ECTS credits ECTS credits: 4.5
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 2 Expository Class: 17 Interactive Classroom: 22 Total: 41
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Foundations of Economic Analysis
Areas: Foundations of Economic Analysis
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
Con la asignatura de 鈥淢odelos de Toma de Decisiones鈥 se pretende que los alumnos y las alumnas adquieran los conocimientos necesarios para comprender la importancia de la toma de decisiones en las empresas. Esta materia tiene que proporcionar a los alumnos y a las alumnas una visi贸n global de una serie de t茅cnicas para la Toma de Decisiones Empresariales, y adem谩s que conozcan y apliquen la toma de decisiones a distintas situaciones empresariales complejas. Tendr谩n que comprender el concepto de incertidumbre y como el proceso de toma de decisiones reducir谩 la incertidumbre ante la mayor铆a de los problemas que surjan en las empresas. Y por 煤ltimo, los alumnos y las alumnas tendr谩n que desarrollar las habilidades necesarias para la Toma de Decisiones Empresariales.
Por tanto, al completar la materia los alumnos y las alumnas ser谩n capaces de:
- Conocer el modelo b谩sico de maximizaci贸n de utilidad sujeto a restricci贸n presupuestaria.
- Entender el efecto de la incertidumbre sobre las decisiones individuales.
- Conocer los elementos esenciales de la teor铆a de juegos cooperativos y no cooperativos.
- Aplicar conocimientos de programaci贸n a la simulaci贸n del comportamiento de los consumidores.
- Aplicar la informaci贸n obtenida de los datos a la predicci贸n del comportamiento de los consumidores.
- Simular a trav茅s de ordenador interacciones cooperativas y no cooperativas de agentes, para predecir el resultado.
Teor铆a de la utilidad. Elecci贸n sin incertidumbre. Utilidad bajo incertidumbre. Sesgos cognitivos: econom铆a del comportamiento
Teor铆a de Juegos simult谩neos con informaci贸n completa. Equilibrio de Nash. Juegos consecutivos con informaci贸n completa. Juegos con informaci贸n incompleta. Juegos cooperativos. Soluci贸n de juegos cooperativos.
Bibliograf铆a b谩sica:
P茅rez, J.; Jimeno, J.L.; Cerda, E. (2004), Teor铆a de Juegos, Pearson-Prentice Hall.
Pindyck, R, y Rubinfeld, D. (2018), Microeconom铆a, 9陋 edici贸n, Editorial Pearson, Madrid.
Bibliograf铆a complementaria:
Aguado Franco, J.C. (2007), Teor铆a de la decisi贸n y de los juegos, Delta publicaciones, Madrid.
Binmore, K. (2007), La teor铆a de juegos. Una breve introducci贸n, Alianza Textos. Econom铆as.
Core Team (2020): La Econom铆a,
Davis, M.D. (1997), Introducci贸n a la teor铆a de juegos, Alianza Editorial, Madrid.
Dixit, A. y Nalebuff, B. (2010), El arte de la estrategia, Antoni Bosh Editor.
Gardner, R. (1994), Juegos para empresarios y economistas, Antoni Bosh Editor.
Gibbons, R. (1997), Un primer curso de teor铆a de juegos, Antoni Bosh Editor.
Kahneman, Daniel (2012), Pensar r谩pido, pensar despacio, Debate, Barcelona.
Perloff, J.M. (2018): 8陋 edici贸n, Microeconom铆a. Ed. Pearson.
Varian, H. R. (2015), Microeconom铆a Intermedia. Un Enfoque Actual, 9陋 edici贸n, Editorial Antoni Bosch, Barcelona.
Vega Redondo, F. (1999), Econom铆a y juegos, teor铆a y aplicaciones, Antoni Bosch Editor.
