Esta propuesta parte de los modelos de mercados de energía eléctrica que se han desarrollado al interior del grupo de investigación (dos tesis de doctorado sustentadas y varios artículos en revistas internacionales). Básicamente, son modelos económicos generales de oferta y demanda de un producto, en un mercado nacional, cuando se requieren inversiones para apoyarlo o producirlo. A partir de la Dinámica de Sistemas, recuperamos un modelo bien conocido. Después, describimos el fenómeno mediante un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales con el fin de ser más precisos a nivel de simulación. Finalmente, introduciendo la función de inversión, se obtiene un sistema de ecuaciones diferenciales suaves a trozos. Los sistemas de ecuaciones diferenciales suaves a trozos, sistemas dinámicos continuos e híbridos, se han utilizado cada vez más en Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Más recientemente, estos sistemas también han aparecido en Economía y Ciencias Sociales, principalmente en el desarrollo de modelos matemáticos de Sostenibilidad, Bioeconomía y nuevas áreas del conocimiento. En la literatura, los trabajos teóricos tratan principalmente el problema de una superficie que divide el espacio de estados en dos regiones diferentes, ya que, por lo general, un problema más complicado se puede reducir localmente a esta situación. Cuando dos superficies de conmutación se tienen en cuenta, además se considera el caso genérico donde las superficies se cortan transversalmente. Documentos en los que se consideran más superficies no abundan en la literatura ya que el número de diferentes regiones aumenta de manera exponencial y el análisis se hace muy engorroso. Sin embargo, muchas aplicaciones se encuentran en esta situación de superficies múltiples y uno debe confiar en simulaciones numéricas. Varios tipos de bifurcaciones no suaves han sido reportados en la literatura por los autores. Cuando varios mercados están conectados, las redes complejas (en la dinámica y estructura) aparecen de forma natural. Por último, la estocasticidad se introduce en el sistema con el fin de modelar la aversión al riesgo de agentes de inversión. Ello se hace a través de cadenas de Markov. Esta combinación de caminos deterministas y estocasticidad conduce a los llamados procesos de Markov deterministas a tramos. Dependiendo del comportamiento de riesgo, las simulaciones muestran varios patrones de toma de decisiones.