Economía computacional - Universidad de Alcalá

ASIGNATURA
ECONOMÍA COMPUTACIONAL
Máster Universitario en
Análisis Económico Aplicado
Universidad de Alcalá
Curso Académico 2012/13
GUÍA DOCENTE
Nombre de la asignatura:
Código:
Economía Computacional
200650
Titulación en la que se imparte:
Máster Universitario en Análisis Económico
Aplicado
Departamento y Área de
Conocimiento:
Fundamentos del Análisis Económico
Carácter:
Créditos ECTS:
Optativa
6
Curso y cuatrimestre:
2do cuatrimestre
Ethel Mokotoff e Ignacio Olmeda
Profesorado:
Horario de Tutoría:
A confirmar con los profesores
Idioma en el que se imparte:
Español
1. PRESENTACIÓN
Junto con la economía matemática y la econometría, la economía computacional se está
convirtiendo en una herramienta básica de trabajo para economistas y profesionales en áreas afines.
Los modelos generales de equilibrio son a menudo demasiado complejos, por eso las técnicas
computacionales se están convirtiendo en herramientas esenciales para analizar y resolver modelos
antes intratables analíticamente. En los últimos años se ha visto un resurgir de las técnicas numéricas
para comprender tanto las características cualitativas de los modelos como para proveer medidas
cuantitativas de las variables de interés.
El objetivo de la Economía Computacional es especificar, implementar y simular fenómenos
económicos con herramientas informáticas. Estos modelos son utilizados tanto para el análisis de
casos empíricos como para la exploración de sus propiedades teóricas a través de experimentación
computacional. La incorporación de procesos de aprendizaje empleando algoritmos computacionales
inteligentes como las redes neuronales y los algoritmos evolutivos pueden resultar útiles para
simular agentes artificiales adaptativos que representen a agentes económicos reales operando bajo
el supuesto de racionalidad acotada (los agentes no poseen ni completa capacidad computacional, ni
2
tiempo ilimitado, por lo cual la búsqueda de estrategias subóptimas satisfactorias se hace necesaria).
Con la construcción de estos modelos computacionales es posible simular un sistema económico
partiendo de sus constituyentes elementales. Vemos así a la economía como un número (grande) de
agentes cuyas acciones individuales así como las interacciones entre ellos son suficientemente
explícitas como para que sean implementadas algorítmicamente. Esta aproximación permite diseñar
modelos con menores restricciones que los puramente matemáticos, a pesar de requerir altos
niveles de simplificación respecto de situaciones reales. El desafío consiste en rescatar las
propiedades esenciales que son responsables de los comportamientos emergentes del sistema y
encontrar un nivel adecuado de descripción de los sistemas y su consiguiente evolución. Un modelo
exitoso, a pesar de la fuerte abstracción, nos permite discutir y estudiar los hechos estilizados básicos
y trabajar con él como un verdadero laboratorio en el que es fácil simular condiciones extremas.
La Economía Computacional integra diversas técnicas tomadas de la micro y macroeconomía,
econometría, sistemas dinámicos, finanzas, lenguajes de programación e inteligencia artificial. En el
curso se presentan algunas de las herramientas más empleadas en la investigación económica, así
como una panorámica sobre las aplicaciones existentes, pero debido a que la finalidad del curso es
formar al alumno en el uso de unas herramientas más novedosas y actuales, el énfasis está puesto en
cuestiones metodológicas más que en la propia revisión de las aplicaciones existentes.
Con esta asignatura se pretende potenciar estas líneas de investigación, así como captar
nuevos investigadores con perfil de economía matemática o cuantitativa.
Para el mejor aprovechamiento de esta asignatura, debido a que se hace uso intensivo de los
recursos informáticos, se requieren conocimientos básicos de informática a nivel de usuario.
Prerrequisitos y Recomendaciones (si es pertinente)
2. COMPETENCIAS
Competencias genéricas:
1.
2.
3.
4.
5.
Capacidad para modelizar problemas
Capacidad para la toma de decisiones
Capacidad para el análisis y síntesis
Capacidad para trabajar en equipo
Capacidad para exponer en público un problema de análisis económico, su
resolución con métodos computacionales y la interpretación y explotación de
resultados.
3
Competencias específicas:
1. Comprender qué es la Economía Computacional.
2. .Consolidar algunos conceptos básicos e intermedios de las técnicas
cuantitativas.
3. Saber aplicar algunas técnicas informáticas que ayudan a resolver problemas
de análisis económico.
4. Saber trabajar con criterios racionales en el análisis y descripción del mundo
económico y empresarial.
5. Conocer el entorno y saber expresarlo a través de un modelo matemático.
6. Comprender e interpretar, en términos económicos, los resultados que la
modelización matemática nos ofrece de las situaciones y problemas
planteados.
7. Utilizar los conocimientos adquiridos para argumentar o justificar decisiones
en un entorno económico y/o empresarial.
8. Conocer a un conjunto de herramientas computacionales que le ayudarán en
la investigación de fenómenos.
3. CONTENIDOS
Total de clases,
créditos u horas
Bloques de contenido (se pueden especificar los
temas si se considera necesario)
TEMA 1.
