Programación en Python para el análisis y la ciencia de datos.
Programación en R para estadística y ciencia de datos.
Teorías del comercio, política comercial e integración económica.
Modelos de crecimiento de largo plazo: capital, tecnología y convergencia.
Nivelación en fundamentos matemáticos e introducción a la economía, previa al primer semestre.
Modelos de regresión, inferencia y contrastación empírica. Niveles I y II como ediciones.
Métodos numéricos y computacionales para resolver y simular modelos económicos.
Dinero, banca central, política monetaria e inflación.
Bienes públicos, externalidades, tributación y gasto público.
Uso eficiente de recursos naturales, externalidades ambientales y política ambiental.
Determinantes del desarrollo: pobreza, desigualdad e instituciones.
Estadística descriptiva e inferencial aplicada al análisis de datos.
Evaluación social de proyectos de inversión: precios sociales y análisis costo-beneficio.
Valoración de activos, riesgo, estructura de capital y mercados financieros. Tres niveles como ediciones.
Determinación del producto, empleo, inflación y política macroeconómica. Niveles I y II como ediciones.
Modelos dinámicos, expectativas racionales y equilibrio general dinámico.
Métodos con datos microeconómicos: identificación causal y evaluación de impacto.
Teoría del consumidor y del productor, equilibrio parcial y general. Niveles I y II como ediciones sucesivas.
Estructura de mercados, poder de mercado, competencia estratégica y regulación.
Evaluación privada y social de proyectos: indicadores de rentabilidad y riesgo.
Identificación, diagnóstico y formulación de proyectos de inversión.
Diseño de estudios de mercado: fuentes, muestreo, instrumentos y análisis de la demanda.
Diseño, redacción, citación y presentación de trabajos académicos (monografías e informes).
Fundamentos de la ciencia económica para el ingreso universitario: escasez, mercados, dinero y magnitudes macroeconómicas.
