Guía Docente de la asignatura

(1)

Universidad de Valladolid

Máster Universitario en Investigación

en Contabilidad y Gestión Financiera

Guía Docente de la asignatura

Técnicas cuantitativas para la Contabilidad

y las Finanzas

(2)

Guía docente de la asignatura: Técnicas Cuantitativas para la Contabilidad y las Finanzas

Universidad de Valladolid 2 de 13

Guía docente de la asignatura

Asignatura Técnicas Cuantitativas para la Contabilidad y las Finanzas

Materia Técnicas de Investigación y Formación Instrumental

Módulo

Titulación Máster Universitario en Investigación en Contabilidad y Gestión

Financiera

Plan 430 Código 52309

Periodo de impartición Primer cuatrimestre Tipo/Carácter Obligatoria

Nivel/Ciclo Posgrado Curso 2016/2017

Créditos ECTS Seis

Lengua en que se imparte Castellano

Profesores responsables Ana Bedate Centeno (Bloque 1)

Manuel de Prada Moraga (Bloque 2 y 3) Datos de contacto

(E-mail, teléfono …) [email protected] 983 42 36 02 [email protected] 983 18 64 93 Horario de tutorías http://www.uva.es/opencms/portal/paginas/contenidoDinamico?funci on=D_Tutorias&cod_dpto=021&carpeta=/contenidos/departamentos /economiaFinancieraContabilidad/

(3)

1. Situación / Sentido de la Asignatura 1.1 Contextualización

La asignatura “Técnicas cuantitativas para la Contabilidad y las Finanzas” es una materia de carácter instrumental y básico que pretende proporcionar las herramientas necesarias, tanto para el manejo e interpretación de datos ya elaborados procedentes de distintas fuentes, como para el análisis e investigación con datos de elaboración propia. Los contenidos de esta materia, son fundamentales para utilizar y explotar correctamente la información estadística, de manera que esto suponga un apoyo para la investigación en temas financiero contables.

1.2 Relación con otras materias

Esta asignatura es esencial para comprender los métodos de análisis utilizados en la asignatura “Métodos Estadísticos, Econométricos y Cualitativos”. Las técnicas explicadas en esta asignatura son aplicables en otras como por ejemplo “Análisis Financiero Avanzado” y “Finanzas de los Mercados y Gestión de Activos”. Asimismo es también una herramienta muy útil para la elaboración del “Proyecto Fin de Máster”.

1.3 Prerrequisitos

(4)

2. Competencias

2.1 Generales

G1. Saber aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar la capacidad para resolver problemas de carácter económico nuevos en un entorno cambiante y complejo como el actual desde una óptica multidisciplinar.

G3. Saber comunicar y defender (oralmente y por escrito) conclusiones y las razones últimas que las sustentan, bien sean éstas de carácter científico o estén apoyadas en juicios de valor, a públicos especializados y no especializados de forma, ordenada, concisa, clara, sin ambigüedades y siguiendo una secuencia lógica.

G4. Poseer las habilidades de aprendizaje necesarias que les permita continuar estudiando e investigando en contabilidad y gestión de empresas y entidades de forma autónoma o autodirigida.

2.2 Específicas

E2. Saber adaptar los modelos teóricos aprendidos con el fin de modelizar, de forma rigurosa, otros problemas contables y económico-financieros similares, así como conocer y aplicar las técnicas necesarias para su resolución, interpretación y contrastación.

E4. Alcanzar un nivel alto de destreza en el manejo de software especializado para la formulación, resolución y simulación de modelos contables y económico-financieros, así como para la realización de estimaciones y predicciones econométricas.

E5. Desarrollar la capacidad para aplicar con rigor diferentes técnicas de análisis tanto cuantitativas como cualitativas en la investigación contable y económico-financiera.

(5)

2.3 Transversales

T1. Adquirir habilidad para buscar, filtrar, procesar e interpretar la información contable y económico-financiera de diversas fuentes, tanto en lengua española como en otras de relevancia en el ámbito científico.

