ecológico de Sa Luís Poosí Cero de elecomuicacioes eleproceso y Redes de Compuadoras Señales Elécricas Fís. Jorge Humbero Olivares Vázquez Cero de elecomuicacioes Eero 7 Isiuo ecológico de Sa Luís

Más detalles

5 Finanzas Forestales

5 Finanzas Forestales Aspecos fiacieros del maejo foresal Págia 1 5 Fiazas Foresales Cluer JL, Forso JC, Pieaar L, Briser GH & RL Bailey. 1983. Timber maageme: a quaiaive approach. Chaper 5 - Fores fiace: 143:18. Joh Wiley

Más detalles

EVALUACIÓN TÉCNICA DE CÓDIGOS COMPUTACIONALES PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA OPERACIÓN DE CORTO PLAZO EN EL SING

EVALUACIÓN TÉCNICA DE CÓDIGOS COMPUTACIONALES PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA OPERACIÓN DE CORTO PLAZO EN EL SING UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA EVALUACIÓN TÉCNICA DE CÓDIGOS COMPUTACIONALES PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA OPERACIÓN DE CORTO PLAZO EN

Más detalles

Facultad de Ingeniería División de Ingeniería Eléctrica Departamento de Control y Robótica. Laboratorio de Señales y Sistemas

Facultad de Ingeniería División de Ingeniería Eléctrica Departamento de Control y Robótica. Laboratorio de Señales y Sistemas Facula e Igeiería Divisió e Igeiería Elécrica Deparameo e Corol y Robóica Laboraorio e Señales y Sisemas P R A C T I C A Respuesa e Sisemas Lieales Ivariaes e el Tiempo SLIT Noviembre e 06 C O N T E N

Más detalles

Capítulo 3 Valoración de inversiones en condiciones de certeza

Capítulo 3 Valoración de inversiones en condiciones de certeza PARTE I: La decisión de inversión Capíulo 3 Valoración de inversiones en condiciones de cereza 3.1. Crierios clásicos de evaluación y selección de proyecos de inversión 3.1.1 Modelos esáicos: el plazo

Más detalles

Tema 2 Señales y espectros.

Tema 2 Señales y espectros. ema Señales y especros. El esudio de las señales y sus especros es u aspeco fudameal e el campo de las comuicacioes. Ua señal se defie como cualquier sigo, geso, marca, ecéera, que sirve para comuicar

Más detalles

ANÁLISIS DE LA RENTABILIDAD

ANÁLISIS DE LA RENTABILIDAD ANÁLISIS DE LA RENTABILIDAD DE LOS FONDOS DE PENSIÓN COMISIÓN TÉCNICA DE INVERSIONES DE LA AIOS. INTRODUCCION El documeo cosa del aálisis de cico aspecos écicos referidos al ema de reabilidad: El cálculo

Más detalles

Tema 14: Inferencia estadística

Tema 14: Inferencia estadística Tema 14: Iferecia estadística La iferecia estadística es el proceso de sacar coclusioes de la població basados e la iformació de ua muestra de esa població. 1. Estimació de parámetros Cuado descoocemos

Más detalles

Material didáctico. Bibliografía básica. Aula global

Material didáctico. Bibliografía básica.   Aula global Fracisco J. Gozález, UC3M Maerial didácico Bibliografía básica Señales y Sisemas Ala V. Oppeheim, Ala S. Willsky, S. Hamid Nawab, ª edició (998) Preice Hall; ISBN: 97897764 Circuios Elécricos, James W.

Más detalles

UNIDAD IV. Qué es predicción en el modelo lineal?

UNIDAD IV. Qué es predicción en el modelo lineal? UNIDAD IV Qué es predicció e el modelo lieal? UNIDAD IV Qué es la predicció e el modelo lieal? La ecoomía es el esudio del modo e que la sociedad gesioa sus recursos escasos Gregory Makiw Qué es predicció

Más detalles

CAPITULO III. La resistencia de diseño por cortante (ecuación 3.1) es una función de la

CAPITULO III. La resistencia de diseño por cortante (ecuación 3.1) es una función de la Capiulo III CAPITULO III. CAPACIDAD RESISTENTE A CORTANTE.. GENERALIDADES La resisecia de diseño por corae (ecuació.) es ua ució de la razó alura a espesor del alma del espaciamieo de los aiesadoes iermedios

Más detalles