Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
MÉTODOS MATEMÁTICOS Y ESTADÍSTICOS
Código:
310695
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2333 - MASTER UNIVERSITARIO EN CRECIMIENTO Y DESARROLLO SOSTENIBLE
Curso académico:
2019-20
Centro:
5 - FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES (AB)
Grupo(s):
10 
Curso:
1
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: MARIA ELISA AMO SAUS - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Melchor de Macanaz/3.05
ANÁLISIS ECONÓMICO Y FINANZAS
2333
elisa.amo@uclm.es
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Profesor: MARIA DE LA O GONZALEZ PEREZ - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Melchor de Macanaz/3.12
ANÁLISIS ECONÓMICO Y FINANZAS
2368
mariao.gonzalez@uclm.es
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Profesor: MARIA LETICIA MESEGUER SANTAMARIA - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Melchor de Macanaz
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
2184
mleticia.meseguer@uclm.es
Consult Virtual Campus of the Subject

Profesor: JUAN FRANCISCO ORTEGA DATO - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Melchor de Macanaz
ANÁLISIS ECONÓMICO Y FINANZAS
8281
juanfco.ortega@uclm.es
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Profesor: MANUEL VARGAS VARGAS - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Melchor de Macanaz/2.22
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
2363
manuel.vargas@uclm.es
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2. REQUISITOS PREVIOS

Los alumnos deben haber  recibido un curso de iniciación (nivel de grado) en Matemáticas y  Estadística así como tener conocimientos de regresión lineal.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

La Matemática está presente en el proceso educativo para contribuir al desarrollo integral de los estudiantes, con el objeto de aumentar las perspectivas de asumir los retos del siglo XXI, época signada por la ciencia y la técnica. Las matemáticas  tienen  un papel formativo, pues al ser una ciencia que a partir de nociones fundamentales desarrolla teorías que se valen únicamente del razonamiento lógico, contribuye a desarrollar el pensamiento lógico – deductivo, permitiendo formar sujetos capaces de observar, analizar y razonar. De esa manera posibilita la aplicación de los conocimientos fuera del ámbito universitario, donde se deben tomar decisiones, enfrentarse y adaptarse a situaciones nuevas, exponer sus opiniones y ser receptivos con las de los demás. Esta ciencia posee también un valor instrumental, ya que sirve como herramienta para resolver problemas en todas las actividades humanas, en nuestro caso las relacionadas con el crecimiento económico y el desarrollo sostenible.

Por otro lado el uso, tratamiento y análisis de información cuantitativa es cada vez más importante en cualquier disciplina socio-económica. Tanto para el conocimiento de la realidad como para la modelización o evaluación de acciones, es necesario disponer de técnicas estadísticas adecuadas al fenómeno estudiado, que permitan obtener conclusiones válidas y contrastables. Por ello, resulta sumamente útil familiarizarse con métodos estadísticos que permitan superar las limitaciones de la regresión lineal básica y que puedan ser aplicados cuando no se dispone de una amplia base de datos o éstos no se ajustan al supuesto de normalidad habitual en las técnicas más conocidas.

