Economía matemática y métodos computacionales para economistas en R

Aspectos elementales de economía matemática

Estas notas toman elementos de los libros de Econometría de Greene; Economía Matemática de Chiang y Wainwright y Econometría de Wooldridge, para explicar las definiciones elementales de matrices y desarrollar tareas en economía asociada a su uso. Se usan las funciones de R: c, matrix, diag, lower.tri, t, isSymmetric, %*%, %^%, chol (Cholesky), cbind, round, det, eigenvectors, entre otras.Todo con aplicaciones al estudio de análisis factoriales, resolución de sistemas de ecuaciones y sistemas markovianos. Tener pendiente que las dos primeras clases corresponden a un curso de R, en caso de conocer el programa, podrían omitirse.

Clase 1. R
Clase 2. Bucles, funciones y estructuras
Clase 3. Introducción aplicada al uso Matrices

Economía computacional en R

Métodos de solución a ecuaciones sin solución analítica conocida. Funciones y loops, The Bisection Method, Punto fijo, El Método de Newton, Quasi-Newton, Broyden's Method (Cuasi-Newton multivariado), método de la secante, A cournot Equilibrium, Modelos pequeño de equilibrio general, nleqslv, lpSolve. Estas notas muestran como derivar funciones en R, y se resuelve un problema de optimización con funciones objetivos con más de dos variables, sin restricciones. Para aplicar esta entrada, se resuelve el ejemplo 1 presentado por Chiang y Wainwright (2006), en el libro “Métodos Fundamentales de Economía Matemática”, p.315, utilizando expression, solve, D (derivadas), integrales con la función integrate, modelos de riesgo con métodos de cuadratura de Gauss, integrales dobles y modelos de riesgo, integral2, esperanza matemática, simulaciones.

Clase 1. Algoritmos iterativos en R
Clase 2. Ecuaciones no lineales
Clase 3. Optimización
Clase 4. Integración y métodos de cuadratura
Clase 5. Simulaciones Monte Carlo
Clase 6. Ecuaciones diferenciales
Clase 7. Ecuaciones en diferencia
Clase 8. Resolución de modelos espacio estado

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