Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Métodos Cuantitativos Código 611532004
Titulación
Máster Universitario en Economía
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
 Primero Obligatoria 6
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Economía
Coordinador/a
Perez Lopez, Jose Benito
 Correo electrónico
benito.perez@udc.es
Profesorado
Pereira Saez, Maria Jose
Perez Lopez, Jose Benito
 Correo electrónico
maria.jose.pereira@udc.es
benito.perez@udc.es
Web
Descripción general A asignatura divídese en dous módulos, un de Matemáticas e outro de Estatística, que se desenvolverán de forma independiente e simultánea durante a primeira mitade do cuadrimestre.
No módulo de Matemáticas aprenderase a traballar cas principais ferramentas de optimización e resolución de ecuaciones diferenciais para a súa posterior aplicación noutras asignaturas do máster.
O módulo de Estatística ten un enfoque aplicado. O principal obxectivo será que cada alumno/a sexa quen de aplicar na súa actividade profesional ou investigadora técnicas estatísticas xa aprendidas previamente na súa meirande parte e que requiren da preparación e a análise de datos (en ocasións grandes volumes, utilizando as ferramentas TIC, principalmente o entorno R, ademáis das follas de cálculo habituais.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos
Non se realizarán cambios

2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen
A metodoloxía docente exposta nesta guía docente utilizarase independentemente do grao de presencialidade baixo o que se imparta a materia.

*Metodoloxías docentes que se modifican
En caso de que a docencia e as titorías non poidan impartirse de xeito presencial, empregaranse as ferramentas do Campus Remoto.

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado
-Correo electrónico: Diariamente. De uso pra facer consultas, solicitar encontros virtuais para resolver dúbidas e facer o seguimento dos traballos tutelados.
– Campus remoto: Diariamente. Segundo a necesidade do alumando. Dispoñen de foros temáticos asociados aos módulos da materia, para formular as consultas necesarias. Dispoñen de videoconferencia para a realización de tutorías en liña.

4. Modificacións na avaliación
O método de avaliación non precisa ningunha adaptación. No caso de que o exame non poida realizarse de forma presencial, realizarase virtualmente a través das ferramentas do Campus Remoto.

*Observacións de avaliación:

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía
Non se realizarán cambios. Xa dispoñen de todos os materiais de traballo da maneira dixitalizada no Campus Remoto.

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 CE1 - Conocimiento de las herramientas matemáticas, estadísticas y econométricas necesarias para manejar con rigor los modelos económicos
A3 CE3 - Manejo de las técnicas econométricas actuales.
A4 CE4 - Capacidad para modelar situaciones económicas concretas y obtener resultados con datos numéricos aplicando las técnicas econométricas pertinentes.
A8 CE8 - Analizar y proponer cambios en el diseño de las organizaciones y de los sistemas de incentivos que mejoren el funcionamiento de los mismos en tener de su eficiencia.
A10 CE10 - Participar en grupos de trabajo interdisciplinarios ligados al estudio de las tendencias socio- económicas de largo plazo.
A12 CE12 - Analizar las ventajas y los inconvenientes de la regulación y de las políticas económicas y proponer alternativas.
B2 CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
B5 CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
B7 CG2 - Capacidad de concebir, diseñar y poner en práctica un proceso sustancial de investigación en el campo de la economía en general, y en particular en sus áreas de especialización, con rigor académico.
B12 CG7 - Capacidad para presentar y defender con rigor, claridad y precisión nuevas ideas tanto en el entorno habitual de trabajo como en reuniones científicas nacionales o internacionales.
C4 CT4 - Capacidad para interaccionar y defender con rigor, claridad y precisión ante otro especialistas trabajos, propuestas, nuevas ideas etc.
C5 CT5 - Comunicación oral e escrita.
C10 CT10 - Capacidad de análisis y síntesis.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Comprender las herramientas matemáticas y estadísticas básicas, necesarias para la formalización del comportamiento económico. AM1
AM4
 BM2
 CM10
Habilidades en la búsqueda, identificación e interpretación de fuentes de información económica relevante y su contenido. AM8
AM12
 BM5
 CM10
Capacidad de formular modelos simples de relación de las variables económicas basada en el manejo de instrumentos técnicos. AM1
AM3
 BM7
BM12
 CM4
CM5
Evaluar utilizando técnicas empíricas las consecuencias de distintas alternativas de acción y seleccionar las más idóneas. AM10
AM12
 BM7
 CM4
Fomentar la actitud crítica y autocrítica. AM10
 BM5
BM12
 CM4
Manejar el planteamiento y resolución de distintos problemas de optimización estática y dinámica. Conocer los métodos estadísticos. AM1
AM3
AM12
 BM2
BM7
 CM10

