Central limit theorems for risk averse optimization problems

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Silva, Matheus Secco Torres da
Orientador(a): Guigues, Vincent Gérard Yannick
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/18174
Resumo: Nós estudaremos propriedades estatísticas de aproximações pela média amostral (SAA) de problemas de otimização estocástica aversos ao risco. Inicialmente, discutimos alguns resultados teóricos importantes que serão úteis para a sequência, como o Teorema Delta, o Teorema Central do Limite Funcional e alguns resultados para o caso risco-neutro. Também lembramos a definição geral de medidas de risco, concentrando-nos nas medidas de risco poliedrais estendidas e nas medidas de risco coerentes ”law invariant”. Em seguida, obtemos teoremas centrais do limite para os estimadores SAA dos valores ótimos destes problemas, sob certas condições impostas a estas medidas de risco. Por fim, apresentamos resultados numéricos para ilustrar os resultados teóricos.