1. Números aleatorios (técnicas Monte Carlo) 1.1 Repaso de probabilidad e inferencia 1.2 Técnicas de validación estadística 1.3 Generación de números (pseudo)aleatorios 1.4 Aproximación de probabilidades y volúmenes 1.5 Integración Monte Carlo 2. Simulación de variables y vectores aleatorios 2.1 Método de la transformada inversa 2.2 Técnicas de aceptación-rechazo 2.3 Método de composición 2.4 Distribuciones multivariantes 2.5 Distribución normal multivariante 3. Simulación por sucesos discretos 3.1 Procesos de Poisson 3.2 Procesos Gausianos 3.3 Sistemas de colas (simple y múltiple) 3.4 Modelo de inventario 3.5 Modelo de seguros 3.6 Problema de reparación 3.7 Ejercicio de una opción financiera 4. Reducción de la varianza 4.1 Variables antitéticas 4.2 Variables de control 4.3 Muestreo estratificado 4.4 Muestreo por importancia 5. MCM 5.1 Cadenas de Markov 5.2 Metropolis-Hastings 5.3 Muestreo de Gibbs 6. Introducción al bootstrap 6.1 El principio bootstrap 6.2 Estimación de los errores estándar 6.3 Bootstrap paramétrico 6.4 Intervalos de confianza bootstrap 6.5 Contrastes de hipótesis bootstrap