ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 1 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 26 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
Las técnicas de optimización matemática son imprescindibles para la toma de decisiones en el campo de la economía y la empresa, a lo largo de esta disciplina, se desarrollaran los conceptos y técnicas básicas de optimización matemática con el objetivo de aportar al alumno el instrumental matemático adecuado para poder abordar uno de los problemas más frecuentes en economía: La asignación eficiente de recursos escasos entre usos alternativos.
El desarrollo del temario comienza con el estudio de las funciones diferenciables, pues su conocimiento y manejo es necesario para formular y resolver los problemas de optimización, a continuación, se introducen los elementos básicos de un problema de optimización, el siguiente bloque temático reza sobre la integración, herramienta matemática que el alumno necesita manejar con soltura.
CÁLCULO DIFERENCIAL.
Fundamentos de las funciones reales y vectoriales de varias variables: límites y continuidad, diferenciabilidad, vector gradiente y matriz jacobiana, matriz hessiana, funciones homogéneas, Teorema de Euler, aproximaciones polinómicas, formas cuadráticas y convexidad.
PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA.
Programación matemática: optimización de funciones sin restricciones, programación matemática con restricciones de igualdad.
CÁLCULO INTEGRAL.
Integración en una y varias variables
- Alegre Escolano, P. y otros (1995), Matemáticas empresariales. Ed. AC
- Arya, Larner; Matemáticas Aplicadas a la Administración y a la Economía. Ed. Prentice-Hall.
- Balbás, A., Gil, J. A., Gutiérrez, S. (1988) Análisis Matemático para la Economía II. Editorial A.C.
- Barbolla, R., Cerdá, E. e Sanz, P. (2001), Optimización. Cuestiones, ejercicios y aplicaciones a la economía. Ed. Prentice-Hall.
- Barrios García, J. A. y otros (2005), Análisis de funciones en Economía y Empresa. Un enfoque interdisciplinar. Ed. Díaz de Santos.
- Borrell, J., (1990) Métodos matemáticos para la economía. Ed. Pirámide.
- Caballero, R. y otros (1993). Métodos matemáticos para la Economía. Ed. McGraw-Hill.
- Camacho, E. y otros (2005). Fundamentos de Cálculo para Economía y Empresa. Ed. Delta.
- Chiang, A.C. (1987). Métodos fundamentales de Economía matemática. Ed. McGraw-Hill.
- Guerrero Casas, F. M. (1994). Curso de optimización: Programación matemática. Ed. Ariel.
- López Cachero, M. (1994). Curso básico de matemáticas para la economía y dirección de empresas II. Ejercicios. Ed. Pirámide.
- Pérez-Grasa, I., Minguillón, E. e Jarne, G. (2001), Matemáticas para la economía. Programación matemática y sistemas dinámicos. ED. McGraw-Hill.
- Sydsaeter, K. e Hammond, P. (1998), Matemáticas para el análisis económico. Ed. Prentice-Hall.
C6. Interpretar las herramientas y técnicas cuantitativas fundamentales (matemáticas, estadísticas, econométricas) para el diagnóstico, análisis y prospección económico-empresarial y para la toma de decisiones.
HD2. Comunicar oralmente y/o por escrito de forma efectiva, con precisión y claridad, con el propósito de transmitir conocimientos, metodologías, datos, resultados, dificultades y soluciones.
HD7. Manejar distintas técnicas cuantitativas y/o cualitativas para la visualización, el análisis y la modelización de los datos económico-empresariales.
HD8. Manejar los programas y herramientas informáticos para el análisis y la toma de decisiones en el ámbito de las diferentes áreas funcionales de la empresa.
CP1. Elaborar informes y proyectos de las diferentes áreas funcionales de la empresa, de gestión global o sobre situaciones de mercados concretos para la toma de decisiones.
CP8. Generar estudios e informes a partir del análisis y la modelización de datos económicos, empleando técnicas y herramientas matemáticas, estadísticas y econométricas.
CP9. Actuar con responsabilidad ética y con respeto por los derechos y deberes fundamentales, la igualdad de género, la diversidad y los valores democráticos.
Las metodologías de enseñanza son:
- Clase magistral
- Seminario
- Estudio previo
- Aprendizaje basado en la capacidad de resolución de problemas
GRUPOS DOCENTES
TIPO DE GRUPO HORAS PRESENCIALIDAD (%)
Docencia teórica 24 100%
Docencia interactiva seminario 26 100%
Tutorización en grupo reducido 1 100%
Trabajo personal del estudiante 99 0%
Estudiantes sin dispensa de asistencia a clase: la cualificación de esta materia se obtendrá mediante la suma de la nota obtenida en la evaluación continua y la de la nota obtenida en una prueba final obligatoria. La nota obtenida en la evaluación continua será acorde al nivel de asistencia y participación activa en las clases y de realización de los ejercicios y trabajos que en su caso se puedan indicar.
Las distribuciones parciales de la puntuación global de la materia serán:
Tanto 1ª cómo 2ª oportunidad
Evaluación Continua -------> 30%
Prueba Final ----------------> 70%
Los resultados de aprendizaje C6, HD2, HD7, HD8, CP1, CP8, CP9 se valorarán a través del trabajo en la clase obligatoria.
Asistencia a clase: No tendrá valoración.
Fraude: se aplicará la Normativa para la evaluación del rendimiento académico de los Estudiantes y de Revisión de Cualificaciones.
Dispensa: pasa a estar regulada por el Reglamento de asistencia a clase en las enseñanzas oficiales de grado y máster.
Estudiantes con dispensa de asistencia a clase: el 100% de la puntuación se obtendrá en la prueba final obligatoria. Por lo que para los/as estudiantes que se encuentren en esta situación, dicha prueba tendrá una calificación máxima de 10 puntos.
Además de la asistencia a las actividades presenciales, consideramos que se necesita como mínimo 7 horas semanales para asimilar los contenidos vistos en clase y para hacer ejercicios aunque esto dependerá en gran medida de las capacidades y conocimientos previos de cada estudiante.
HORAS PRESENCIALIDAD: 51 horas
Trabajo personal del estudiante: 99 horas
Los conocimientos previos en muchos casos son imprescindibles para poder seguir las clases. Por esto es importante que antes de asistir a una clase el/la estudiante haya repasado por su cuenta los conceptos que se trabajaron en la anterior. Si quedan dudas es importante consultarlas con el profesor/a en las horas de tutorías. No se deben acumular dudas pues al final lo único que se consigue es no entender nada y tener muchas dificultades para superar la materia. Llevando al día el trabajo resulta mucho más fácil.
Además, es importante resolver puntualmente los ejercicios que se propongan.
Las clases se impartirán en gallego
Alba Lugilde Sanchez
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 982824408
- alba.lugilde [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
| Thursday | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:45 | Grupo /CLE_01 | Galician | Classroom 1 |
| 06.01.2026 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Main Hall |
| 07.06.2026 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Main Hall |