2007_08
Guia docent 
Facultat de Ciències Econòmiques i Empresarials
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Direcció Estratègica de l´Empresa (2007)
 Assignatures
  INSTRUMENTS PER A LA DECISIÓ EN INCERTESA
   Continguts
Tema Subtema
PROGRAMA

TEMA1. LA VALUACIÓN. INTERVALOS DE CONFIANZA
1.1. CONCEPTO DE VALUACIÓN
1.2. ARITMÉTICA DE LAS VALUACIONES
1.3. PROPIEDADES
1.4. INTERVALOS DE CONFIANZA
1.5. OPERACIONES CON INTERVALOS DE CONFIANZA
1.6. RELACIÓN DE ORDEN
1.7. MAXIMIZACIÓN Y MINIMIZACIÓN

REFERENCIAS:
Dubois, D. y Prade, H. (1980): Fuzzy Sets and Systems: Theory and Aplications. Nueva York: Academic Press.

Kaufmann, A.; Gil Aluja, J. y Terceño, A. (1994): Matemática para la economía y la gestión de empresas. Barcelona: Foro Científico.

Kaufmann, A. y Gil Aluja, J. (1990): Las matemáticas del azar y de la incertidumbre. Madrid: Ceura.

Zhao, R. y Govind, R. (1991): “Defuzzification of fuzzy intervals”. Fuzzy Sets and Systems, N. 43, pp. 45-55.
Zimmermann, H. J. (1991): Fuzzy Set Theory and Its Applications. Dordrecht: Kluwer.

TEMA 2. NÚMEROS BORROSOS. NÚMEROS BORROSOS TRIANGULARES,
TRAPEZOIDALES Y L-R DE DUBOIS PRADE
2.1 CONCEPTO DE NÚMERO BORROSOS
2.2 OPERACIONES CON NÚMEROS BORROSOS
2.3 MÁXIMO Y MÍNIMO DE NÚMEROS BORROSOS.
2.4 NÚMEROS BORROSOS TRIANGULARES
2.5 NÚMEROS BORROSOS TRAPEZOIDALES
2.6 NÚMEROS BORROSOS L-R DE DUBOIS-PRADE

REFERENCIAS:
Dubois, D. y Prade, H. (1980): Fuzzy Sets and Systems: Theory and Aplications. Nueva York: Academic Press.

Jiménez, M. y Rivas J. A. (1996): "Aproximación de números borrosos". Comunicación, III Congreso de la Sociedad Internacional de Gestión de empresas y Economía Fuzzy (SIGEF), Buenos Aires (Argentina), Vol I., Paper 2.12.

Kaufmann, A.; Gil Aluja, J. y Terceño, A. (1994): Matemática para la economía y la gestión de empresas. Barcelona: Foro Científico.

Kaufmann, A. y Gil Aluja, J. (1990): Las matemáticas del azar y de la incertidumbre. Madrid: Ceura.

Kaufmann, A. y Gupta, M. M. (1985): Introduction to Fuzzy Arithmetic. Nueva York: Van Nostrand Reinhold.

Zimmermann, H. J. (1991): Fuzzy Set Theory and Its Applications. Dordrecht: Kluwer.

TEMA 3. LA TEORÍA DE LOS SUBCONJUNTOS BORROSOS
3.1 CONCEPTO DE SUBCONJUNTO BORROSO
3.2 REDEFINICIÓN DE NÚMERO BORROSO
3.3 INTERSECCIÓN, UNIÓN Y COMPLEMENTACIÓN
3.4 OTROS OPERADORES DE LOS SUBCONJUNTOS BORROSOS


REFERENCIAS:
Dubois, D. y Prade, H. (1980): Fuzzy Sets and Systems: Theory and Aplications. Nueva York: Academic Press.

Kaufmann, A.; Gil Aluja, J. y Terceño, A. (1994): Matemática para la economía y la gestión de empresas. Barcelona: Foro Científico.

Kaufmann, A. y Gil Aluja, J. (1990): Las matemáticas del azar y de la incertidumbre. Madrid: Ceura.

Kaufmann, A. y Gupta, M. M. (1985): Introduction to Fuzzy Arithmetic. Nueva York: Van Nostrand Reinhold.

Zadeh, L. A. (1965): “Fuzzy sets”. Information and Control, N. 8, pp. 338-353.

Zimmermann, H. J. (1991): Fuzzy Set Theory and Its Applications. Dordrecht: Kluwer.

