Guía Docente 2020-21
EMPRENDIMIENTO III

DATOS BÁSICOS DE LA GUÍA DOCENTE:

Materia: EMPRENDIMIENTO III
Identificador: 30597
Titulación: GRADUADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (BOE 26/11/2010)
Módulo: EMPRENDIMIENTO
Tipo: OPTATIVA
Curso: 3 Periodo lectivo: Segundo Cuatrimestre
Créditos: 6 Horas totales: 150
Actividades Presenciales: 70 Trabajo Autónomo: 80
Idioma Principal: Castellano Idioma Secundario: Inglés
Profesor: GARCIA MARTIN, GUILLERMO (T) Correo electrónico: ggarcia@usj.es

PRESENTACIÓN:

En esta asignatura de Emprendimiento III se aborda el estudio del análisis cuantitativo, que es el enfoque científico de la toma de decisiones. Así, através de este enfoque, los datos se manipulan o se procesan para convertirlos en información para quienes toman decisiones. Este proceso y manipulación de los datos convertidos en información significativa son la esencia del análisis cuantitativo. Finalmente, los resultados del análisis cuantitativo se combinarán con otra información (cualitativa) en la toma de decisiones.
El objetivo final de esta asignatura es conocer y aplicar la interacción (teórica y práctica) entre las técnicas cuantitativas aplicadas a la toma de decisiones en la Empresa. Estos conocimientos, unidos a las habilidades ofimáticas y la capacidad de análisis de las herramientas cuantitativas óptimas, permitira su aplicación en un contexto empresarial.
La primera parte de la asignatura estará dedicada a los conocimientos básicos de probabilidad, modelos de regresión y programación lineal, que nos permitirán avanzar en el análisis de la toma de decisiones. Posterioremente se analizará el método de simulación, y se incidirá en la toma de decisiones financieras y de inversiones. Finalmente se desarrollará a muy alto nivel el concepto de Business Intelligence y como engancha dicho concepto en todo el modelo de toma de decisiones visto anteriormente.

COMPETENCIAS PROFESIONALES A DESARROLLAR EN LA MATERIA:

Competencias Generales de la titulación G01 Capacidad de análisis y síntesis de las informaciones obtenidas de diversas fuentes
G02 Resolución creativa y eficaz de los problemas que surgen en la práctica diaria, con el objetivo de garantizar los niveles máximos de calidad de la labor profesional realizada
G03 Capacidad de organización y planificación del trabajo en el contexto de la mejora continua
G04 Uso de las tecnologías de la información y la comunicación
G05 Capacidad de trabajar de forma eficaz en equipos interdisciplinares, participando e integrándose en los trabajos del equipo en sus vertientes científicas y profesionales, aportando ideas y respetando y valorando la diversidad de criterios de los miembros del equipo
G07 Capacidad de trabajar en un contexto internacional y de aproximarse a las innovaciones y nuevos enfoques empleados en otros contextos nacionales
G08 Capacidad de comunicación oral y escrita en castellano.
G09 Capacidad para comunicarse en inglés en contextos académicos y profesionales.
G10 Capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos, adaptándolos a las exigencias y particularidades de cada situación y persona
G12 Capacidad de incorporar la investigación científica y la práctica basada en la evidencia como cultura profesional, actualizando conocimientos y destrezas de manera continua.
G13 Capacidad de desarrollar estrategias de aprendizaje a lo largo de toda la vida para que sea capaz de adquirir nuevos conocimientos, a través del desarrollo su propio itinerario académico y profesional
G14 Capacidad de comunicación oral y escrita en el idioma materno y en inglés, según las necesidades de su campo de estudio y las exigencias de su entorno académico y profesional.
G15 Capacidad de establecer y cumplir los criterios de calidad más apropiados y emplear metodologías y estrategias de trabajo orientadas a la mejora continua.
Competencias Específicas de la titulación E01 Conocer los aspectos específicos relativos al funcionamiento, gestión y control de las diferentes áreas funcionales de la empresa.
E03 Capacidad de aplicación de los conocimientos adquiridos sobre las áreas funcionales de la empresa y el entorno socioeconómico
E04 Capacidad de identificar las variables relacionadas y entender su impacto sobre las organizaciones empresariales
E06 Comprender los procesos relacionados con la actividad profesional en el campo de la auditoria (interna y externa) de las organizaciones
E09 Entender el funcionamiento de los mercados financieros nacionales e internacionales
E10 Comprender las operaciones financieras que tienen lugar en el ámbito empresarial, diseñando y analizando estrategias de inversión y financiación
E11 Conocer las técnicas y métodos de naturaleza cuantitativa aplicables al diagnóstico, análisis y prospección empresarial (matemáticas, estadística y econometría) siendo capaz de utilizar la herramienta más adecuada en cada situación.
E13 Conocer los procesos de toma de decisiones en materia de política y estrategia comercial
Resultados de Aprendizaje R01 Saber establecer la interacción (teórica y práctica) entre las técnicas cuantitativas aplicadas a la toma de decisiones en la Empresa.
R02 Saber aplicar los conocimientos, las habilidades ofimáticas y la capacidad de análisis de las herramientas cuantitativas óptimas para ser aplicadas en un contexto empresarial.

REQUISITOS PREVIOS:

Es muy conveniente tener los conocimientos adquiridos en las asignaturas de Estadística y de Econometria. 