Al completar la materia los alumnos y las alumnas ser谩n capaces de tener las siguientes competencias:
- Competencias b谩sicas
CB1.- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un 谩rea de estudio que parte de la base de la educaci贸n secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye tambi茅n algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2. - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocaci贸n de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboraci贸n y defensa de argumentos y la resoluci贸n de problemas dentro de su 谩rea de estudio.
CB3. - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su 谩rea de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexi贸n sobre temas relevantes de 铆ndole social, cient铆fica o 茅tica.
CB4. - Que los estudiantes puedan transmitir informaci贸n, ideas, problemas y soluciones a un p煤blico tanto especializado como no especializado.
CB5. - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonom铆a.
- Competencias generales
CG1. - Adquirir un conjunto de conocimientos te贸ricos y pr谩cticos en relaci贸n con el proceso de creaci贸n y administraci贸n de empresas en la era digital.
CG5. - Capacidad de an谩lisis del comportamiento de los agentes econ贸micos y del funcionamiento de los mercados y su papel en los procesos de transformaci贸n digital.
- Competencias transversales
CT5. - Capacidad de resolver problemas y tomar decisiones aplicando los conocimientos te贸ricos a la pr谩ctica.
CT9. - Capacidad para el aprendizaje aut贸nomo y autoevaluaci贸n.
CT10. - Habilidad en el manejo de herramientas de c谩lculo y tecnolog铆as de la informaci贸n y de la comunicaci贸n.
- Competencias espec铆ficas
CE1. - Entender los aspectos fundamentales del entorno social y econ贸mico a nivel macro y micro, con especial atenci贸n al comportamiento del consumidor y la evoluci贸n de los sectores productivos, en el marco global de la nueva econom铆a y la sociedad de la informaci贸n.
CE6. - Desarrollar el an谩lisis estrat茅gico de la empresa y su entorno para tomar decisiones estrat茅gicas y t谩cticas en las distintas 谩reas funcionales, y ser capaz de formular una estrategia tecnol贸gica que de soporte a un negocio.
CE13. - Identificar fuentes de informaci贸n fiable, elaborar e interpretar dicha informaci贸n utilizando las t茅cnicas de an谩lisis y las herramientas matem谩ticas, estad铆sticas y tecnol贸gicas apropiadas para dar apoyo a la toma de decisiones.
La docencia se clasificar谩 en docencia te贸rica y docencia pr谩ctica. En la docencia te贸rica el profesor indicar谩 al alumnado los libros, art铆culos, cap铆tulos de libros, etc. que considere m谩s oportunos para el seguimiento de la materia, explicando sus aspectos m谩s relevantes. La docencia pr谩ctica consistir谩 en el an谩lisis de casos, discusiones y debates, resoluci贸n de problemas, realizaci贸n de trabajos con o sin exposici贸n y otras tareas. Adem谩s, se promover谩n las actividades de grupo que fomenten el trabajo colaborativo a trav茅s de debates virtuales y/o presenciales. Las tutor铆as individuales o en grupo reducido tienen como objetivo orientar al alumnado en las actividades a desarrollar en la asignatura. A la docencia te贸rica y pr谩ctica se a帽aden las tutor铆as individuales o en grupo reducido, cuyo objetivo es orientar al alumnado en las actividades que tiene que desarrollar en la asignatura.
En el Aula Virtual se ofrecer谩 material sobre los contenidos te贸ricos y pr谩cticos de la materia. La gu铆a docente detallada del curso (en la que se describe de forma pormenorizada el sistema de evaluaci贸n, las gu铆as docentes para cada tema, los boletines de ejercicios, material de apoyo, actividades complementarias...) se proporcionar谩 a trav茅s del aula virtual del curso.
La evaluaci贸n de la materia tiene en cuenta todas las actividades que se realizar谩n durante el semestre considerando diversos aspectos de la adquisici贸n de competencias a las que contribuye.
Se evaluar谩n todas las competencias se帽aladas en el apartado correspondiente.
La evaluaci贸n continua eval煤a las competencias transversales CT1, CT5, CT9 y las espec铆ficas CE1 y CE13.
