Programa de Doctorado en Modelización Económica Aplicada

Curso sobre Modelos de Simulación

A. Pulido

1.-Planteamiento

Dentro del actual Plan de Estudios se trata de un curso de 4 créditos equivalente a 40 horas de docencia. Adaptado al nuevo sistema del Espacio Europeo de Educación Superior, podría formar parte del plan de formación de postgrado que partiese de un Master de especialización en Predicción y Prospectiva (60 créditos ECTS en total) que podría tener su continuación en un nuevo programa de doctorado (otros 60 créditos ECTS).

El nuevo sistema de créditos ECTS (European Credit Transfer System) supone un enfoque más participativo y orientado al desarrollo de capacidades, con actividades complementarias a las horas de clase, en la proporción de 3 horas de actividad adicional por el estudiante, por cada hora de clase.

Dado que nuestro programa de doctorado supone el tener conocimientos previos de economía y, en particular, de econometría, la carga de trabajo estandar de 160 horas (4 créditos x 4 horas) puede ser muy superior para quienes provengan de otro tipo de estudios o tengan olvidados conceptos básicos de una licenciatura en Economía o Administración de Empresas.

Para facilitar y evaluar el proceso de aprendizaje, se exige de los participantes una dedicación suficiente como para ir realizando las actividades programadas en cada sesión.

En particular, un curso sobre simulación con modelos exige combinar conocimientos metodológicos correctos, con un aprendizaje de experiencias concretas a partir de aplicaciones con casos prácticos.

2.- Programa general del curso

I. Parte: Enfoques alternativos en modelos de simulación
I:1.- Metodología	I.2.- Aplicaciones
Modelos estructurales Modelos de Leontief Modelos de elasticidades Dinámica de Sistemas Calibrado	Caso 1: Predicciones alternativas del crecimiento regional
I.3.-Conocimientos económicos	I.4.-Información
Acuerdos y discrepancias Hechos estilizados Economía regional/sectorial Factores del crecimiento Limitaciones de los datos	Contabilidad regional Input-Output Comercio interregional Indicadores de coyuntura
II. Parte: De proyecciones a cambios estructurales
II.1.- Metodología	II.2.- Aplicaciones
Modelos de cambio estructural Modelos de elasticidades variables Prospectiva Diseño de escenarios Planes estratégicos	Caso 3: Escenarios para las universidades y planes estratégicos.
II.3.- Conocimientos económicos	II.4.- Información
Desarrollo sostenible Economía de educación	Planes estratégicos de universidades Diversos escenarios de futuro a escala mundial
III Parte: Modelos de simulación con datos transversales y de panel
III.1.- Metodología	III.2.- Aplicaciones
β y α convergencia Indicadores sintéticos Modelos espaciales	Caso 4: Desfases y convergencia en innovación
III.3.-Conocimientos económicos	III.4.-Información
Cambio tecnológico Funciones de producción Productividad/Competitividad Contabilidad del crecimiento Causas próximas y remotas Economía digital Economía internacional	Bases de datos internacionales Predicciones de consenso Indicadores de innovación

3.-Material de consulta disponible para el curso

Metodología/ Conocimientos económicos

Puede utilizarse el curso de Predicción y Simulación, de acceso libre, en www.uam.es/predysim

• B. Cabrer, editor (2001), Análisis regional: el proyecto Hispalink. Ed. Mundi-Prensa.
• C. Chasco (2003), Econometría espacial aplicada a la predicción-extrapolación de datos microterritoriales. Comunidad de Madrid.
• F. Duchin, E. Fontela, K. Nauphal y A. Pulido (2002), Scenario Models of the World Economy. Cuaderno nº 7 del Fondo de Investigación Richard Stone.
• E. Fontela y J.M Rueda (2004), Linking cross-impact probabilistic scenarios to Input-output models. Cuaderno nº 12 del Fondo de Investigación Richard Stone.
• E. Fontela (2002), Leontief and the Future of the World Economy. Cuaderno nº 6 del Fondo de Investigación Richard Stone.
• A. López y A. Pulido (2002), Modelización de la difusión regional de las nuevas tecnologías. Cuaderno nº 4 del Fondo de Investigación Richard Stone.
• A. López (2001), Estructuras de producción sectoriales y complejos industriales en España. Comunidad de Madrid.
• C. Llano (2004), Economía sectorial y espacial: el comercio interregional en el marco Input-output. Instituto de Estudios Fiscales.
• J.M. Mella y B. Sanz (2002), Balanza de pagos de la Comunidad de Madrid. Civitas.
• A. Pulido (2007), Escenarios alternativos de futuro para las universidades, univnova, documento 2007/1.
• A. Pulido (2007), “De escenarios de futuro y planes estratégicos para las universidades”. Revista MI+D (www.madrimasd.org/revista)
• A. Pulido(2003), “Desarrollo sostenible: un reto central para el pensamiento económico”. Estudios de economía Aplicada, vol 21-2, agosto 2003.
• A. Pulido (2002), Posibilidades y limitaciones de las Matemáticas en Economía. Cuaderno nº 1 del Fondo de Investigación Richard Stone.
• A. Pulido (2000), Economía en Acción. Ed. Pirámide.
• A. Pulido (1999), ¿Por qué crecen las economías de unos países y regiones más que otras?: una revisión de experiencias. Universidad Autónoma de Madrid.
• A. Pulido y B. Cabrer editores (1994), Datos, técnicas y resultados del moderno análisis económico regional. Ed. Mundi-Prensa.
• A. Pulido y E. Fontela (2004), Principios del desarrollo económico sostenible. Fundación Iberdrola.
• A. Pulido y E. Fontela (1993), Análisis Input-output: modelos, datos y aplicaciones. Ed. Pirámide.
• A. Pulido y A. López (2004), Predicción y modelización económica: la importancia de las redes de investigación. Cuaderno nº 13 del Fondo de Investigación Richard Stone.
• A. Pulido y A. López (1999), Predicción y simulación aplicada a la economía y gestión de empresas. Ed. Pirámide.
• A. Pulido y J. Pérez (2001), Modelos econométricos, Ed. Pirámide.

Aplicaciones/ Información

• www.uam.es/klein/stone
• www.ceprede.com
• www.antoniopulido.es
• www.n-economia.com
• www.nebrija.com/prospectiva-madrid-2014
• www.ine.es
• www.hispalink.es
• www.chass.utoronto.ca/link
• www.univnova.org
• www.c-intereg.es

Documentos:

A. Maddison, The World Economy: Historial Statistics OCDE, Series estadísticas retrospectives.