UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA
SILABO 2014
Para el An谩lisis Econ贸mico y Financiero
UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIER´IA
MATLAB para el An´alisis Econ´omico y Financiero Miguel Ataurima Arellano mataurimaa@uni.pe
I. Dirigido a Profesionales, estudiantes y docentes universitarios vinculados al desarrollo de soluciones computacionales en Econom´ıa, Estad´ıstica y Finanzas
II. Sumilla Elementos del Lenguaje MATLAB. Los M-File script y funci´on. Representaci´on gr´afica y visualizaci´on de datos en 2 y 3 dimensiones. Dise˜ no e implementaci´on de Algoritmos Num´ericos. Estructuras de Datos Avanzadas e Introducci´ on a la POO en MATLAB. Toolboxes MATLAB y de terceros. Toolboxes para el an´ alisis y la simulaci´ on computacional DSGE.
III. Objetivos Capacitar al participante en la comprensi´ on, aplicaci´on, adaptaci´on y creaci´on de herramientas computacionales para la soluci´ on de sistemas de alta complejidad de c´alculo en las ´areas de econom´ıa y finanzas que requieran ser enfrentadas desde la matem´atica, estad´ıstica, econometr´ıa y programaci´on a trav´es del lenguaje de programaci´ on de alto nivel MATLAB. Al culminar el curso el participante estar´ a capacitado para poder crear sus propios programas (desde cero), pudiendo incluir c´ odigos desarrollados por terceros, adapt´andolos a la l´ogica computacional del modelo econ´ omico o financiero que est´e enfrentando.
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M´ odulo I
IV. Metodolog´ıa El curso ser´ a desarrollado en sesiones te´ orico pr´acticas en aula de c´omputo, donde el participante aprender´ a a crear programas en el lenguaje de programaci´on MATLAB, dise˜ nar e implementar sus propios algoritmos y otros descritos en documentos de trabajo haciendo uso de componentes de software de MATLAB (toolboxes) y otros desarrollados por terceros, para lo cual a partir de modelos microeconomicos, macroeconomicos, econometricos y financieros se dise˜ naran algoritmos y codificar´ an en programas MATLAB.
Figura 1. Esquema B´ asico de implementaci´ on en MATLAB de un modelo en Econom´ıa y Finanzas
V. Contenido del curso 1. Elementos del Lenguaje MATLAB El Sistema MATLAB. El escritorio MATLAB. Principales herramientas gr´afias. Las matrices. Las variables. El workspace y sus comandos b´asicos de gesti´on. Los tipos de dato (clases). Palabras reservadas. Comandos especiales. Las funciones internas MATLAB. Las expresiones y operadores. La indexaci´on de matrices. Manipulaci´on de Datos: importaci´ on y exportaci´ on de datos. Generaci´on de sentencias LaTeX a partir de variables MATLAB. Las matrices sparce. Los arreglos multidimensionales. Los arreglos del tipo celda. Los arreglos del tipo estructura. Otros contenedores de datos. Gesti´on de memoria. Exportaci´ on/Importaci´ on de Datos Avanzado. APLICACIONES: C´ alculos complejos en el modelamiento econ´omico y financiero.
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2. Los M-File script y funci´ on El Lenguaje de Programaci´ on MATLAB. Uso del MATLAB Editor/Debugger. Los archivos M. Partes b´ asicas de los archivos M. Creaci´on de subrutinas: los scripts. Llamada a archivos M. Gesti´ on de variables mediante scripts. Los archivos M del tipo funci´on. Partes de una funci´ on. El workspace de una funci´ on. Llamada de una funci´on. Paso de argumentos a funciones. Paso de datos entre funciones. Otros tipos de funci´on: funciones an´onimas, funciones anidadas, subfunciones y funciones sobrecargadas. Las Funciones Internas de MATLAB. Reglas de precedencia entre funciones. Visibilidad y alcance de una variable. APLICACIONES: Automatizaci´ on de c´alculos complejos en el modelamiento econ´omico y financiero.
3. Representaci´ on gr´ afica y visualizaci´ on de datos en 2 y 3 dimensiones Anatom´ıa de las Gr´ aficas en MATLAB. Los objetos gr´aficos. Las graficas bidimensionales. Principales funciones de graficaci´ on bidimensional (l´ıneas, barra, ´area, direccional, radial, dispersa). Herramientas para la exploraci´on gr´afica bidimensional. Las graficas tridimensionales. Principales funciones de graficaci´on tridimensional (l´ınea, superficie, malla y barra, area y objetos constructivos). Herramientas para la exploraci´on gr´afica tridimensional. ´ Creaci´ on de gr´ aficos especializados. Inclusi´on de sentencias LaTeX en gr´aficos MATLAB. Exportaci´ on de gr´ aficas MATLAB. APLICACIONES: Gr´ aficos en 2D y 3D de las salidas obtenidas de modelos econ´omicos y financieros.