T2. Conseguir desarrollar la capacidad intelectual para el pensamiento analítico y un espíritu crítico y auto crítico ante el saber establecido.

T3. Aprender a gestionar de forma eficiente el tiempo, tanto en el trabajo individual como en equipo, así como planificar y organizar los recursos disponibles estableciendo prioridades y demostrando capacidad para tomar decisiones y afrontar dificultades cuando éstas aparezcan.

T4. Adquirir la capacidad para trabajar en equipo, demostrando habilidad para coordinar personas y tareas concretas, aceptando o refutando mediante razonamientos lógicos los argumentos de los demás y contribuyendo con profesionalidad al buen funcionamiento y organización del grupo sobre la base del respeto mutuo.

T5. Alcanzar las habilidades propias del manejo de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs).

(6)

3. Objetivos

Debe conocer:

 Las principales técnicas estadísticas multivariantes para tratamiento de datos cuantitativos de carácter financiero.

 Cómo analizar la evolución una serie de datos estadísticos a través del tiempo.  Como crear y gestionar una base de datos.

Debe ser capaz de:

 Conocer, seleccionar y aplicar la técnica estadística adecuada para cada situación concreta.  Saber interpretar los resultados obtenidos con las diferentes técnicas estadísticas multivariantes

estudiadas.

 Manejar software estadístico, concretamente StatGraphics y SPSS.

4. Tabla de dedicación del estudiante a la asignatura

ACTIVIDADES PRESENCIALES HORAS ACTIVIDADES NO PRESENCIALES HORAS

Clases teórico-prácticas (T/M) 15 Estudio y trabajo autónomo individual 30 Clases prácticas de aula (A) 21 Preparación y realización de prácticas 60

Laboratorios (L) 21

Prácticas externas, clínicas o de campo Seminarios (S)

Tutorías grupales (TG)

Evaluación 3

(7)

5. Bloques temáticos

Bloque 1: Técnicas multivariantes de resumen y clasificación

Carga de trabajo en créditos ECTS: 2

a. Contextualización y justificación

Este primer bloque de la asignatura se centra en exponer las principales técnicas estadísticas de análisis de datos, con el fin de dar una visión general de las posibilidades de aplicación de los métodos estadísticos a la investigación. También se profundizará más concretamente en dos métodos: el análisis factorial, que se emplea para resumir la información y el análisis cluster utilizado para la clasificación de datos.

b. Objetivos de aprendizaje

 Conocer los conceptos y técnicas multivariantes básicas para analizar datos.  Entender los principios fundamentales del análisis factorial y del análisis cluster.  Conocer el manejo de programas informáticos de Estadística.

c. Contenidos

1. Principales técnicas estadísticas y econométricas para el análisis de datos. 2. Análisis factorial.

3. Análisis cluster.

d. Métodos docentes

Se combinan las enseñanzas teóricas y prácticas con especial énfasis en las aplicaciones prácticas y en el manejo de programas estadísticos para los métodos estadísticos empleados. El profesor expondrá los conceptos, fundamentos y utilidad de cada técnica y los alumnos realizarán prácticas individuales y/o cooperativas con el software estadístico más adecuado en cada caso, examinando e interpretando los resultados.

e. Plan de trabajo

Cada estudiante irá realizando las prácticas y resolviendo los problemas propuestos en clase diariamente, que serán supervisados y corregidos por el profesor de forma interactiva con el alumno. El reparto de horas para un alumno medio sería:

(8)

 19 horas de clases teórico-prácticas.

