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Ramos, C., (2012). Optimización y simulación Monte Carlo para un proyecto de inversión industrial pesquero [Tesis, Universidad Nacional de Ingeniería]. http://hdl.handle.net/20.500.14076/3322
Ramos, C., Optimización y simulación Monte Carlo para un proyecto de inversión industrial pesquero [Tesis]. : Universidad Nacional de Ingeniería; 2012. http://hdl.handle.net/20.500.14076/3322
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Registro completo de metadatos
Espinoza Haro, Pedro Celino
Ramos Angeles, Christian René
Ramos Angeles, Christian René
Ramos Angeles, Christian René
2017-06-15T18:30:17Z
2017-06-15T18:30:17Z
2012
http://hdl.handle.net/20.500.14076/3322
El inversionista es un tomador de decisiones que siempre buscar escoger la mejor alternativa de inversión, es decir optimizar la inversión, considerando que siempre está bajo un entorno cambiante, lo cual hace que sus expectativas planeadas no siempre son las que tendrán.
Si la toma de decisiones es sobre un proyecto industrial pesquero, se tendrá que tener en cuenta que existen muchas variables de decisión como variables aleatorias que se deben de considerar para poder evaluar dicho proyecto.
La propuesta del presente trabajo de investigación es de optimizar el valor actual neto de un proyecto industrial pesquero y realizar simulaciones con el Método Monte Cario para disminuir la incertidumbre del entorno. (es)
Tesis (es)
application/pdf (es)
spa (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
Repositorio Institucional - UNI (es)
Industria pesquera (es)
Proyectos de inversión (es)
Optimización (es)
Simulación de procesos (es)
Optimización y simulación Monte Carlo para un proyecto de inversión industrial pesquero (es)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es)
Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Unidad de Posgrado (es)
Maestría en Ciencias con Mención en Ingeniería Industrial (es)
Maestría (es)
Maestro en Ciencias con Mención en Ingeniería Industrial (es)
Maestría (es)
Pública
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