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Los recientes acontecimientos del mercado de las finanzas de nuevo han puesto de manifiesto, aún más, la importancia de la correlación. No sólo es importante para la protección y gestión de riesgos, sino que las correlaciones entre los diferentes instrumentos también pueden cambiar muy rápidamente, y a menudo con consecuencias desfavorables. Pero determinar la correlación no es sencillo. Matemáticamente, una matriz de correlaciones es simétrica, positiva semidefinida, con unos en la diagonal. Pero cuando se estima la correlación a partir de datos de mercado (una tarea común en muchas aplicaciones), uno a menudo termina con una matriz que es simétrica, que tiene unos en la diagonal, pero que no es positiva semidefinida. Tal matriz puede producir desviaciones negativas.
La librería de NAG tiene un conjunto de rutinas para determinar la…
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NAG Compiler ofrece a los desarrolladoers muchas valiosas funciones de control. Los mensajes de error de tiempo de compilación ayudan a asegurar que el código cumple con el estándar ISO/IEC. Los mensajes son informativos, no crípticos, y contienen información contextual para ayudar a identificar el error y poder rectificar el…
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El algoritmo de puente Browniano es una técnica común para construir caminos muestra Brownianianos y es ampliamente utilizado en simulaciones. El algoritmo es limitado en ancho de banda de memoria: existe muy poco cálculo numérico; la mayoría del cálculo involucra mover datos alrededor de/a la memoria. Además el algoritmo es en un sentido bajo especificación ya que el orden de la construcción del puente es arbitrario. Al menos dos órdenes de construcción (bisección y orden de profundidad) son utilizados comunmente en la práctica, y esto puede tener un impacto cuando el puente es utilizado con secuencias de poca discrepancia (e.g. Sobol).
En la última release de las Rutinas de NAG para GPU, se ha incluido una nueva función de puente Browniano. La función puente tiene dos características principales:
(a) Alcanza prácticamente el…
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