Contenidos
Tema Subtema
MATEM_1. Convexidad y optimización Autovalores, autovectores, diagonalización de matrices.
Conjuntos y funciones convexos.
Convexidad y diferenciabilidad.
Optimización con restricciones de igualdad.
Optimización con restricciones de desigualdad.
MATEM_2. Ecuaciones diferenciales Concepto de ecuación diferencial
Ecuaciones diferenciales de orden 1.
Sistemas de ecuaciones diferenciales.
Equilibrio, estabilidad, diagrama de fases.
MATEM_3. Optimización dinámica Presentación del problema
Condiciones de primer orden.
Condición de transversalidad.
Condición suficiente.
Horizonte infinito.
ESTAD_1. Análisis de datos con R Introducción a R.
Preparación de los datos.
Análisis exploratorio de los datos.
ESTAD_2. Variables aleatorias y estimación de parámetros Tipos de variables aleatorias, caracterización, ejemplos notables.
Simulación de variables aleatorias.
Estimación de parámetros.
Propiedades de los estimadores.
ESTAD_3. Inferencia estadística: intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Métodos para obtener intervalos de confianza (método pivotal, métodos bootstrap).
Elementos de un contraste de hipótesis.
Contrastes clásicos en el contexto paramétrico.
Contrastes no paramétricos.
Contrastes de la bondad del ajuste.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Prácticas a través de TIC A3 B5 C5 10 21 31
Trabajos tutelados A8 A10 B2 B12 C4 C5 C10 1 16 17
Solución de problemas A4 A1 A3 A8 B7 10 30 40
Prueba mixta A4 A1 B2 B12 C4 C5 4 21 25
Sesión magistral A4 A1 A12 B7 C10 9 27 36
 
Atención personalizada 1 0 1
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Prácticas a través de TIC Clases en las que se trabajarán tanto los contenidos matemáticos como estadísticos de la materia utilizando software específico (R). El objetivo principal será la realización de tareas enminentemente prácticas con el apoyo de los medios informáticos.
Trabajos tutelados El profesor dará las indicaciones necesarias para que cada alumno resuleva los problemas que se le planteen con el objetivo de aprender a aplicar los conocimientos adquiridos.
Solución de problemas Se dedicarán estas horas a aplicar los contenidos teóricos adquiridos por los alumnos a diferentes situaciones y modelos económicos.
Prueba mixta Se realizará una prueba mixta de contenidos mínimos articulada en dos bloques (Matemáticas y Estadística) que corresponde con el examen final. Esta prueba se considera fundamental en la evaluación por lo que será necesario obtener en ella un mínimo del 50% de su calificación para que se computen el resto de actividades evaluadas.
Sesión magistral Lección impartida por el profesor en diferentes formatos (teoría, problemas, ejemplos generales etc.). El profesor puede contar con el apoyo de medios audiovisuales e informáticos. El objetivo de estas sesiones será introducir al alumnado en los conceptos básicos de esta materia y transmitirle el conocimiento que necesita para iniciar su aprendizaje.

