Tópicos em programação dinâmica

Muitos problemas de Dinâmica em Economia se encaixam dentro de uma estrutura de modelos de decisão seqüencial, sendo resolvidos recursivamente. Programação Dinâmica uma técnica de otimização condicionada que se encarrega de solucionar problemas desse tipo. Esse trabalho tem como objetivo apresentar uma resenha dos principais resultados teóricos em Programação Dinâmica. Os métodos da Programação Dinâmica são válidos tanto para problemas determinísticos como para os que incorporam variável incerteza. esperada objetividade de uma dissertação de Mestrado, no entanto, nos impediu de extender análise, deixando assim de considerar explicitamente neste trabalho modelos estocásticos, que teria enriquecido bastante parte destinada aplicações Teor ia Econômica. No capítulo desenvolvemos instrumental matemático, introduzindo uma série de conceitos resultados sobre os quais se constrói análise nos capítulos subsequentes. Ilustramos tais conceitos com exemplos que seguem um certo encadeamento. Nas seções 1.1 1.2 apresentamos as idéias propriedades de espaços métricos espaços vetoriais. Na seção 1.3, prosseguimos com tópicos em análise funcional, introduzindo noção de norma de um vetor de espaços de Banach. seção 1.4 entra com idéia de contração, Teor ema do Ponto Fixo de Banach e o teor ema de Blackwell. O Teorema de Hahn-Banach, tanto na sua forma de extensão quanto na sua forma geométrica, preocupação na seção 1.5. Em particular, forma geométrica desse teorema seus corolários são importantes para análise conduzida no terceiro capítulo. Por fim, na seção 6, apresentamos Teorema do Máximo. Ao final deste capítulo, como também dos demais, procuramos sempre citar as fontes consultadas bem como extensões ou tratamentos alternativos ao contido no texto. No capítulo II apresentamos os resultados métodos da Programação Dinâmica em si seção 2.1 cuida da base da teoria, com Princípio da Otimal idade de Eellman e a derivação de um algoritmo de Programação Dinâmica. Na seção 2.2 mostramos que esse algoritmo converge para função valor ótima de um problema de horizonte infinito, sendo que esta última satisfaz chamada Equação de Bellman. seção seguinte se preocupa em fornecer caracterizaçBes para função valor mencionada acima, mostrando-se propriedades acerca de sua monotonicidade concavidade. seção 2.4 trata da questão da diferenciabi idade da função valor, que permite se obter alguns resultados de estática Cou dinâmica} comparativa partir da Equação de Bellman. Finalmente, na seção 2.5 apresentamos uma primeira aplicação Teoria Econômica, através de um modelo de crescimento econômico ótimo. No capítulo III introduzimos uma outra técnica de otimização Programação Convexa- mostramos dificuldade em se tentar estabelecer alguma relação de dominância entre Programação Dinâmica Programação Convexa. Na seção 3.2 "apresentamos os Teoremas de Separação, dos quais nos utilizamos na seção seguinte para demonstrar existência de Multiplicadores de Lagrange no problema geral da Programação Convexa. No final desta seção dizemos porque não podemos inferir que em espaços de dimensão infinita Programação Convexa não pode ser aplicada, ao contrário da Programação Dinâmica, que evidenciaria uma dominancia dessa última técnica nesses espaços. Finalmente, capítulo IV destinado uma aplicação imediata das técnicas desenvolvidas principalmente no segundo capítulo. Com auxílio dessas técnicas resolve-se um problema de maximização intertemporal, faz-se uma comparação dos resultados obtidos através de uma solução cooperativa de uma solução não-cooperativa.

A general lagrangian approach for non-concave moral hazard problems

We establish a general Lagrangian for the moral hazard problem which generalizes the well known first order approach (FOA). It requires that besides the multiplier of the first order condition, there exist multipliers for the second order condition and for the binding actions of the incentive compatibility constraint. Some examples show that our approach can be useful to treat the finite and infinite state space cases. One of the examples is solved by the second order approach. We also compare our Lagrangian with 1\1irrlees'.

A contractive method for computing the stationary solution of the euler equation

A contractive method for computing stationary solutions of intertemporal equilibrium models is provide. The method is is implemented using a contraction mapping derived from the first-order conditions. The deterministic dynamic programming problem is used to illustrate the method. Some numerical examples are performed.

A general lagrangian approach for non-concave moral hazard problems

We establish a general Lagrangian for the moral hazard problem which generalizes the well known first order approach (FOA). It requires that besides the multiplier of the first order condition, there exist multipliers for the second order condition and for the binding actions of the incentive compatibility constraint. Some examples show that our approach can be useful to treat the finite and infinite state space cases. One of the examples is solved by the second order approach. We also compare our Lagrangian with 1\1irrlees'.

Constructing common-factor portfolios

In this paper we construct common-factor portfolios using a novel linear transformation of standard factor models extracted from large data sets of asset returns. The simple transformation proposed here keeps the basic properties of the usual factor transformations, although some new interesting properties are further attached to them. Some theoretical advantages are shown to be present. Also, their practical importance is confirmed in two applications: the performance of common-factor portfolios are shown to be superior to that of asset returns and factors commonly employed in the finance literature.

Tree-structured smooth transition models

The goal of this paper is to introduce a class of tree-structured models that combines aspects of regression trees and smooth transition regression models. The model is called the Smooth Transition Regression Tree (STR-Tree). The main idea relies on specifying a multiple-regime parametric model through a tree-growing procedure with smooth transitions among different regimes. Decisions about splits are entirely based on a sequence of Lagrange Multiplier (LM) tests of hypotheses.