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CURSO DE MATEMATICA PARA ECONOMISTAS

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¿Qué aprenderás en este curso?

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Resultados esperados

Algebra Lineal para modelos Economicos

  • Vectores y matrices: definición, tipos y operaciones (suma, producto, transposición)
  • Matrices cuadradas, identidad e inversa
  • Determinantes y su interpretación
  • Rango de una matriz
  • Sistemas de ecuaciones lineales: método matricial
  • Aplicaciones: modelos input-output, sistemas estructurales básicos con Python / R

Cálculo Diferencial y Derivadas Parciales

  • Funciones de una y varias variables: nociones básicas
  • Derivadas ordinarias: interpretación económica (costos marginales, ingreso marginal, elasticidades)
  • Derivadas parciales: función de producción, utilidad, y demanda
    Gradiente y su significado económico
  • Regla de la cadena y diferenciación implícita
  • Aplicación a funciones de utilidad y producción

Optimización económica

  • Concepto de óptimo: máximo y mínimo
  • Condiciones de primer y segundo orden
  • Optimización sin restricciones: ejemplos en microeconomía (maximización de utilidad, minimización de costos)
  • Optimización con restricciones (método de Lagrange)
  • Interpretación económica del multiplicador de Lagrange
  • Casos aplicados: elección del consumidor, decisiones de producción

Aplicaciones Matemáticas en Modelos Económicos y Econométricos

  • Modelos de oferta y demanda con ecuaciones simultáneas
  • Estructura matemática de un modelo econométrico lineal
  • Forma reducida y forma estructural
  • Aplicación de matrices al modelo clásico de regresión lineal
  • Introducción al concepto de identificación en modelos económicos
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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