 20 horas de trabajo personal para acabar las prácticas y problemas propuestos.  10 horas de estudio personal para afianzar los conocimientos adquiridos  1 hora para la realización de una prueba teórico-práctica

f. Evaluación

La evaluación de este único bloque coincide con la de la asignatura y se puede consultar en el apartado 7 de esta guía docente.

g. Bibliografía básica

 Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados / coordinador Teodoro Luque Martínez

 Tratamiento estadístico de datos con SPSS / Quintín Martín Martín, María Teresa Cabero Morán, Yanira del Rosario de Paz Santana

 Técnicas de análisis multivariante de datos: aplicaciones con SPSS / César Pérez López

 Análisis multivariante aplicado: aplicaciones al marketing, dirección de empresas y turismo / Ezequiel Uriel Jiménez, Joaquín Aldás Manzano

h. Bibliografía complementaria

i. Recursos necesarios

Los profesores facilitarán a los alumnos la bibliografía necesaria para el seguimiento de la asignatura. Se emplearán los programas informáticos StatGraphics Centurion XVI y SPSS, para la resolución de las prácticas y problemas.

Los profesores de la asignatura fijarán y publicarán en los plazos establecidos y mediante los soportes requeridos sus horas de tutoría, a las que los alumnos podrán acudir a consultar las dudas, problemas y dificultades que le surjan en el estudio y seguimiento de la asignatura.

(9)

Bloque 2: Técnicas econométricas de dependencia para variables cualitativas

En este bloque se abordan técnicas de dependencia estadística, en las que la variable a explicar tiene carácter cualitativo. Este tipo de técnicas tienen un elevado interés, pues muchas veces al estudiar variables económicas tienen un carácter dicotómico ya que la única información disponible es que el suceso tiene lugar o no, lo que hace que los métodos de regresión clásico no sean adecuados.

 Conocer los conceptos y técnicas multivariantes de dependencia.  Conocer el manejo de programas informáticos de Estadística.

c. Contenidos 4. Análisis discriminante. 5. Modelos logit y probit.

(10)

f. Evaluación

 Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados / coordinador Teodoro Luque Martínez

 Tratamiento estadístico de datos con SPSS / Quintín Martín Martín, María Teresa Cabero Morán, Yanira del Rosario de Paz Santana

 Técnicas de análisis multivariante de datos: aplicaciones con SPSS / César Pérez López

 Análisis multivariante aplicado: aplicaciones al marketing, dirección de empresas y turismo / Ezequiel Uriel Jiménez, Joaquín Aldás Manzano

h. Bibliografía complementaria

(11)

Bloque 3: Series temporales

En este bloque se aborda el análisis de series temporales, es decir el estudio de como una variable evoluciona a través del tiempo. Este tipo de análisis es importante para el estudio de las variables económicas y especialmente para la predicción del comportamiento futuro de los fenómenos económicos.

 Conocer los conceptos y técnicas básicas para el análisis de series temporales.  Conocer el manejo de programas informáticos para esta materia.

c. Contenidos 6. Series temporales.

(12)

f. Evaluación

 Series temporales. Técnicas y herramientas. Cesar Pérez. Ed. Garceta 2011

 Predicción y simulación aplicada a la economía y gestión de empresas. Antonio Pulido y Ana María López. Ed. Pirámide. 1999

 Time Series: Theory and Methods. P.J. Brockwell y Richard A. Davis. Ed. Springer 1991 h. Bibliografía complementaria

(13)

6. Temporalización (por bloques temáticos)

BLOQUE TEMÁTICO CARGA

ECTS

PERIODO PREVISTO DE DESARROLLO

Técnicas multivariantes de resumen y clasificación 2 Primer cuatrimestre Técnicas econométricas de dependencia para variables

cualitativas 2 Primer cuatrimestre

Series temporales 2 Primer cuatrimestre

7. Tabla resumen de los instrumentos, procedimientos y sistemas de evaluación/calificación

INSTRUMENTO/PROCEDIMIENTO PESO EN LA

NOTA FINAL

OBSERVACIONES

Prueba teórico práctica mínimo 50%

Se podrá exigir al alumno una nota mínima en el examen teórico práctico

Participación activa, presentación y defensa de trabajos máximo 50%