Así, en esta asignatura se muestran las alternativas más habituales para el análisis de datos cualitativos, la construcción y validación de escalas y el análisis de regresión latente mediante el modelo de mínimos cuadrados parciales, encuadrado dentro de la modelización de ecuaciones estructurales. El objetivo básico es dotar al alumnado de los conocimientos básicos para el análisis estadístico en situaciones donde los métodos de regresión clásica no son aplicables, completando la formación cuantitativa desarrollada en otras asignaturas del programa, y permitiendo el desarrollo de un marco metodológico coherente para la extracción de información y contraste de hipótesis.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
CB06 Poseer y comprender 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.
CB07 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.
CB08 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsibilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB09 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades .
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.
CE01 Capacidad de aplicar los modelos de crecimiento y desarrollo a distintos entornos, países, regiones, zonas rurales o urbanas y de elaborar a partir de ellos políticas adecuadas.
CE02 Capacidad para evaluar las posibilidades y límites de los distintos enfoques, modelos y teorías de crecimiento y desarrollo.
CE03 Capacidad de realizar una análisis cuantitativo de la economía para la toma de decisiones.
CE04 Capacidad para identificar actualmente y con perspectiva histórica los factores y límites de crecimiento y desarrollo económicos y sociales.
CE05 Capacidad para elaborar y evaluar planes de desarrollo, actuaciones empresariales y políticas públicas orientadas al crecimiento y desarrollo sostenible.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Que el alumno conozca y sepa aplicar modelos estadísticos con variables cualitativas y cuantitativas.
Que el alumno profundice en el conocimiento y manejo del álgebra matricial, valores y vectores propios, así como del modelo de von Newman.
Que el alumno sea capaz de construir, validar y analizar las escalas de medida y se familiarice con el manejo de software R y Smart PLS en el análisis de crecimiento y el medio ambiente.
Que le alumno sepa aplicar al análisis del crecimiento económico y los ciclos y el medio ambiente el cálculo con ecuaciones en diferencias finitas, y modelos no lineales.
Resultados adicionales
Descripción
Habilidad para la formalización estadística de hipótesis y enunciados teóricos.
Capacidad para el análisis, interpretación, discusión y comunicación de resultados empíricos.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Algebra matricial. Valores y vectores propios. El modelo de crecimiento de Von Neumann
  • Tema 2: Sistemas dinámicos (ecuaciones diferenciales y en diferencias finitas) para el análisis del crecimiento y ciclos
  • Tema 3: Modelos no lineales y su aplicación al análisis del crecimiento y medio ambiente
  • Tema 4: Modelos estadísticos para variables cualitativas
    • Tema 4.1: Medidas de asociación: Tablas de contingencia y estadístico chi-cuadrado
    • Tema 4.2: Modelos de respuesta discreta: modelos log-lineales
  • Tema 5: Construcción, validación y análisis de escalas de medida
    • Tema 5.1: Tipos de escalas. Validación
    • Tema 5.2: Modelos de regresión con variables latentes: Mínimos cuadrados parciales (PLS)
  • Tema 6: Análisis estadístico con software especializado
7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Rec Descripción
Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA] Combinación de métodos CE02 CE04 CE05 CE01 CE03 1 25 N N N Uso de materiales escritos, digitales interactivos y audiovisuales
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Combinación de métodos CB06 CE02 CB07 CE04 CB09 CB08 CE05 CB10 CE01 CE03 0.68 17 S N S Talleres de casos o de prácticas o de presentaciones de trabajos grupales
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo CB10 4.2 105 N N N
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CE02 CB07 CE04 CB09 CB08 CE05 CE01 CE03 0.12 3 S N S Resolución de ejercicios empíricos reales.
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 0.12 Horas totales de trabajo presencial: 3
Créditos totales de trabajo autónomo: 5.88 Horas totales de trabajo autónomo: 147
Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria
Rec: Actividad formativa recuperable
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
  Valoraciones  
Sistema de evaluación Estudiante presencial Estud. semipres. Descripción
Prueba final 20.00% 20.00% La prueba final consistirá en el planteamiento y resolución de una situación empírica mediante técnicas estadístico-matemáticas.
Resolución de problemas o casos 80.00% 80.00%
Total: 100.00% 100.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Igual que en la ordinaria
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Combinación de métodos] 25
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Combinación de métodos] 17
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 105
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 3

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Aguilera Del Pino, Ana María Tablas de contingencia bidimensionales La muralla Hespérides 84-7133-708-8 2001 Ficha de la biblioteca
Aguilera Del Pino, Ana María Modelización de tablas de contingencia multidimensionales La Muralla 978-84-7133-760-3 2006 Ficha de la biblioteca
Barbollá, R. y Sanz, P. Álgebra lineal y teoría de matrices Madrid Prentice-Hall 84-8322-008-3 1998  
Barrios, J.; González, C. y Moreno J.C. Algebra matricial para economía y empresa Madrid DELTA Publicaciones 84-96477-32-0 2006 Ficha de la biblioteca
Blunch, Niels J. Introduction to structural equation modelling using SPSS and SAGE 978-1-4129-4556-1 2008 Ficha de la biblioteca
Chiang, A. C. Fundamental Methods of Mathematical Economics Boston McGraw-Hill 0-07-123823-9978-0-0 2005  
Cramer, J.S. Logit models from economics and other fields Cambridge University Press 0-521-81588-6 2003 Ficha de la biblioteca
Esposito Vinci, V.; Chin, W.W., Heseler, J.; Wang, H. Handbook of partial least squares : concepts, methods and ap Berlin Springer 978-3-540-32825-4 2010 Ficha de la biblioteca
Everit, Brian S. An R and S-PLUS companion to multivariate analysis Springer 978-1-85233-882-4 2005 Ficha de la biblioteca
Fernandez, C. et al. Ecuaciones diferenciales y en diferencias Thomson 2003  
Fuente, A. Mathematical Methods and Models for Economists Cambridge : University Press 0-521-58512-0 2000 Ficha de la biblioteca
Gandolfo, G Economic Dynamics Springer 3-540-60988-1 1997  
Hair, J.F.; Anderson, R.E.; Tatham, R.I. y Black, W.C. Análisis Multivariante (5ª Ed.) Madrid Prentice-Hall 84-8322-035-0 1999  
Kleiber, Christian (1966-) Applied econometrics with R Springer 978-0-387-77316-2 2008 Ficha de la biblioteca
Lomelí, H. y Rumbos, B. Métodos dinámicos en economía Thomson 2003  
Lévy-Mangin, J.P. y Varela, J. Análisis multivariable para las ciencias sociales Madrid Pearson ¿ Prentice Hall 84-205-3727-6 2003 Ficha de la biblioteca
Pasinetti, Luigi Lecciones de teoría de la producción Madrid Fondo de Cultura Económica 84-375-0238-1 1983 Ficha de la biblioteca
Ruiz-Maya, L.; Martín-Pliego, F.J.; Montero, J.M. y Uriz, P. Análisis estadístico de encuestas: datos cualitativos Madrid AC 84-7288-160-1 1995  
Schumacker, Randall E. A beginner¿s guide to structural equation modeling Routledge 978-1-84169-890-8 2010 Ficha de la biblioteca



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