TEMA 4. LA NOCIÓN DE DISTANCIA CON DATOS INCIERTOS. LA NOCIÓN DE MEDIA
4.1 DISTANCIA DE HAMMING ENTRE SUBCONJUNTOS BORROSOS
4.2 DISTANCIA EUCLIDEA ENTRE SUBCONJUNTOS BORROSOS
4.3 DISTANCIA DE MINKOWSKI ENTRE SUBCONJUNTOS BORROSOS
4.4 DISTACIAS RELATIVAS
4.5 DISTANCIA DE HAMMING PARA INTERVALOS DE CONFIANZA
4.6 DISTANCIA ENTRE NÚMEROS BORROSOS
4.7 CLASIFICACIÓN DE LOS NÚMEROS BORROSOS EN UN ORDEN TOTAL
4.8 CONCEPTO DE MEDIA GENERALIZADA
4.9 OTRAS GENERALIZACIONES DEL CONCEPTO DE MEDIA
4.10 HAZ DE NÚMEROS BORROSOS. NÚMERO BORROSO MEDIO
4.11 ESPERANZA MATEMÁTICA DE UN HAZ

REFERENCIAS:
Bortolan, G. y Degani, R. (1985): “A review of some methods for ranking fuzzy subsets”. Fuzzy Sets and Systems, N. 15, pp. 1-19.

Campos, L. M. y González, A. (1989): “A subjective approach for ranking fuzzy numbers”. Fuzzy Sets and Systems, N. 29, pp. 145-153.

Dubois, D. y Prade, H. (1980): Fuzzy Sets and Systems: Theory and Aplications. Nueva York: Academic Press.

González, A. (1990): “A study of the ranking function appoach through mean values”. Fuzzy Sets and Systems, N. 35, pp. 29-41.

Kaufmann, A.; Gil Aluja, J. y Terceño, A. (1994): Matemática para la economía y la gestión de empresas. Barcelona: Foro Científico.

Kaufmann, A. y Gil Aluja, J. (1990): Las matemáticas del azar y de la incertidumbre. Madrid: Ceura.

Kaufmann, A. y Gupta, M. M. (1985): Introduction to Fuzzy Arithmetic. Nueva York: Van Nostrand Reinhold.

Liou, T. S. y Wang, M. J. (1992): “Ranking fuzzy numers with integral value”. Fuzzy Sets and Systems, N. 50, pp. 247-255.

Yager, R. R. (1981): “A procedure for ordering fuzzy subsets of the unit interval”. Information Sciences, N. 24, pp. 143-161.

Zimmermann, H. J. (1991): Fuzzy Set Theory and Its Applications. Dordrecht: Kluwer.

TEMA 5. TEORÍA GENERAL DE LOS EXPERTONES
5.1 CONSTRUCCIÓN DE UN EXPERTÓN
5.2 MINIMIZACIÓN, MAXIMIZACIÓN Y COMPLEMENTACIÓN DE EXPERTONES
5.3 LA NOCIÓN DE MEDIA EN EL EXPERTIZAJE
5.4 ESPERANZA MATEMÁTICA DE UN EXPERTÓN
5.5 OPERACIONES CON EXPERTONES
5.6 DISTACIA DE HAMMING ENTRE EXPERTONES
5.7 EL CONTRAEXPERTIZAJE
5.8 LOS R-EXPERTONES
5.9 COEXPERTONES
5.10 M-EXPERTONES

REFERENCIAS:
Kaufmann, A. (1987): Les Expertons. París: Hermes.

Kaufmann, A.; Gil Aluja, J. y Terceño, A. (1994): Matemática para la economía y la gestión de empresas. Barcelona: Foro Científico.

Kaufmann, A. y Gil Aluja, J. (1993): Técnicas especiales para la gestión de expertos. Vigo: Milladoiro.
Kaufmann, A. y Gil Aluja, J. (1987): Técnicas operativas de gestión para el tratamiento de la incertidumbre. Barcelona: Hispano Europea.

TEMA 6. INSTRUMENTOS ESPECÍFICOS PARA EL ANÁLISIS ECONÓMICO
EN INCERTIDUMBRE
6.1 RESOLUCIÓN DE ECUACIONES CON NÚMEROS BORROSOS
6.2 PROGRAMACIÓN BORROSA
6.3 MODELOS ECONOMÉTRICOS BORROSOS
6.4 OTROS INSTRUMENTOS

REFERENCIAS:
Bellman, R. E. y Zadeh, L. A. (1970): “Decisión Making in a fuzzy environment”. Management Sciencies, N. 5.

