MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

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1 GUIA DOCENTE DEL MÓDULO MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES Curso

2 I.- DATOS INICIALES DE IDENTIFICACIÓN Nombre del Módulo: Carácter de la materia: Titulación: Curso/Semestre: Departamentos: Profesores responsables: Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones Obligatoria Máster en Dirección de Empresas. MBA segundo curso/primer semestre Matemàtica per a l Economia i l Empresa; Economía Aplicada Investigación Operativa Manuel Mocholí Arce Facultad de Economía, despacho 5F04 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones Olga Blasco Blasco Facultad de Economía, despacho 2P13 II.- INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS GENERALES Con carácter general, el objetivo de la asignatura es dotar al estudiante de los conocimientos matemáticos y estadísticos así como, de los programas informáticos adecuados para que pueda abordar la modelización y resolución de problemas empresariales que le permitan la toma de decisiones. En cuanto a la parte de Investigación operativa, el objetivo es aportar al estudiante el instrumental matemático e informático adecuado para poder tomar las decisiones relativas a los problemas de transporte, asignación, localización y secuenciación, problemas con costes fijos, economías de escala, variables semicontínuas restricciones alternativas y/o excluyentes, así 2

3 como problema con objetivos múltiples. Para lo cual, se pretende adiestrar al estudiante en el arte de la construcción de modelos matemáticos que reflejen los problemas anteriormente mencionados, enseñar a implementar dichos modelos matemáticos en un programa informático que le permita resolverlos y a extraer la máxima información de las soluciones para tomar la decisión más adecuada y poder realizar propuestas de mejora. Además, se pretende que el estudiante aprenda a debatir con sus compañeros, exponer y defender sus opiniones frente al resto y realizar las críticas pertinentes a las opiniones de los demás, a partir de las discusiones que el profesor fomentará en las clases prácticas y seminarios. Desarrollar la capacidad para trabajar en grupo Habilidad para obtener la información y describir en términos matemáticos un problema real. Ser capaz de exponer y defender sus ideas de forma coherente, y con los argumentos necesarios para convencer a sus compañeros de lo adecuado de sus propuestas y saber aceptar o rebatir sus críticas. En cuanto a la parte de Análisis de datos para la toma de decisiones, el objetivo es dotar al estudiante de un conjunto de herramientas de análisis que constituyan un apoyo básico, de forma que le permitan contrastar las hipótesis o supuestos que planteen. El objetivo de este módulo es desarrollar las técnicas estadísticas y saber elegir aquella más adecuada para cada problema concreto. El desarrollo de las clases seguirá el siguiente esquema: Planteamiento del problema que se desea estudiar. Recogida de la información y tratamiento de los datos. Aplicación de la técnica más adecuada para resolver el problema planteado, utilizando el software más apropiado para ello. Interpretación de los resultados obtenidos. Presentación de la información. 3

4 III.- VOLUMEN DE TRABAJO Síntesis: ACTIVIDAD Horas/curso Créditos ECTS Inv Operativa, Análisis de Datos I.O. A.D. I.O. A.D. Sesiones expositivas y/o participativas Formas didácticas participativas Trabajo autónomo Asistencia a tutorías Estudio independiente Pruebas escritas u orales TOTAL VOLUMEN DE TRABAJO 75 h 75h 3 c 3c Sesiones expositivas y/o participativas. Lección magistral, clases participativas (grupo completo): 20 horas (0.8 créditos ECTS). Formas didácticas participativas. Sesiones prácticas participativas para la resolución de problemas individual o en grupo, con aplicación de las técnicas correspondientes, presentaciones orales, discusiones, debates, etc individualmente o en grupo): 28 horas (1.12 créditos ECTS). Trabajo autónomo individual o en equipo supervisado mediante un sistema tutorial, realización de trabajos (individualmente o en grupo): 40 horas (1.6 créditos ECTS). Asistencia a tutorías: 11 horas (0.44 créditos ECTS). Estudio independiente del estudiante: 43 horas (1.72 créditos ECTS). Realización de pruebas escritas u orales: 8 horas (0.32 créditos ECTS). 4

