Logo UAB

Mètodes Quantitatius

Codi: 40094 Crèdits: 15
2024/2025
Titulació Tipus Curs
4313805 Anàlisi Econòmica / Economic Analysis OB 1

Professor/a de contacte

Nom:
Amedeo Stefano Edoardo Piolatto
Correu electrònic:
amedeo.piolatto@uab.cat

Equip docent

Jordi Caballe Vilella
Fernando Payro Chew

Idiomes dels grups

Podeu consultar aquesta informació al final del document.


Prerequisits

Sense prerequisits.


Objectius

Aquest mòdul proporciona als estudiants eines quantitatives avançades, necessàries per a l'anàlisi econòmica. Aquest mòdul cobreix optimització, probabilitat i estadística. 

El mòdul s'organitza en dues seccions. La primera secció inclou els fonaments de la teoria de l'optimització. La segona secció proporciona als estudiants els fonaments teòrics de la probabilitat i estadística, necessàries per a l'anàlisi economètrica i financera.


Competències

  • Analitzar conceptualment un problema econòmic concret utilitzant eines analítiques avançades.
  • Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant, en gran manera, amb treball autònom a autodirigit.
  • Ser capaç d'articular els fonaments de la teoria econòmica derivant-los analíticament a partir de raonaments matemàtics.
  • Ser capaç d'identificar els fonaments de l'anàlisi estadística i de les tècniques economètriques derivant-los de les lleis de la probabilitat i l'estadística.
  • Tenir coneixements que aportin la base o l'oportunitat de ser originals en el desenvolupament o l'aplicació d'idees, sovint en un context de recerca.

Resultats d'aprenentatge

  1. Descriure els temes d'estadística sobre els quals es basa l'anàlisi econòmica estocàstica i l'anàlisi empírica
  2. Distingir els elements que cal incloure i els supòsits necessaris per plantejar un problema de decisió amb interaccions estratègiques molt senzilles
  3. Emmarcar una pregunta econòmica de decisió en un context estratègic senzill en un problema matemàtic i derivar la seva resposta a través de la lògica matemàtica
  4. Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant, en gran manera, amb treball autònom a autodirigit.
  5. Tenir coneixements que aportin la base o l'oportunitat de ser originals en el desenvolupament o l'aplicació d'idees, sovint en un context de recerca.
  6. Utilitzar les matemàtiques per analitzar problemes econòmics

Continguts

I. Optimització 

1. Conjunts i espais mètrics

2. Funcions i correspondències

3. Espais lineals i àlgebra lineal

4. Funcions suaus, optimització i estàtica comparativa

5. Equacions en diferències i equacions diferencials

 

II. Probabilitat i estadística

1. Probabilitat

2. Teoria de la mesura

3. Variables i distribucions aleatòries

4. Esperances

5. Distribucions especials

6. Funcions de variables aleatòries

7. Processos estocàstics i distribucions limitants

8. Mostreig

9. Estimació

10.Contrast d'hipòtesis

Per una descripció detallada del contingut del temari anar a https://sites.google.com/view/idea-program/master-program

 


Activitats formatives i Metodologia

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Tipus: Dirigides      
Classes de teoria 112,5 4,5 1, 2, 3, 5, 4, 6
Tipus: Supervisades      
Resolució exercicis i tutories 75 3 1, 2, 3, 5, 4, 6
Tipus: Autònomes      
Treball personal, treball en grup, lectures. 187,5 7,5 1, 2, 3, 5, 4, 6

El curs constarà de sessions on el professor presenta el material i sessions dedicades específicament a la resolució de problemes. Es recomana als estudiants que formin grups d’estudi per discutir sobre tasques i lectures.

La metodologia docent proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.

 

Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.


Avaluació

Activitats d'avaluació continuada

Títol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Assistència a classe, resolució d'exercicis 20% 0 0 1, 2, 3, 5, 4, 6
Examen Part I 40% 0 0 1, 2, 3, 5, 4, 6
Examen Part II 40% 0 0 1, 2, 3, 5, 4, 6

  

Aquesta mòdul no preveu el sistema d’avaluatió única.

Examen Part I

40%  

Examen Part II

40%  

Resolució exercicis i Assitència i participació a classe

20%  

L'avaluació proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries. 


Bibliografia

Optimització:

Axler, S.J., Linear algebra done right (Vol. 2). New York: Springer.
Carter, M., Foundations of mathematical economics. MIT Press.
Sydsæter, K., Hammond, P., Seierstad, A. and Strom, A., Further mathematics for economic analysis. Pearson education

 

Probabilitat i Estadística:
Ash, R.B., Real Analysis and Probability, Academic Press.
Bierens, H.J., Introduction to the Mathematical and Statistical Foundations of Econometrics, Cambridge University Press.
Billingsley, P., Probability and Measure, Wiley.
DeGroot, M.H. and Schervish, M.J., Probability and Statistics, Pearson.
Hogg, R.V., McKean, J. and Craig, A.T., Introduction to Mathematical Statistics, Pearson.
Lindgren, B.V., Statistical Theory, Chapman and Hall/CRC.
Rice, J.A., Mathematical Statistics and Data Analysis, Cengage Learning.

 

Referències addicionals seran proporcionades al llarg del curs.


Programari

  • Matlab
  • R
  • Phyton
  • Stata

Llista d'idiomes

Nom Grup Idioma Semestre Torn
(PLABm) Pràctiques de laboratori (màster) 30 Anglès primer quadrimestre matí-mixt
(TEm) Teoria (màster) 30 Anglès primer quadrimestre matí-mixt