Buckley, J. J. (1992): “Solving fuzzy equations”. Fuzzy Sets and Systems, N. 50, pp. 1-14.

Buckley, J. J. y Qu, Y. (1991): “Solving fuzzy equations: a new solution concept”. Fuzzy Sets and Systems, N. 39, pp. 291-301.

Buckley, J. J y Qu, Y. (1990): “Solving linear and quadratic fuzzy equations”. Fuzzy Sets and Systems, N. 38, pp. 43-59.

Buckley, J. J. y Qu, Y. (1990): “On using -cuts to evaluate fuzzy equations”. Fuzzy Sets and Systems, N. 38, pp. 309-312.

Fuller, R. (1986): “On a spetial type of fuzzy linear programming”. Colloquia Mathematica Societatis Janos Bolyai 49.

Lai, Y. L. y Hwang, C. L. (1996): Fuzzy multiple objective decisión making. Berlín: Springer-Verlag.

Lai, Y. L y Hwang, C. L. (1992): Fuzzy mathematical programming. Berlín: Springer-Verlag.

Rommelfanger, H. (1989): “Interactive decision making in fuzzy linear optimization problems”. European Journal of Operational Research, N. 41.

Rommelfanger, H.; Hanuscheck, R. y Wolf, J. (1989): “Linear programming with fuzzy objectives”. Fuzzy Sets and Systems, Vol. 29.

Tanaka, H. y Asai, K. (1984): “Fuzzy linear programming with fuzzy numbers”. Fuzzy Sets and Systems, Vol. 13.

Tanaka, H. y Ishibuchi H. (1992): “A possibilistic regression analysis based on linear programming”. En: Kacprzyk, J. y; Fedrizzi, M. (eds.), Fuzzy regression analysis. Heildelberg: Physica-Verlag.

Sakawa, M. y Yano, H. (1992): “Fuzzy regression and its applications”. En: Kacprzyk, J. y Fedrizzi, M. (eds.), Fuzzy regression analysis. Heildelberg: Physica-Verlag.

Savic, D. y Pedrycz, W. (1992): “"Fuzzy linear models: construction and evaluation”. En: Kacprzyk, J. y; Fedrizzi, M. (eds.), Fuzzy regression analysis. Heildelberg: Physica-Verlag.

Wang, H. F. y Tsaur, R. C. (2000): “Insight of a fuzzy regression model”. Fuzzy Sets and Systems, N. 112, pp. 355-369.

Yen, K. K.; Ghoshray, S. y Roig, G. (1999): “A linear regression model using triangular fuzzy number coefficients”. Fuzzy Sets and Systems, N. 106, pp. 167-177.

Zimmermann, H. J. (1976): “Description and optimization of fuzzy system”. International Journal of General System, N. 2.

TEMA 7. APLICACIONES A LA GESTIÓN DE EMPRESAS Y A LA ECONOMIA
7.1 EL VALOR ACTUAL NETO CON DATOS INCIERTOS
7.2 SELECCIÓN DE CARTERAS DE INVERSIONES
7.3 LA MATEMÁTICA FINANCIERA CON DATOS INCIERTOS:
VALORACIÓN DE CAPITALES Y RENTAS
7.4 PRÉSTAMOS INDEXADOS
7.5 PRESUPUESTOS Y RATIOS BORROSOS
7.6 TIR BORROSA
7.7 ESTRUCTURA TEMPORAL DE LOS TIPOS DE INTERÉS
7.8 CÁLCULO DE LA PRIMA EN SEGUROS DE VIDA
7.9 OTRAS APLICACIONES

REFERENCIAS:
Betzuen, A.; Jimenez, M. y Rivas, J. A. (1997): “Actuarial mathematics with fuzzy parameters. An application to collective pension plans”. Fuzzy Economic Review, Vol. 2, N. 2, pp. 47-66.
Buckley, J. J. (1992): “Solving fuzzy equations in economics and finance”. Fuzzy Sets and Systems, N. 48, pp. 289-296.

Buckley, J. J. (1987): “The fuzzy mathematics of finance”. Fuzzy Sets and Systems, N. 21, pp. 57-73.

Castagnoli, E. y Mazzoleni, P. (1988): “From an oriental market to an european monetary system: some fuzzy sets related ideas”. En: Kacprzyk, J. y Fedrizzi, M. (eds.), Combining fuzzy imprecision with probabilistic uncertainty in decision making. Heildelberg: Springer-Verlag.

