Assignatures del Grau en Estadística
3. Optimització en enginyeria de dades
*
Xarxes neuronals, màquines de vector de suport. Protecció de dades: supressió de cel·les. Resolució i discussió de casos
Metodologia i activitats formatives
Les classes s’organitzen al voltant d’estudis de cas d’aplicació dels models i algorismes d’optimització a la resolució de problemes reals de l’enginyeria de transport, enginyeria de dades i enginyeria de la generació elèctrica. Dins de cada part del curs es fa una introducció a l’àrea d’aplicació, es descriuen les característiques dels models i algorismes d’optimització, i es resolen computacionalment casos pràctics reals. L’alumnat ha de preparar un conjunt de projectes en què ha de resoldre exemples de casos reals de les diferents àrees d’aplicació.
Avaluació acreditativa dels aprenentatges
Avaluació continuada
L’avaluació continuada consisteix en tres pràctiques, que es corresponen als tres blocs de l’assignatura. Cada pràctica es fa en acabar el tema corresponent. Totes les pràctiques tenen el mateix pes en la nota d’avaluació continuada, que es calcula fent la mitjana aritmètica de les notes obtingudes a les diferents pràctiques.
Avaluació única
L’avaluació única consisteix en una prova pràctica a la sala d’ordinadors, en què l’estudiant ha de resoldre algun cas pràctic relacionat amb els problemes estudiats a classe.
Fonts d'informació bàsica Llibre
M.S. Daskin and S.H. Owen, Location Models in Transportation, Chapter 10 in Handbook of Transportation Science, Edited by Randolph Hall, Kluwer 1999.
Accés en línia al capítol 10
PD:Optimització en Enginyeria
PD Optimització en Enginyeria.htm[16/10/2014 13:18:55]
The Vehicle Routing Problem, Edited by P. Toth and D. Vigo, SIAM Monographs on Discrete Mathematics and Applications, 2002.
Al CCUC
J. Zhu, Optimization of Power System Operation. IEEE Press Series on Power Engineering, M.E. El-Hawary Ediror.
Wiley. 2008
Al CCUC
Electric Energy Systems Analisys and Operation. A. Gómez-Expósito, A. Conejo, C. Cañizarez, Editors. CRC Press, Taylor and Francis Group. 2009
Al CCUC
L. Willenborg, T. de Waal, Elements of statistical disclosure control, Springer 2001.
N. Cristianini, J. Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines: And Other Kernel-Based Learning, Cambridge University Presss, 2000.
PD:Optimització Financera
PD Optimització Financera.htm[16/10/2014 13:19:10]
Tanca
Pla docent de l'assignatura
Dades generals
Nom de l'assignatura: Optimització Financera Codi de l'assignatura: 361257
Curs acadèmic: 2014-2015
Coordinació: JOSE B. SAEZ MADRID
Departament: Dept. Matemàtica Econòmica, Financera i Actuarial Crèdits: 6
Hores estimades de dedicació Hores totals 150
Activitats presencials 60
- Teorico-pràctica
(Exposició de continguts teòrics i realització d’exemples d’aplicació )
45
- Pràctiques de problemes
(Plantejament i resolució de problemes) 10 - Pràctiques d'ordinadors
(Plantejament i resolució amb ordinador de problemes reals del mon financer)
5
Treball tutelat/dirigit
(Realització de les tasques encarregades pel professor)
40
Aprenentatge autònom
(Estudi personal de l’estudiant per entendre l’assignatura i preparar les proves
d’avaluació)
50
Recomanacions
PD:Optimització Financera
PD Optimització Financera.htm[16/10/2014 13:19:10]
No existeixen requisits obligatoris per cursar aquesta assignatura. De totes maneres, per aprofitar millor el curs es recomana:
Tenir coneixements previs d’estadística descriptiva
Tenir coneixements bàsics de càlcul diferencial i d’àlgebra lineal Conèixer el funcionament d’Excel®.
Competències que es desenvolupen
Transversals comunes de la UB
-
Capacitat creativa i emprenedora (capacitat de formular, dissenyar i gestionar projectes / capacitat de cercar i integrar nous coneixements i actituds).-
Capacitat d'aprenentatge i responsabilitat (capacitat d'anàlisi, de síntesi, de visions globals i d'aplicació dels coneixements a la pràctica / capacitat de prendre decisions i d'adaptació a noves situacions).-
Treball en equip (capacitat de col·laborar amb els altres i de contribuir a un projecte comú / capacitat de col·laborar en equips interdisciplinaris i en equips multiculturals).Específiques de la titulació
-
Capacitat per usar els mètodes estadístics com a fonament de la presa de decisions en organitzacions de diferents àmbits professionals.-
Capacitat de proposar, modelitzar, analitzar, validar i interpretar situacions i problemes reals, adaptant els models teòrics a les necessitats específiques de les diferents àrees d'aplicació.Objectius d'aprenentatge
Referits a coneixements
Conèixer les eines financeres per a valorar actius de renda fixa i de renta variable
Conèixer les diferents formes de mesurar i quantificar la rendibilitat i el risc d’un actiu financer
Conèixer els mètodes d’anàlisi i descomposició dels risc d’una cartera de valors
Conèixer el procés complet de les diferents etapes que hi ha a l’hora de gestionar de forma òptima una cartera de valors mobiliaris.
Conèixer els models clàssics d’optimització financera aplicats a la gestió activa i passiva de carteres amb
PD:Optimització Financera
PD Optimització Financera.htm[16/10/2014 13:19:10]
l’objectiu de trobar carteres diversificades.
Conèixer els mètodes de performance existents al mercat per a avaluar l’eficiència de les decisions preses pels gestors de carteres
Referits a habilitats, destreses
Desenvolupar mètodes que pugin avaluar quan un actiu financer esta infravalorat o sobrevalorat
Desenvolupar mètodes que permetin determinar els moments idonis per comprar o vendre un actiu de renda variable aplicant les eines estadístiques de l’anàlisi tècnic bursàtil
Analitzar amb diferents criteris financers la viabilitat o no d’un projecte d’inversió.
Aprendre a resoldre amb ordinador els problemes d’optimització financera apllicats a la construcció de carteres eficients i ser capaços de presentar els resultats.
Referits a actituds, valors i normes
L’estudiant ha d’entendre al llarg del curs que el funcionament dels mercats financers tenen una fort component subjectiva i que, unes vegades, influeix en els resultats finals la sort i l’atzar i, d’altres, el
comportament agregat dels inversors en front del coneixement de determinades variables macroeconòmiques no esperades.
La gran quantitat d’informació que diàriament apareix als mercats financers fa imprescindible que l’alumne aprengui a treballar en equip per obtenir els resultats òptims.
Blocs temàtics
1. Valoració de productes financers