PROGRAMACIÓN DE LA MATERIA:

Contenidos de la materia:

1 - Métodos Cuantitativos para la Planificación de los Negocios
    1.1 - Introducción
    1.2 - El Papel de la Tecnología
2 - Probabilidad y Aplicaciones
    2.1 - Conceptos Básicos de Probabilidad
    2.2 - Variables Aleatórias
    2.3 - Distribuciones de Probabilidad
3 - Análisis de la Toma de Decisiones
    3.1 - Introducción
    3.2 - Decisiones con Incertidumbre
    3.3 - Decisiones con Riesgo
    3.4 - Análisis de Decisiones con Excel
    3.5 - Árboles de Decisión
    3.6 - Teoría de la Utilidad
4 - Modelos de Regresión
    4.1 - Análisis Básico de los Datos
    4.2 - Modelo de Regresión Lineal Simple (MCO)
    4.3 - Análisis de los Coeficientes de Correlación y Determinación
    4.4 - Regresión Lineal con Excel
    4.5 - Regresión no Lineal con Excel
5 - Programación Lineal
    5.1 - Introducción
    5.2 - Solución al Problema de Programación Lineal
    5.3 - Solución Gráfica
    5.4 - Análisis de Sensibilidad
    5.5 - Aplicaciones Prácticas de Programación Lineal
6 - Simulación
    6.1 - Introducción
    6.2 - Simulación de Monte-Carlo
    6.3 - Aplicación Práctica: Análisis de Inventarios
7 - Toma de Decisiones Financieras y de Inversiones
    7.1 - Valoración de Empresas
    7.2 - Análisis de Punto de Equilibrio
    7.3 - Análisis del Estado Financiero de la Empresa
    7.4 - Valoración de Acciones
    7.5 - El Coste del Capital
    7.6 - Cartera de Valores y Diversificación
    7.7 - Evaluación de Inversiones
8 - Business Intelligence
    8.1 - Introducción
    8.2 - Soluciones de Código Abierto
    8.3 - El Núcleo del BI: Data Warehouse
    8.4 - Creación de un BI
    8.5 - Tendencias en BI

La planificación de la asignatura podrá verse modificada por motivos imprevistos (rendimiento del grupo, disponibilidad de recursos, modificaciones en el calendario académico, etc.) y por tanto no deberá considerarse como definitiva y cerrada.


METODOLOGÍAS Y ACTIVIDADES DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE:

Metodologías de enseñanza-aprendizaje a desarrollar:

- Clases presenciales, donde se explicará el contenido teórico de cada uno de los temas que componen la asignatura
- Realización de ejercicios en clase, donde se resolverán las dudas que puedan surgir.
- Realización de 1 o varios bloques de ejercicios individuales, que los alumnos aportarán resueltos de manera obligatoria.
- Realización de 1 o varios bloques de ejercicios en grupo, que los alumnos aportarán resueltos de manera obligatoria.
- 2 Pruebas escritas intermedias, para la valoracion y seguimiento del grupo de la primera parte de la materia
- Prueba escrita final que determinará el grado de comprensión de la materia en su conjunto junto con la correcta aplicación de los modelos y sistemas estudiados en la teoria.
- Tutorias individuales para el seguimiento del alumno.

Volumen de trabajo del alumno:

Modalidad organizativa Métodos de enseñanza Horas estimadas
Actividades Presenciales
Clase magistral 38
Resolución de prácticas, problemas, ejercicios etc. 16
Exposiciones de trabajos de los alumnos 12
Actividades de evaluación 4
Trabajo Autónomo
Asistencia a tutorías 10
Estudio individual 40
Preparación de trabajos individuales 10
Preparación de trabajos en equipo 10
Tareas de investigación y búsqueda de información 10
Horas totales: 150

SISTEMA DE EVALUACIÓN:

Obtención de la nota final:

Trabajos individuales: 15 %
Trabajos en equipo: 15 %
Prueba final: 50 %
Prueba escrita parte I: 10 %
Prueba escrita parte II: 10 %
TOTAL 100 %

*Las observaciones específicas sobre el sistema de evaluación serán comunicadas por escrito a los alumnos al inicio de la materia.

BIBLIOGRAFÍA Y DOCUMENTACIÓN:

Bibliografía básica:

RENDER, Barry, STAIR, Ralph M. y HANNA, Michael E. Métodos cuantitativos para los negocios. Pearson, 2012. 11 Ed.
DURBAN, Salvador. Dirección Financiera. McGraw Hill, 2008.

Bibliografía recomendada:

ANDERSON, David R., SWEENEY, Dennis J., WILLIAMS, Thomas A., CAMM, Jeffrey D. y MARTIN, Kipp. Métodos Cuantitativos para los Negocios, 11a Ed. Cengage Learning, 2011
PINDER, Jonathan. Introduction to Business Analytics using Simulation. Academic Press ElSevier, 2017.
REILLY, Frank y BROWN, Keith. Investment Analysis and Portfolio Management, 6 Ed. South Western.
SHERMAN, Rick. Business Intelligence Guidebook. From data integration to analytics. Academic Press ElSevier, 2014.
WINSTON, Wayne L. Microsoft Excel 2013: Data Analysis and Business Modeling. Microsoft Publisher, O’Reilly Media, Inc., 2014.

Páginas web recomendadas:

Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa. Universidad Pablo de Olavide https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/index
Data Science and Business Intelligence. London Business School https://www.london.edu/executive-education/digital-transformation-and-innovation/data-science-for-business-intelligence