El sistema de evaluaci贸n de la materia se basar谩 en dos componentes:
a) La prueba final, que consiste en un examen escrito que se celebrar谩 en la fecha y hora que determine el calendario oficial del centro.
b) La participaci贸n activa en el aula virtual a trav茅s de foros y debates y las calificaciones en ex谩menes propuestos durante las sesiones virtuales y/o presenciales. 2/3 de la nota de este apartado corresponder谩n a ex谩menes y 1/3 a la valoraci贸n de otras actividades, tales como trabajos e intervenciones de los alumnos y de las alumnas en clases virtuales y/o presenciales.
La calificaci贸n final tendr谩 en cuenta los requisitos anteriores, con la siguiente valoraci贸n:
a) 60% de la puntuaci贸n total.
b) 40% de la puntuaci贸n total.
La relaci贸n de las diferentes actividades evaluables a lo largo del curso, su ponderaci贸n, y c贸mo se va a hacer su seguimiento se indicar谩n en la gu铆a docente de la materia que estar谩 publicada en el aula virtual al inicio del curso.
La evaluaci贸n de las actividades contenidas en el apartado b) se tendr谩 en cuenta 煤nicamente para el curso acad茅mico correspondiente y no se mantendr谩 para cursos posteriores.
A los alumnos y alumnas que les sea concedida dispensa de asistencia, siguiendo la Instrucci贸n N潞 1/2017 de la Secretar铆a General sobre la dispensa de asistencia a clase en determinadas circunstancias, se evaluar谩 con uno o m谩s ex谩menes finales espec铆ficos que supondr谩n el 100% de la calificaci贸n.
Siguiendo la normativa oficial (DOG N煤m. 136 Martes, 17 de julio de 2012), la calificaci贸n de una convocatoria en que el alumno o la alumna no se presenta o no supera los objetivos establecidos ser谩 de suspenso, salvo que el/la estudiante no realice ninguna actividad acad茅mica evaluable conforme a lo establecido en la programaci贸n o gu铆a docente, caso en que constar谩 como no presentado/a.
鈥淧ara los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n el recogido en la Normativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de revisi贸n de calificaciones鈥.
Una valoraci贸n estimativa del tiempo de trabajo, al margen de las clases, para la adecuada preparaci贸n de la materia estar铆a en torno a las 69,5 horas. Se distribuye el trabajo en el aula y el trabajo personal del alumno de la siguiente forma:
Trabajo presencial y virtual en el aula:
Clases te贸ricas: 14 horas
Clases pr谩cticas: 22 horas
Total: 36 horas
Trabajo personal del alumno:
Estudio aut贸nomo, individual o en grupo: 18 horas
Elaboraci贸n de ejercicios: 38 horas
Preparaci贸n de ex谩menes: 13,5 horas
Total: 69,5 Horas
La materia de Modelos de Tomas de Decisiones necesita del manejo de conceptos rigurosos y precisos dentro de un modelo l贸gico-matem谩tico de interrelaciones. No es preciso el dominio de t茅cnicas matem谩ticas avanzadas, pero s铆 su plena comprensi贸n y adem谩s se recomienda un estudio ordenado y sistem谩tico de la asignatura. Se recomienda realizar el estudio de los temas de una forma continua en todo el semestre, bas谩ndose en el razonamiento de todas las estrategias que ayuden a superar satisfactoriamente la materia.
Diana Fernandez Mendez
Coordinador/a- Department
- Foundations of Economic Analysis
- Area
- Foundations of Economic Analysis
- di.fernandez.mendez [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
| Friday | |||
|---|---|---|---|
| 15:00-17:00 | Grupo /CLIS_01 | Galician | Seminar 1 |
| 01.15.2025 19:00-22:00 | Grupo /CLIS_01 | Seminar 1 |
| 06.19.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIS_01 | Seminar 1 |