Matemáticas Estadística

1. Saber modelar y aplicar métodos de optimización y simulación en la toma de decisiones empresariales. 2. Conocer las condiciones que deben cumplir las soluciones de los problemas de optimización. 3. Saber usar herramientas y técnicas de optimización y simulación modernas para su resolución eficaz.

1. Introducción: Proceso de modelado en la toma de decisiones 2. Optimización de modelos lineales 2.1 Optimalidad 2.2 Ejemplos: planificación financiera, etc. 3. Optimización de modelos discretos 3.1 Optimalidad 3.2 Ejemplos: gestión de proyectos, mercados eléctricos, etc. 4. Optimización de modelos no lineales 4.1 Condiciones de optimalidad 4.2 Mínimos cuadrados 4.3 Método de Newton 4.4 Ejemplos: estimación de "betas" de acciones, gestión de carteras, etc. 5. Simulación 5.1 Ejemplos: precios de acciones, overbooking, etc.

Teoría (3 ECTS), Prácticas (3 ECTS). 14 Clases magistrales con material de apoyo disponible en la Web. Otras 14 sesiones entre sesiones de ejercicios prácticos y prácticas computacionales en aulas informáticas.