4. Dise˜ no e implementaci´ on de Algoritmos Num´ ericos Los algoritmos. T´ecnicas para el dise˜ no de algoritmos estructurados. El Teorema de Corrado B¨ ohm y Giuseppe Jacopini. Implementaci´on de Algoritmos en MATLAB. Las Sentencias de Control Selectivas. Las Sentencias de Control Iterativas. Sentencias especiales: sentencias de ruptura, de control de errores y de terminaci´on. Implementaci´on de Algoritmos Recursivos. Soluci´ on de ecuaciones no lineales. Soluci´on de sistemas lineales. Interpolaci´on y aproximaci´ on polinomial. Derivaci´ on e Integraci´on Num´erica. Soluci´on de Ecuaciones Diferenciales y en Diferencia. Valores y Vectores Propios. Optimizaci´on Num´erica.. T´ecnicas de Depuraci´ on y uso de Herramientas Debugger para la Puesta a Punto de un programa escrito en MATLAB. Dise˜ no de un algoritmo, codificaci´on en MATLAB (mediante scripts y funciones interrelacionados) a partir de un documento de trabajo (paper). APLICACIONES: Dise˜ no e implementaci´on de algoritmos num´ericos de uso com´ un en el modelamiento econ´ omico y financiero.
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5. Estructuras de Datos Avanzadas e Introducci´ on a la POO Las matrices sparce. Los arreglos multidimensionales. Los arreglos del tipo celda. Los arreglos del tipo estructura. Otros contenedores de datos. Gesti´on de memoria. Exportaci´ on/Importaci´ on de Datos Avanzado. Conceptos de la Programaci´on Orientada a Objetos: Abstracci´ on, Encapsulamiento, Modularidad, Principio de ocultaci´on, Polimorfismo, Herencia y Recolecci´ on. Definici´ on y Organizaci´on de las Clases. Las clases Built-In, de Valor y Handle. Propiedades y m´etodos de una clase. Herencia y Jerarqu´ıa de Clases. Enumeraciones. La clase Metadata. Especializaci´on de la conducta de objetos. APLICACIONES: Implementaci´ on de modelos econ´omicos y financieros haciendo uso de estructuras, celdas y POO.
6. Los toolboxes de MATLAB de aplicaci´ on en Econom´ıa y Finanzas • Optimization Toolbox: Escritura de Funciones Objetivo y de Restricciones, Los solvers de Optimizaci´ on, Optimizaci´ on no lineal con y sin restricciones, Programaci´on lineal y cuadr´atica, Optimizaci´ on multiobjetivo. Aplicaciones. • Statistics Toolbox: Organizaci´ on de Datos, Estad´ıstica Descriptiva, Visualizaci´on Estad´ıstica, Distribuciones de Probabilidad, Test de Hip´otesis, An´alisis de Varianza, An´alisis de Regresi´on, M´etodos multivariados. Aplicaciones. • Econometrics Toolbox: Estimaci´ on, Predicci´on, Simulaci´on, Regresi´on y An´alisis. Modelos de Series de Tiempo Multivariados. Polinomios del Operadores de Rezago, Ecuaciones Diferenciales Estoc´ asticas. Otros toolboxes econom´etricos: Econometric Toolbox de James LeSage y Oxford MFE Toolbox de Kevin Sheppard. Aplicaciones. • Financial Toolbox: An´ alisis de Portafolio, Optimizaci´on de Portafolio, M´etricas de Rendimiento de la Inversi´ on. An´ alisis del Riesgo Crediticio. An´alisis de Series de Tiempo Financieras. La herramienta FTSTool y FTSgui. Aplicaciones. • Neural Networks: Los Modelos Basados en Redes Neuronales, Arquitecturas Neuronales, Adaptacion, entrenamiento y uso de una red neuronal. Aplicaciones. • Symbolic Math Toolbox: C´ alculo Superior, Algebra Lineal, Resoluci´on de Ecuaciones Transformaciones Integrales y la Transformada Z, Funciones especiales de Matem´atica Aplicada, Generaci´ on de c´ odigo a partir de Expresiones Simb´olicas. Aplicaciones. APLICACIONES: Soluci´ on num´erica de modelos econ´omicos y financieros haciendo uso de los toolboxes MATLAB. Replicaci´ on de art´ıculos macroecon´omicos y financieros.
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7. Los toolboxes de terceros para el an´ alisis y simulaci´ on de modelos DSGE • Dynare Toolbox: Instalaci´ on y Configuraci´on de Dynare. Los modelos DSGE. Estructura de los archivos .mod. Convenciones. Linearizaci´on y Loglinearizaci´on de las condiciones de primer orden. Especificaci´ on de estados estacionarios y/o valores iniciales. Adici´on de choques. Los algoritmos de Blanchard-Khan y de Klein. Representaci´on estado espacio de la soluci´on. Simulaciones Estoc´ asticas y Determin´ısticas. • Iris Toolbox: Instalaci´ on y Configuraci´on de Iris. Archivos, funciones y objetos para el modelamiento. Funciones y objetos para el an´alisis en estado estacionario. Funciones y objetos VAR, SVAR, BVAR y FAVAR. Reporte y publicaci´on. APLICACIONES: Modelo de Solow. Modelo de Solow-Swan. Modelo de Cass-Koopmans. Modelo Cash in Advance. Modelo Money in the Utility Function. Modelos con rigideces de precios y salarios. Modelos con mercados financieros y pol´ıtica monetaria. Modelos de una peque˜ na econom´ıa abierta.
VI. Sistema de Evaluaci´ on • Evaluaci´ on Continua (asistencia) : 50% • Examen Final : 50%
VII. Material del Curso Durante el desarrollo del curso cada participante contar´a con: • 1 Manual Impreso. • Copias y separatas adicionales durante cada sesi´on.
VIII. Duraci´ on El curso est´ a programado para desarrollarse en un total de treinta (30) horas.
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