Competencias do título |
Código
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Competencias do título
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A1 |
Alcanzar un conocimiento básico en un área de Ingeniería/Ciencias Aplicadas, como punto de partida para un adecuado modelado matemático, tanto en contextos bien establecidos como en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares. |
A2 |
Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos previamente establecidos. |
A4 |
Ser capaz de seleccionar un conjunto de técnicas numéricas, lenguajes y herramientas informáticas, adecuadas para resolver un modelo matemático. |
A5 |
Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería. |
A8 |
Saber adaptar, modificar e implementar herramientas de software de simulación numérica. |
A9 |
Conocer, saber seleccionar y saber manejar las herramientas de software profesional (tanto comercial como libre) más adecuadas para la simulación de procesos en el sector industrial y empresarial. |
B1 |
Saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios, incluyendo la capacidad de integrarse en equipos multidisciplinares de I+D+i en el entorno empresarial. |
B2 |
Poseer conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial |
B3 |
Ser capaz de integrar conocimientos para enfrentarse a la formulación de juicios a partir de información que, aun siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos. |
B4 |
Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. |
B5 |
Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado. |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias do título |
Ter unha visión panorámica da oferta de software financeiro existente no mercado |
AM4 AM8
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BM1 BI1
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Saber manexarse con Excel para utilizalo con soltura na resolución eficiente dalgúns problemas financeiros estudados na materia de modelos. |
AM1 AM4 AM5 AM8 AM9
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BM1 BM2 BI1
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Coñecer algunhas ferramentas específicas de Matlab para a valoración de produtos e situacións financeiras |
AM2 AM4 AM8 AM9
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BM1 BM2 BM3 BI1
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Ser capaz de elaborar software financeiro orixinal no ámbito de programación Matlab, utilizando se é necesario os toolboxes de finanzas. |
AM4 AM5 AM8 AM9
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BP1 BM1 BM2 BM3 BI1
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Ser capaz de elaborar software financeiro que requira a interacción entre Matlab e Excel, utilizando ademais a ferramenta Excellink. |
AM4 AM5 AM8 AM9
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BP1 BM1 BM2 BM3 BI1
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Saber elaborar software financeiro orixinal en Python, utilizando cando sexa necesario librerías de Python |
AM4 AM5 AM8 AM9
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BM1 BM3
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Contidos |
Temas |
Subtemas |
1. Unha panorámica das ferramentas de software profesional en finanzas |
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2. Introdución a Excel orientado á súa utilización en finanzas |
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3. Interacción Excel - VBA - Matlab: Excel Link |
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4. Ferramentas específicas de Matlab en finanzas |
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5. Elaboración de software de valoración financeira en Excel e Matlab |
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6. Elaboración de software de valoración financeira en Python |
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7. Ferremientas específicas de Python en finanzas |
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Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Solución de problemas |
A4 A5 A9 A8 B2 B5 B3 |
0 |
22 |
22 |
Sesión maxistral |
A1 A2 A4 A5 A9 A8 B2 B5 B1 B4 |
21 |
0 |
21 |
Traballos tutelados |
A4 A5 A9 A8 B5 B3 |
0 |
30 |
30 |
Solución de problemas |
A4 A5 A9 A8 B2 B5 B3 |
4 |
4 |
8 |
Prácticas a través de TIC |
A9 A8 B4 |
21 |
42 |
63 |
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Atención personalizada |
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6 |
0 |
6 |
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*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Solución de problemas |
O alumno deberá resolver algunhas das cuestións e problemas que permiten practicar o uso das ferramentas de software |
Sesión maxistral |
Describirse a utilización das ferramentas de software (Excell, Matlab, etc) para a resolución de modelos e problemas financeiros, algúns deles estudados na materia de modelos matemáticos en finanzas |
Traballos tutelados |
Encargaranse traballos ou proxectos que consisten en resolver problemas financeiros utilizando as distintas ferramentas de software que se explicaron |
Solución de problemas |
Formularanse problemas de valoración financeira mediante as ferramentas de software explicadas para a súa resolución presencial |
Prácticas a través de TIC |
Se resolverán exemplos con axuda do ordenador e practicaranse os comandos das distintas ferramentas de software con exemplos financeiros |
Atención personalizada |
Metodoloxías
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Prácticas a través de TIC |
Solución de problemas |
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Descrición |
Ademais das consultas en clase, atenderanse de modo personalizado as dúbidas que os alumnos formulen por correo electrónico ou en horas de tutoria previamente concertadas. |
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Avaliación |
Metodoloxías
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Competencias |
Descrición
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Cualificación
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Traballos tutelados |
A4 A5 A9 A8 B5 B3 |
Encargaranse traballos ou proxectos que consisten en resolver problemas financeiros utilizando as distintas ferramentas de Excell (30) e Python(45) que se explicaron
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75 |
Solución de problemas |
A4 A5 A9 A8 B2 B5 B3 |
Se formularán problemas de valoración financeira mediante as ferramientas de software en Matlab explicadas para a súa resolución presencial |
25 |
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Observacións avaliación |
Os criteiros de avaliación da segunda convocataria son os mesmos que na primeira convocatoria.
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Fontes de información |
Bibliografía básica
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Hans Petter Langtangen (2009). A primer on Scientific Programming with Python. Springer
The Math Works Inc. (2005). Financial Derivatives Toolbox User’s Guide .
The Math Works Inc. (2005). Financial Toolbox User’s Guide.
(). http://matplotlib.org.
(). http://numpy.org.
(). http://pydata.org.
(). http://www.mathworks.com.
(). http://www.python-excell.org.
(). http://www.quantlib.org.
(). http://www.scipy.org.
Mark Lutz (2013). Learning Python. O'Really
Yves Hilpisch (2015). Python for finance. Analyze big finncial data. O'Really
Goutham Balaramen, Luigi Ballagio (2019). QuantLib Python Cookbook. |
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Bibliografía complementaria
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Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Métodos numéricos e programación/614855201 | Modelos matemáticos nas finanzas/614855211 | Métodos numéricos estocásticos/614855226 |
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Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
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Materias que continúan o temario |
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