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

Todos los notebooks pueden ser descargados de Github.

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.
  • Thor Nielsen, estudiante de doctorado de la Universidad de Copenhagen, escribió un resumen bastante extenso de comandos de MATLAB. Ver el PDF aquí.