Introducción a la Programación en Matlab

Segundo Semestre de 2017

Descripción

Este curso enseña programación en Matlab a aquellos que tienen muy poca o ninguna experiencia previa en el tema. Matlab es usado como programa base porque es fácil de aprender, es versátil, y es muy útil para el análisis numérico. Además es, por ahora, el estándar en la profesión. Cómo complemento, a lo largo del curso se presentarán diversas aplicaciones a problemas económicos. El curso requiere que el alumno acompañe las clases con su computador para replicar los ejercicios y aplicaciones provistas.

Contenidos

  1. Motivación (m-file)
  2. Primeros Pasos en Matlab (m-file)
    1. Menú, Ventanas y Directorios.
    2. Ayuda.
    3. Variables.
    4. Imprimir Resultados en Pantalla.
    5. Elementos Básicos para Graficar.
  3. Matrices (m-file)
    1. Secuencias.
    2. Matrices Especiales.
    3. Operaciones con Matrices.
    4. Referenciación y Submatrices.
    5. Concatenar Matrices.
    6. Matrices de Mayor Dimensión.
  4. Funciones de Matlab (m-file)
    1. Funciones Escalares.
    2. Funciones Vectoriales.
    3. Funciones Matriciales.
  5. Importando y Exportando Datos (m-file, complementos)
  6. Aplicaciones I (m-file)
    1. Modelo Insumo-Producto.
    2. Equilibrio de Mercado con Dos Bienes.
    3. Mínimos Cuadrados Ordinarios.
  7. Programar en Matlab (m-file, complementos)
    1. m-files.
    2. Funciones.
    3. Loops.
    4. Condicionales y Operadores Lógicos.
  8. Aplicaciones II (m-file, complementos)
    1. Flujos vs. Stocks.
    2. Cíclos Económicos.
    3. La Curva de Laffer.
    4. El Modelo de la Telaraña.
  9. Diferenciación e Integración Numérica (m-file, complementos)
    1. Diferenciación.
    2. Integración.
  10. Ecuaciones No Lineales (m-file, complementos)
    1. Métodos Numéricos y Ecuaciones No Lineales: Ideas Básicas.
    2. Las Funciones fzero y fsolve.
  11.  Optimización (m-file, complementos)
    1. Métodos Numéricos de Optimización: Ideas Básicas.
    2. El Toolbox de Optimización de Matlab.
  12. Aplicaciones III  (m-file, complementos)
    1. Linealización de una Función.
    2. Esperanza Matemática.
    3. Duopolio de Cournot.
    4. Estimación por Máximo Verosimilitud.
    5. El Problema de Maximización del Consumidor.

Referencias

  • Mario J. Miranda & Paul L. Fackler (2002): Applied Computational Economics and Finance. MIT Press. [Página Web] [CompEcon Toolbox]

  • Abi, Adams, Damian Clarke & Simon Quinn (2015): Microeconometrics and Matlab. Oxford University Press. [Página Web]

Otras referencias o páginas web útiles:

  • Anthony Smith, profesor de la Universidad de Yale, tiene unos consejos muy útiles para realizar un buen trabajo computacional. Ver el PDF aquí.

Tareas

  • Tarea 1