Castro, M.; De Miguel, J. C.; Fernández, L. y Redondo, J. A. (1994): “El modelo de índice único bajo regresión borrosa”. Copmunicación, I Congreso de la Sociedad Internacional de Gestión de empresas y Economía Fuzzy (SIGEF), Reus (España), Vol 2, pp. 141-157.

De Andrés, J. y Terceño, A. (2003): “Estimating a term structure of interest rates for fuzzy financial pricing by using fuzzy regression methods”. Fuzzy Sets and System, Vol. 139, N. 2.

De Andrés, J. y Terceño, A. (2002): “Aplicaciones actuariales de la teoría de los subconjuntos borrosos”. Cuadernos de CIMBAGE, N. 5, pp. 1-39.

De Andrés, J. y Terceño, A. (2001): “La utilización de la regresión borrosa para la predicción económica: un análisis comparativo con mínimos cuadrados ordinaries”. Gestión Empresarial. Revista de la facultad de Contabilidad y Administración de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Vol I, enero–Julio, pp. 30-47.

Fedrizzi, M. y Ostasiewicz, W. (1993): “Towards fuzzy modelling in economics”. Fuzzy Sets and Systems, N. 54, pp. 259-268.

Gil Aluja, J. (1995): “Towards a new concept of economic research”. Fuzzy Economic Review, N. 0, pp. 5-25.

Gil Aluja, J. (1997): Invertir en la incertidumbre. Madrid: Pirámide.

Heilpern, S. (1995): “Using fuzzy data analisis in economy”. Comunicación, II Congreso de la Sociedad Internacional de Gestión de Empresas y Economía Fuzzy (SIGEF), Santiago de Compostela (España), Vol I, pp. 315-327.

Jiménez, M. (1996): “La teoría de la posibilidad aplicada al cálculo financiero en incertidumbre”. Actualidad Financiera, N. 3, pp. 267-276.

Lorenzana, T.; Sáez, J. y Terceño, A. (2000): “Riesgo de una cartera de títulos: el modelo de mercado en la incertidumbre”. Comunicación, VII Congreso de la Sociedad Internacional de Gestión y Economía Fuzzy (SIGEF), Chania (Grecia), pp. 343-354.

Ortí F.; Sáez J. y Terceño, A. (2002): “On the treatment of uncertainty in portfolio selection”. Fuzzy Economic Review, Vol. 7, N. 2, pp. 59-80.

Lazzari, L .L.; Machado, E. M. y Pérez, R. H. (1996): “El comportamiento borroso de las tasas de interés y su análisis a través de los procesos borrosos”. Comunicación, III Congreso de la Sociedad Internacional de Gestión de empresas y Economía Fuzzy (SIGEF), Buenos Aires (Argentina), Vol II, Paper 2.28.

Lemaire, J. (1990): “Fuzzy insurance”. Astin Bulletin, N. 20, pp. 33-55.

Li Calzi, M. (1990): “Towards a general setting for the fuzzy mathematics of finance”. Fuzzy Sets and Systems, N. 35, pp. 265-280.

Ostaszewski, K. (1993): An investigation into possible applications of fuzzy sets methods in actuarial science. Schaumburg: Society of Actuaries.

Terceño, A.; Lorenzana, T.; De Andrés, J. y Barberà, M. G. (2003): “Using fuzzy set theory in the choice of capital investments”. The International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, Vol. 11, N. 3.

Terceño, A.; Barberá M. G.; Fernández, A. y Laumann, Y. (2003): “A proposal for ex ante estimation of the financial magnitudes of an indexed loan”. Comunicación, X Congreso de la Sociedad Internacional de Gestión y Economía Fuzzy (SIGEF), León (España), pp. 109-124

Terceño, A.; De Andrés, J. y Barberà, M. G. (2001): “The Use of Fuzzy Programming in the Management of Immunised Fixed Income Portfolios”. En: Zopounidis, C.; Pardalos, P. M. y Baourakis, G. (eds.), Fuzzy Sets Systems in Management, Economics and Marketing, pp. 129-145. Singapur: World Scientific.

Terceño, A.; De Andrés, J.; Barberà, M. G. y Lorenzana, T. (2001): “Investment Management in Uncertainty”. En: Gil Aluja, J. (ed.), Handbook of Management under Uncertainty, pp. 323-391. Dordrecht: Kluwer.

Vigier, H.; Brignole, D. y Terceño, A. (2002): “Modelo de predicción de enfermedades de las empresas a través de relaciones fuzzy”. En: Dichiara, R. O. (ed.), Competitividad de pequeñas y medianas empresas industriales y desarrollo regional, pp. 65-74, Bahía Blanca: Universidad Nacional del Sur.