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Microeconomía Avanzada
Código: 45770Créditos: 10
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Análisis Económico / Economic Analysis | OB | 2 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Pau Milán Solé
- Correo electrónico :
- pau.milan@uab.cat
Equipo docente
- Marta Troya Martinez
- Fernando Payro Chew
- Peter Bayer
- David Jesus Andres Cerezo
- Amedeo Piolatto
- Pau Milán Solé
- Mikhail Drugov Plitman
Equipo docente (externo a la UAB)
- Christopher Rauh
- Mar Reguant
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Sin prerrequisitos específicos.
Objetivos
Este módulo cubre modelos teóricos avanzados que se encuentran en la frontera del análisis microeconómico moderno. Mediante un análisis matemático riguroso, este módulo proporciona al estudiante conocimientos de frontera en diseño de contratos y teoría de juegos, así como en diferentes aplicaciones. Los modelos que se ven en este módulo se aplican en investigaciones novedosas en Microeconomía y son fundamentales para obtener implicaciones de política pública. El estudiante puede adquirir este conocimiento en los campos de economía de la información, organización industrial, contratos, incentivos y comportamiento, finanzas corporativas, economía de la salud, economía del desarrollo, microeconometría, economía pública, economía laboral, precios de activos, economía política y economía experimental.
Resultados de aprendizaje
- CA18 (Distinguir estrategias de mercado según su impacto sobre competencia y bienestar .) Distinguir estrategias de mercado según su impacto sobre competencia y bienestar .
- CA19 (Probar la consistencia de modelos de organización industrial mediante simulaciones .) Probar la consistencia de modelos de organización industrial mediante simulaciones .
- CA20 (Evaluar el impacto de regulaciones sectoriales con modelos de información asimétrica .) Evaluar el impacto de regulaciones sectoriales con modelos de información asimétrica .
- KA30 (Reconocer la teoría de contratos y los incentivos asociados .) Reconocer la teoría de contratos y los incentivos asociados .
- KA31 (Ejemplificar la economía de la información en escenarios de riesgo moral y selección adversa .) Ejemplificar la economía de la información en escenarios de riesgo moral y selección adversa .
- KA32 (Identificar la teoría de organización industrial y los modelos de competencia imperfecta .) Identificar la teoría de organización industrial y los modelos de competencia imperfecta .
- KA33 (Explicar las relaciones estratégicas entre empresas con teoría de juegos dinámica .) Explicar las relaciones estratégicas entre empresas con teoría de juegos dinámica .
- KA34 (Identificar evidencias de selección adversa en mercados de seguros .) Identificar evidencias de selección adversa en mercados de seguros .
- SA26 (Analizar decisiones estratégicas multiperíodo con información asimétrica .) Analizar decisiones estratégicas multiperíodo con información asimétrica .
- SA27 (Comparar modelos principal-agente bajo diferentes supuestos de riesgo .) Comparar modelos principal-agente bajo diferentes supuestos de riesgo .
- SA28 (Integrar teoría de juegos y análisis industrial para evaluar políticas antimonopolio .) Integrar teoría de juegos y análisis industrial para evaluar políticas antimonopolio .
- SA29 (Experimentar con simulaciones de subastas para probar estrategias de licitación .) Experimentar con simulaciones de subastas para probar estrategias de licitación .
- SA30 (Clasificar restricciones verticales según su efecto en la competencia .) Clasificar restricciones verticales según su efecto en la competencia .
- SA31 (Estructurar algoritmos de dinámica evolutiva para estudiar competencia oligopolística .) Estructurar algoritmos de dinámica evolutiva para estudiar competencia oligopolística .
Contenidos
- Datos
- Economía del comportamiento
- Economía de la información
- Economía Industrial y Energética
- Economía Pública
- Energía
- Finanzas corporativas
- Organización Industrial
- Redes
Para una descripción más detalla del contenido del temario ir a https://sites.google.com/view/idea-program/master-program .
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Clases teóricas | 75 | 3 | |
| Clases de práctica, conjuntos de problemas, tutoriales | 25 | 1 | |
| Aprendizaje basado en resolución de problemas, estudio personal, grupos de estudio | 150 | 6 |
El curso constará de sesiones donde el profesor presenta el material y sesiones dedicadas específicamente a la resolución de problemas. Se recomienda a los estudiantes que formen grupos de estudio para debatir sobre tareas y lecturas.
La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen Parcial | 26% | 0 | 0 | CA18, CA19, CA20, KA30, KA31, KA32, KA33, KA34, SA26, SA27, SA28, SA29, SA30, SA31 |
| Examen Parcial | 26% | 0 | 0 | CA18, CA19, CA20, KA30, KA31, KA32, KA33, KA34, SA26, SA27, SA28, SA29, SA30, SA31 |
| Asistencia a clase y conjuntos de problemas y tareas | 22% | 0 | 0 | CA18, CA19, CA20, KA30, KA31, KA32, KA33, KA34, SA26, SA27, SA28, SA29, SA30, SA31 |
| Examen Parcial | 26% | 0 | 0 | CA18, CA19, CA20, KA30, KA31, KA32, KA33, KA34, SA26, SA27, SA28, SA29, SA30, SA31 |
Este módulo no contempla evaluación única
Examen Parcial | 26% |
Examen Parcial | 26% |
Examen Parcial | 26% |
Listas de problemas y ejercicios & Asistencia a clase y participación activa | 22% |
La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
En esta asignatura, no se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en ninguna de sus fases. Cualquier trabajo que incluya fragmentos generados con IA será considerado una falta de honestidad académica y puede conllevar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.
Bibliografía
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Newman, M.. Networks: an introduction. Oxford University Press, 2009.
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Tirole, J. The Theory of Industrial Organization, The MIT Press
Toke, A. , F. Albornoz and E. Hauk (2021) “Foreign influence in domestic policy”, Journal of Economic Literature 59(2):426-87
Víctor Aguirregabiria's notes (University of Toronto, Department of Economics)
Wooldridge, J. M. (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press
Referencias adicionales se proporcionan a lo largo del curso.
Software
- Matlab
- R
- Phyton
- Stata
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura