El lunes, 21 de diciembre, a las 12:00 h. tendrá lugar el acto público de defensa de la tesis doctoral realizada por Beatriz Sandoval Hellín, bajo la dirección de los doctores Mª Asunción Prats Albentosa y Fernando Merino de Lucas, con el título «Análisis de las interacciones de la actividad financiera y de la innovación en…
There is a growing literature on enhancing the interpretability of Machine Learning methods involved in Data Driven Decision Making. Interpretability is desirable for non-experts; it is required by regulators for models aiding, for instance, credit scoring; and since 2018 the European Union has extended this requirement by imposing the so-calledright-to-explanation in algorithmic decision making. Mathematical…
Los días 19 y 20 de noviembre de 2020 se celebrará la V edición de las Jornadas Anuales de Doctorado y Seminarios Novel del programa de doctorado DEcIDE, en modalidad íntegramente online. Las Jornadas anuales y los Seminarios novel constituyen dos actividades formativas obligatorias para los estudiantes del programa, en las que los/as directores/as de tesis están…
El jueves, día 19 de noviembre, a las 15:30 h., tendrá lugar la sesión de bienvenida del Programa de Doctorado en Economía Interuniversitario DEcIDE. La sesión será online y podrá seguirse a través del Aula Virtual de la UMU – Sitio Actividades Formativas Doctorado DEcIDE (herramienta Videoconferencia), o bien directamente a través del enlace de Zoom que…
This paper develops a duopolistic discounted marketing model with linear advertising costs and advertised prices for mature markets still in expansion. Generic and predatory advertising effects are combined together in the model. We characterize a class of advertising models with some lowered production costs. For such a class of models, advertising investments have a no-free-riding…
Very frequently, mainly in dynamic problems,some data is uncertain at the decision-making time, although some information is already available. The mathematical optimization models under uncertainty, so-named stochastic optimization ones structure the uncertainty in a set of representative scenarios. The stochastic Risk Neutral (RN) models aim to obtaining a feasible solution for the scenario-based constraint system…