• Introducción
•
TEMA 2.
• Experimentación en Economía.
• Los enfoques de la modelización. Modelos y
hechos estilizados.
• Modelo basado en Agentes (ABM).
Simulación Basada en Agentes.
• Microestructura de Mercados
• Modelo de Crecimiento en Excel
•
TEMA 3.
• Programación Matemática. Introducción.
• Programación Lineal Continua.
• Dualidad
• Formulación de modelos. Aplicaciones
•
4
TEMA 4.
• Programación Entera y Combinatoria.
• Complejidad Computacional. Métodos
Exactos y Heurísticos.
• Formulación de modelos. Aplicaciones.
Finanzas Computacionales
TEMA 5.
• Programación Continua No Lineal.
• Formulación de modelos. Aplicaciones
TEMA 6.
• Simulación.
• Simulación continua y discreta.
• Modelos elementales de simulación.
• Aprendizaje y racionalidad. Redes
Neuronales.
• Lenguajes de Simulación: Matlab.
•
•
•
4. METODOLOGÍAS DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE.-ACTIVIDADES
FORMATIVAS
4.1. Distribución de créditos (especificar en horas)
Número de horas presenciales:
28
Número de horas del trabajo
propio del estudiante:
122
Total horas
150
4.2. Estrategias metodológicas, materiales y recursos didácticos
• Clases teóricas: estas clases se
impartirán en grupos grandes de
alumnos. Durante las mismas el
profesor desarrollará los conceptos
más importantes para la comprensión
del tema.
• Resolución de casos prácticos:
Durante las sesiones se aplicarán a
problemas concretos los conceptos
teóricos estudiados. Los alumnos
comentarán entre ellos y con el
profesor las soluciones halladas a los
5
problemas propuestos.
• Pruebas evaluatorias: durante el curso
el profesor propondrá, en el número
que considere conveniente, diversas
pruebas a fin de evaluar la adquisición
continuada de conocimientos y la
aplicación de los mismos.
• Lectura y comprensión de los materiales
bibliográficos y de cualquier otro
material que pueda proponerse en el
desarrollo de la asignatura.
• Realización de actividades: ejercicios,
trabajos, etc.
En las tutorías el profesor atenderá las
dudas que puedan surgir en el desarrollo
de la asignatura.
5. EVALUACIÓN: Procedimientos, criterios de evaluación y de calificación1
Se tendrá en cuenta, a la hora de la evaluación del alumno, saber que éste:
• Identifica las ideas principales de cada uno de los contenidos.
• Aplica los contenidos a situaciones diversas.
• Resuelve los problemas de modo comprensivo.
• Argumenta adecuadamente sus resultados.
• Integra los diferentes conocimientos.
• Presenta los ejercicios con claridad, corrección y cuidado expositivo y en los
términos acordados.
• Elabora modelos en los que utiliza los conocimientos vistos.
Y en cuanto a sus trabajos y aportaciones prácticas, se valorará:
• Originalidad y aportaciones del trabajo.
• Rigor en la presentación.
• Integración y coherencia teórico-práctica.
• Capacidad de síntesis.
.
1
Es importante señalar los procedimientos de evaluación: por ejemplo evaluación continua, final,
autoevaluación, co-evaluación. Instrumentos y evidencias: trabajos, actividades. Criterios o
indicadores que se van a valorar en relación a las competencias: dominio de conocimientos
conceptuales, aplicación, transferencia conocimientos. Para el sistema de calificación hay que
recordar la Normativa del Consejo de Gobierno del 16 de Julio de 2009: la calificación de la
evaluación continua representará, al menos, el 60%. Se puede elevar este % en la guía.
6
6. BIBLIOGRAFÍA
Barba-Romero, S. (1984): Técnicas de apoyo a la toma de decisiones. INAP, Alcalá
de Henares.
Barba-Romero, S. (1985): Métodos de Simulación. INAP, Alcalá de Henares.
*Gilbert, N. (2008): Agent-Based Models. SAGE, Los Ángeles.
*Kendrick, D., Mercado, P. y Amman, H. (2006): Computational Economics.
Princeton University Press, Princeton.
Lebaron, B. (2000): Agent-Based Computational Finance: Suggested readings and
early research, Journal of Economic Dynamics and Control, 24, 679-702.
*Mokotoff, E. (2004): Programación Lineal, Septem Ediciones, Oviedo.
Mokotoff, E. y Olmeda, J.I. (2002): Mixed Integer Programming versus Linear
Programming in Portfolio Optimization, Documento de trabajo, Doctorado en
Economía, Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares.
Olmeda, J.I. y Barba-Romero, S. (1993): Redes neuronales Artificiales, Servicio de
Publicaciones de la Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares.
Simon, H.A. (1997): Models of Bounded Rationality, MIT Press.
Sutto, R.S. y Barto, A.G. (1998): Reinforcement learning. MIT Press.
*Tesfatsion, L. y Judd, K. (2006): Handbook of Computational Economics: AgentBased Computational Economics, Vol. 2, Elsevier, Oxford.
Williams, H.P. (1996), Model Building in Mathematical Programming. John Wiley &
Sons.
7