5 IV.- COMPETENCIAS A ADQUIRIR CONTENIDOS Las competencias a adquirir con el módulo son las siguientes: 1. Ser capaz de definir, resolver y expresar de forma sistemática problemas complejos 2. Ser capaz de elegir la herramienta analítica más adecuada para resolver un problema que implique la toma decisiones de gestión 3. Ser capaz de aplicar métodos analíticos y matemáticos para el análisis y resolución de problemas económicos y empresariales 4. Conocer un lenguaje de Programación 5. Aprender a utilizar los programas estadísticos que facilitan la aplicación de herramientas de análisis a problemas de gestión 6. Ser capaz de expresarse en lenguajes formales y simbólicos 7. Ser capaz de tomar decisiones entre múltiples soluciones 8. Ser capaz de presentar adecuadamente en un informe la información que es relevante de la aplicación de la herramienta estadística V.- CONTENIDOS INVESTIGACIÓN OPERATIVA 1. Conceptos básicos 1.1. Modelos y clasificación 1.2. Fases del proceso de modelización 1.3. Aspectos fundamentales de la modelización 1.4. Resolución de modelos básicos con GAMS 1.5. Tratamiento de datos y generación de modelos con GAMS 2. Problemas de Transporte 2.1. Modelización y formulación del problema de transporte 2.2. Propiedades matemáticas del problema del transporte 2.3. Transporte con transbordo 5

6 2.4. Transporte multidimensional 2.5. Problemas de localización 2.6. Problemas de asignación 3. Problemas de en redes 3.1. Conceptos básicos de redes 3.2. Problema del camino más corto 3.3. Problema del flujo a coste mínimo 3.4. Problema del flujo máximo 3.5. Problemas de secuenciación (CPM) 4. Problemas con condiciones particulares 4.1. Problemas con restricciones alternativas (either or) 4.2. Problemas con restricciones condicionales (If then) 4.3. Problemas con economías de escala 4.4. Problemas con variables semicontínuas Bibliografía: Mocholí, M. y Sala, R. (1.999): "Decisiones de optimización. Ed. Tirant lo Blanc. Valencia. Taha, H.A. (2004): Investigación de Operaciones. Ed. Pearson-Prentice Hall. México Villalba, D y Jerez, M (1.990): Sistemas de Optimización para la planificación y toma de decisiones. Ed. Pirámide. Madrid 6

7 ANÁLISIS DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES 1. La investigación estadística Introducción Formulación estadística de problemas Análisis de datos y extracción de la información Presentación y comunicación de los resultados. 2. Muestreo y contraste de hipótesis Introducción Conceptos básicos Tipos de muestreo Intervalos de confianza Contrastes de hipótesis. 3. Regresión lineal múltiple Introducción El modelo de regresión lineal múltiple y su estimación por mínimos cuadrados Hipótesis estadísticas básicas del modelo Medidas de la bondad del ajuste. 4. Análisis de conglomerados Introducción Medidas de similaridad Formación de los grupos: Análisis jerárquico de conglomerados Formación de los grupos: Análisis no jerárquico de conglomerados. 7

8 5. Análisis discriminante Introducción Clasificación de dos poblaciones Análisis discriminante con más de dos poblaciones Análisis factorial discriminante. 6. Análisis de componentes principales Introducción Componentes principales de dos variables Obtención de las componentes principales en el caso general y sus propiedades Interpretación. Bibliografía: Casas, J.M. (2011). Estadística II: Inferencia Estadística. Editorial Universitaria Ramón Areces. Madrid. Lévy, J.P.; Varela, J. (2003). Análisis multivariable para las ciencias sociales. Pearson-Prentice Hall. Madrid. Hair, J.F.; Anderson, R.; Tatham, R.L.; Black, W.C. (1999). Análisis Multivariante. Prentice Hall. Madrid. Uriel, E.; Aldás, J. (2005). Análisis multivariante aplicado: aplicaciones al marketing, investigación de mercados, economía, dirección de empresas y turismo. Thomson. Madrid. 8

9 VI.- EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE En el proceso de evaluación se tendrán en cuenta la participación activa de los estudiantes en las clases, sus intervenciones en las sesiones prácticas y los trabajos presentados tanto individualmente como en grupo. Está parte de la evaluación será como mínimo del 30% de la nota final. Caso de ser necesaria la realización de algún examen final, la nota de éste no podrá superar el 70% de la nota final VI.- CRONOGRAMA Día y mes Contenido 19 de Septiembre Investigación Operativa 26 de Septiembre Análisis de Datos 3 de Octubre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 10 de Octubre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 17 de Octubre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 24 de Octubre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 31 de Octubre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 7 denoviembre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 14 de Noviembre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 21 de Noviembre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 28 de Noviembre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 5 de Diciembre Investigación Operativa y/o Análisis de Datos 9

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