Código: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LOS NEGOCIOS Materia: Métodos Cuantitativos. Módulo: Formación Transversal. Presenciales: 1.

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1 MASTER EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (MBA) Plan: 2009 Nombre de asignatura: Código: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LOS NEGOCIOS Materia: Métodos Cuantitativos Módulo: Formación Transversal Carácter: Obligatorio Créditos ECTS: 4.0 Presenciales: 1.4 No presenciales: 2.6 Duración: Trimestral Trimestre: 1 Idioma en el que se imparte: Castellano Profesor: Gregorio Tirado Domínguez, Departamento de Estadística e Investigación Operativa II, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. gregoriotd@ucm.es Breve descriptor: Se presentarán diferentes técnicas estadísticas, econométricas y de optimización de interés para la correcta interpretación de conjuntos de datos económicos y empresariales y para la obtención de predicciones y ayuda en la toma de decisiones. La metodología de enseñanza será fundamentalmente aplicada y estará basada en el estudio de problemas y casos reales. El análisis de estos casos se utilizará para motivar e introducir las diferentes técnicas estadísticas, econométricas y de optimización, que se utilizarán después para interpretar adecuadamente la situación y tomar las decisiones necesarias para su mejora. Requisitos: Se considera necesario que el alumno tenga los conocimientos de un curso básico de Probabilidad, Estadística y Análisis de Datos. Objetivos: Se trata de que el alumno adquiera los conocimientos suficientes para que utilice adecuadamente un conjunto de herramientas estadísticas, econométricas y de optimización (Estimación, Contraste de Hipótesis, Correlación, Regresión Lineal, Programación Lineal, Optimización en redes, Gestión de Inventarios y Proyectos, ) de interés para la toma de decisiones en la Empresa. Además, adquirirá conocimientos básicos de Métodos de Decisión en ambiente de certeza, riesgo e incertidumbre. 1

2 Competencias o destrezas que se van a adquirir (síntesis): - Generales (CG): CG1: Capacidad de análisis y síntesis. CG2: Capacidad de organización y planificación. CG3: Capacidad de comunicación y trabajo en equipo. - Transversales (CT): CT1: Capacidad de búsqueda de información e investigación. CT2: Capacidad para recibir información en inglés. CT3: Capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica. CT4: Usar tecnologías de la información y las telecomunicaciones. - Específicas (CE): CE1: Dominio de los conceptos y elementos estadísticos y econométricos necesarios para su uso en el análisis económico-empresarial. CE2: Capacidad para describir y plantear modelos de decisión a partir de situaciones reales o simuladas identificando los elementos y características de cada caso. CE3: Realizar de una forma adecuada la selección, ordenación y descripción de un conjunto de datos para efectuar un análisis estadístico y econométrico lo más eficiente posible. CE4: Destreza en la utilización de programas informáticos especializados en aplicaciones estadísticas y econométricas. Contenidos temáticos: PROGRAMA - Introducción a la Estadística - Distribuciones e Inferencia Estadística - Métodos No Paramétricos - Econometría - Optimización lineal - Optimización en redes - Gestión de proyectos - Gestión de inventarios 2

3 Actividades docentes (% aproximado respecto del total de créditos) Clases teóricas 30% Clases prácticas 40% Discusión de casos prácticos 20% Elaboración de trabajos 10% TOTAL 100% Tipo de evaluación: El sistema de evaluación será continuo y considerará: a) La participación activa en clase (15%). b) La resolución de casos y/o ejercicios discutidos en clase (20%). c) Los trabajos individuales o en grupo (15%). d) La realización de un examen final (50%). Para aprobar será necesario obtener al menos un 4 sobre 10 en el examen final. Sistema de calificación: Se calificará según el RD 1125/2003, de 5 de septiembre, de la siguiente forma: - Calificación en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa: o 0-4,9: Suspenso (SS) o 5,0-6,9: Aprobado (AP) o 7,0-8,9: Notable (NT) o 9,0-10,0: Sobresaliente (SB) La mención de Matrícula de Honor podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. 3

4 Bibliografía básica: 1. Principles of Econometrics, R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim (2007) 2. The Practice of Business Statistics, David S. Moore, George P. McCabe, William M. Duckworth, Layth Alwan (2008) 3. A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS, Sabine Landau, Brian S. Everitt (2003) 4. Running Regressions. A Practical Guide to Quantitative Research in Economics, Finance and Development Studies, Michelle C. Baddeley, Diana V. Barrowclough (2009) 5. Econometric Analysis, William H. Greene (2007) 6. Statistics for Business and Economics, Paul Newbold, William Carlson, Betty Thorne (2006) 7. Regression Analysis by Example, Samprit Chatterjee, Ali S. Hadi (2006) 8. Applied Regression Analysis, Norman R. Draper, Harry Smith (1998) 9. Programación Lineal y Flujo en Redes, Bazaraa M.S., Jarvis J.J., Sherali H.D. (2012) 10. Investigación de operaciones. Taha H.A. (2012) 11. Algorithmic Graph Theory, Gibbons A. (1991) 12. Graphs, Networks and Algorithms, Jungnickel D. (2013) 13. Scheduling, Algorithms, Bruhcker P. (1998) 14. Operations Research in Productin Planning, Scheduling and Inventory Control, Johnson L.A., Montgomery D.C. (1974) 15. WinQSB Version 2.0 Decision Supoort Software for MS/OM, Chang Y.L. (2003) Otra información relevante: 4

5 CRONOGRAMA ORIENTATIVO: Sesión 1: Tema 1 : Introducción a la estadística y sus aplicaciones. Tipos de datos. Descripción de diferentes conjuntos de datos. Preparación y transformación de un conjunto de datos Sesión 2: Tema 2: Inferencia estadística. Distribuciones de probabilidad. Intervalos de Confianza. Contrastes de hipótesis. Sesión 3: Tema 3: Análisis de la varianza (ANOVA) Tema 4: Métodos no paramétricos. Contrastes de bondad de ajuste. Contraste de normalidad. Q-Q plot. Sesión 4: Tema 5: Econometría. Modelos econométricos. Modelo de regresión lineal simple. Sesión 5: Tema 6: Modelo de regresión lineal múltiple. Sesión 6: Tema 7: Optimización lineal. Modelos clásicos de optimización lineal. Sesión 7: Tema 8: Optimización en redes (1ª parte). Árbol generador de mínimo peso. Problemas de camino mínimo. Sesión 8: Tema 8: Optimización en redes (2ª parte). Problemas de flujo en redes. Recorridos en grafos. Sesión 9: Tema 9: Gestión de proyectos. Red de actividades. Modelo CPM. Modelo PERT. Sesión 10: Tema 10: Gestión de inventarios. Modelos estáticos con revisión continua. Algunas extensiones y modelos estocásticos. TOTAL: 10 sesiones de 4 horas cada una. 5