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ResumenEl trabajo tiene por objeto exponer la metodología, las ventajas y las debilidades del modelo binomial borroso de valoración de opciones reales como complemento del modelo binomial probabilístico. Para lograr lo anterior primero se presentan los modelos de opciones reales clasificados en probabilístico y borroso; luego se desarrolla el modelo binomial borroso incorporando: el método Marketed Asset Disclaimer (MAD), rejillas binomiales borrosas y el índice pesimismo-optimismo, para estimar el valor esperado de las opciones del proyecto (VEOP). Se ilustra con un caso comparando los resultados obtenidos con el modelo borroso y el probabilístico. Finalmente se concluye que, en situaciones de falta de información (ambigüedad), la lógica borrosa es un complemento del modelo probabilístico para determinar el valor de la flexibilidad estratégica.AbstractThe aim of this paper is to present the methodology, advantages and weakness of the fuzzy binomial real option model as a complement to the probabilistic binomial model. The structure is as follow: first, it shows the real option models classified into probabilistic and fuzzy. Second, it develops the binomial fuzzy model, incorporating: the MAD method (Marketed Asset Disclaimer); fuzzy binomial lattice, and the pessimistic-optimistic index for estimates of the real option expected value of the project (ROEV). It illustrates, using a case comparing, the results obtained with the fuzzy and probabilistic model. It concludes that in lack of information situations (ambiguity), the fuzzy logic is a complement of the probabilistic model for estimates of the strategic flexibility value

estudios gerenciales

ValoraciÃ³n probabilÃ­stica versus borrosa, opciones reales y el modelo binomial. AplicaciÃ³n para proyectos de inversiÃ³n en condiciones de ambigÃ¼edad

ValoraciÃ³n probabilÃ­stica versus borrosa, opciones reales y el modelo binomial. AplicaciÃ³n para proyectos de inversiÃ³n en condiciones de ambigÃ¼edad

ValoraciÃ³n probabilÃstica versus borrosa, opciones reales y el modelo binomial. AplicaciÃ³n para proyectos de inversiÃ³n en condiciones de ambigÃ¼edad