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas a través de TIC
Trabajos tutelados
Descripción
-Tiempo que el profesor/a reserva para atender y resolver dudas al alumnado, bien sea de forma individual o en pequeños grupos.
-La atención personalizada se prestará en las horas de clase y en el horario semanal de tutorías del profesor.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas a través de TIC A3 B5 C5 Pruebas de aplicación de los elementos y técnicas del contenido de la asignatura mediante el uso de herramientas TIC. 30
Trabajos tutelados A8 A10 B2 B12 C4 C5 C10 Pruebas de carácter práctico, tanto individuales como en grupo, que pongan en práctica la metodología de aplicación de las técnicas del contenido de la asignatura. 30
Prueba mixta A4 A1 B2 B12 C4 C5 Se realizará una prueba de contenidos mínimos, articulada en dos bloques (Matemáticas y Estadística) que corresponde con el examen final. Esta prueba se considera fundamental en la evaluación por lo que será necesario obtener en ella un mínimo del 50% de su calificación para que se computen el resto de actividades evaluadas 40
 
Observaciones evaluación

La
asignatura se divide en dos módulos, el de Matemáticas y el de Estadística.
Ambos bloques se desenvolverán de forma autónoma y simultánea durante la
primera parte del primer cuatrimestre.

Los
criterios de evaluación serán los mismos en ambos módulos, y la nota final de la
asignatura consistirá en la suma de las notas totales de cada módulo.

El 60% de la
nota máxima corresponde a las pruebas de evaluación continua, prácticas a
través de TIC y trabajos tutelados, mientras que el 40% restante corresponde a
las pruebas objetivas.

Cada bloque
tendrá un peso do 50% na calificación final.

Nota Non
Presentado/a: corresponde al alumnado, cuando solo participa en actividades de evaluación
que tienen un peso inferior al 20% da nota final, independientemente de la nota
alcanzada.

Segunda
oportunidad y convocatoria avanzada: los criterios de evaluación son los mismos
para todas las oportunidades de evaluación. En la llamada avanzada es posible
recuperar os puntos de la evaluación continua mediante preguntas añadidas de forma
adicional para a proba objetiva final.

Estudiantes
con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial e exención académica de
exención de asistencia: Salvo las fechas aprobadas por el Consello de Facultade
para la proba objetiva final, para las otras pruebas se acordará un calendario
específico de fechas compatibles con su dedicación al comienzo del curso.

En condiciones
de evaluación final: Está prohibido acceder a la sala de exámenes con cualquier
dispositivo que permita la comunicación con el exterior y / o el almacenamiento
de información.

Identificación
del alumno: El alumnado deberá acreditar su personalidad de acuerdo con la
normativa vigente.


Fuentes de información
Básica Wasserman, L. (2003). All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference.. Springer
Adams, R. (2009). Cálculo. Pearson.
Barro, R., Sala-i-Martin, X. (2004). Economic Growth. MIT Press
Ruiz-Maya Pérez, L., Martín Pliego, F.J. (2005). Fundamentos de Inferencia Estadística. Ed. Thomson
Sydsaeter, K., Hammond, P. Seierstad, A., Strom, A. (2008). Further Mathematics for Economic Analysis. Prentice-Hall

Complementária Kamien, M., Schwartz, N. (2012). Dynamic Optimization, Second Edition: The Calculus of Variations and Optimal Control in Economics and Management. Dover Publications, Inc
García Pérez, A. (2009). Estadística Aplicada con R. UNED


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente
Técnicas Econométricas/611532003

Asignaturas que continúan el temario
Técnicas Avanzadas para el Análisis de Datos/611532032

Otros comentarios

Las materias de Matemáticas son recomendables para cursar la materia de Estadística I, ya que facilitan el trabajo, sin embargo, con algo más de esfuerzo también se pode superar la Estadística II, aunque no se tengan superadas las Matemáticas. En el caso de Estadística I, para los alumnos que no la tengan superada, sería muy recomendable que tuvieran por lo menos unos conocimentos básicos, que podrían haber adquirido simplemente intentando aprobar esa materia, o en los cursos de bachillerato. Como compensación al esfuerzo que tendrán que realizar para cursar Estadística II sin haber superado  Estadística I está el hechoo de que practicarán conceptos da materia de primero.

El material didáctico figurará en la plataforma virtual da materia (Moodle), o se podrá acceder a él a partir de ella.

Recomendaciones vinculadas al objetivo de facultad sostenible:

1.    La entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta asignatura:

  a.    Se solicitará en formato virtual y/o soporte informático

  b.    Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos

2.    Se debe tener en cuenta la importancia de los principios éticos relacionados con los valores de sostenibilidad en los comportamientos personales y profesionales.


(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías