Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Fundamentos de Gestión de Carteras y Valoración de Derivados Financieros

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Esperanza, Rentabilidad y Riesgo

Para una cartera con pesos x1=0,7 y x2=0,3, la rentabilidad esperada se calcula mediante la fórmula: E(R) = x1·e1 + x2·e2.

El riesgo se determina mediante la varianza: σ2 = (σ12 · x12) + (σ22 · x22) + (2 · x1 · x2 · Cov1,2).

Contribución al Riesgo de Cartera

  • Contribución título 1: x1 · σ1
  • Contribución título 2: x2 · σ2

Opciones Financieras: Call y Put

Comprador de Call (Derecho de compra)

Beneficio (B) = [Cotización acción (S) - Prima] - Precio del ejercicio.

Vendedor de Call

Tiene la obligación de vender. Si el comprador no ejerce, el beneficio es igual a la prima.

Comprador de Put (Derecho de venta)

Beneficio (B) = [Precio del ejercicio - Prima] - Cotización (S).

Vendedor de Put

Tiene la obligación

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Conceptos Fundamentales de Álgebra: Monomios, Polinomios y Ecuaciones

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Fundamentos de Álgebra

Expresión Algebraica

Una expresión algebraica es un conjunto de números y letras conectados por signos de operaciones aritméticas.

Monomio

Un monomio es la expresión más simple y está formada por productos entre letras y números. Los números se denominan coeficientes y las letras se denominan parte literal.

Características de un Monomio

  1. El factor 1 no se coloca; se sobreentiende su existencia y solo se usa para sumar o restar coeficientes o exponentes.
  2. El signo de multiplicación entre el coeficiente y la parte literal no se utiliza.
  3. El exponente de la parte literal no se coloca cuando es igual a 1; se utiliza para determinar el grado del monomio.

Grado del Monomio

El grado del monomio es el número que resulta de la... Continuar leyendo "Conceptos Fundamentales de Álgebra: Monomios, Polinomios y Ecuaciones" »

Interpretación del Coeficiente de Determinación y Medidas de Dispersión Estadística

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Coeficiente de Determinación
Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta

Si 0 < r < 1, Existe una correlación positiva

Si r = 0, no existe Relación lineal

Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa

Variable explicativa: X independiente
Variable explicada: Y dependiente


HORAS/PROPINA

40-50

50-100

TOTAL

XI

NI

XINI

XI2NI

14

6

0

20

3

20

60

180

7

16

4

27

6

27

162

972

5

5

19

29

9,5

29

275,5

2617,3

TOTAL

26

27

23

76

76

497,5

3769,3



  N13=0                                                                                                                                                                                                                ... Continuar leyendo "Interpretación del Coeficiente de Determinación y Medidas de Dispersión Estadística" »

Superando las Dificultades en Multiplicación y División: Estrategias Efectivas

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Dificultades en la Ejecución de las Técnicas Escritas de Multiplicación y División Entera

Los errores más frecuentes que cometen los niños al realizar los algoritmos de multiplicación y división entera son los siguientes:

Errores al Multiplicar:

  1. De obtención de los resultados de la tabla: Se equivocan en los resultados de la tabla de multiplicar. También son frecuentes los errores al multiplicar por cero (0x4=4).
  2. De olvido de la llevada: Después de efectuar la multiplicación de una cifra por otra, se olvidan de sumar la llevada al resultado de multiplicar la cifra del multiplicador por la cifra siguiente del multiplicando.
  3. De suma de la llevada antes de efectuar la multiplicación: Después de efectuar la multiplicación de una cifra
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Desglosando Resultados de Regresión en Gretl: Coeficientes, Errores y Significancia

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Interpretación de Resultados de un Modelo de Ajuste en Gretl

1. Interpreta los coeficientes del modelo de ajuste (vector β). ¿Son razonables sus signos? ¿Qué interpretación económica podemos dar a estos coeficientes?

La interpretación de los coeficientes es fundamental para entender el modelo:

  • Constante del modelo (a o β₀): Representa el valor esperado de la variable dependiente cuando todas las variables explicativas son iguales a cero. Su interpretabilidad económica depende del contexto; a veces no tiene un significado práctico directo si X=0 está fuera del rango de los datos.
  • Coeficiente β₁: Si este coeficiente tiene un signo positivo, indica una relación positiva entre la variable explicativa X₁ y la variable dependiente
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Fundamentos de los Números Complejos: Estructura, Formas y Aplicaciones

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El Cuerpo C de los Números Complejos

Consideremos en el conjunto R2 las operaciones de adición y producto definidas por:

(a,b) + (a',b') = (a+a', b+b')
(a,b)(a',b') = (aa'-bb', ab'+a'b)

Es sencillo comprobar las propiedades asociativa y conmutativa de las operaciones así definidas, así como la propiedad distributiva del producto respecto de la suma. El elemento neutro de la suma es (0,0) y (1,0) es la unidad del producto. Además, (−a,−b) es el opuesto de (a,b), y todo (a,b)≠(0,0) tiene inverso dado por la pareja

Definición 1: Terminología de los Elementos de R2

A los elementos de R2 se les denomina de diversas maneras: pares ordenados de números reales, vectores, puntos, y también números complejos.

En R2 conviven varias estructuras,... Continuar leyendo "Fundamentos de los Números Complejos: Estructura, Formas y Aplicaciones" »

Conceptos Esenciales de Estadística: Descriptiva, Inferencial y Visualización de Datos

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Conceptos Fundamentales de Estadística: Descriptiva e Inferencial

Tipos de Estadística

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva: Es la rama de las matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, la edad de una población, la altura de los estudiantes de una escuela, la temperatura en los meses de verano, etc.).

Estadística Inferencial

Estadística Inferencial: Es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que, por medio de la inducción, determina propiedades de una población estadística a partir de una pequeña parte de la misma.

Elementos Clave en Estadística

Población Estadística

Población Estadística: Conjunto de todos los datos que se obtienen al realizar la... Continuar leyendo "Conceptos Esenciales de Estadística: Descriptiva, Inferencial y Visualización de Datos" »

Conceptos Básicos de Estadística Descriptiva: Población, Variables y Gráficos

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Conceptos Básicos de Estadística Descriptiva

Definiciones Fundamentales

  • Población: Conjunto de personas del que se hace el estudio.
  • Elementos: Personas o cosas que forman parte de la población.
  • Variables: El tema del que se hace el estudio.
  • Muestra: Parte de la población sobre la que se hace el estudio para luego generalizar los resultados.
  • Variables cuantitativas: Se expresan en valores numéricos.
    • Discretas: Se expresan en valores numéricos enteros, no admiten decimales.
    • Continuas: Se expresan en valores numéricos, admiten decimales.
  • Variables atributos: Se expresan en valores textuales.
    • Ordenables: Admiten un orden.
    • No ordenables: No admiten orden.
  • Fuentes primarias: Fondos que dan información de primera mano (entrevistas y encuestas).
  • Fuentes
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Aproximación Numérica y Resolución de Ecuaciones Diferenciales: Aplicaciones en Ingeniería

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Aproximación Numérica y Resolución de Ecuaciones Diferenciales

Aproximación Funcional

Grado del polinomio: Número de datos - 1. Si tenemos la derivada, cuenta como otro dato. Sustituimos: P(x) = a0 + a1x + a2x². Cuando tenemos los resultados, ya tenemos el polinomio en forma de ecuación (P(x) = ...).

Ajuste por Mínimos Cuadrados

Matricialmente (sistema de ecuaciones normales) de grado M:

  • Fila 1: n + 1 (x0 no cuenta), Σxi, ..., ΣxiM
  • Fila 2: Σxi, ..., ΣxiM+1
  • Filas: Así hasta Σxi2M

(Σxij) x (a0 hasta aM) = (Σyi, Σxiyi, ..., ΣxiMyi)

Una exponencial se puede linealizar aplicando logaritmos. Ejemplo: y = a exp(bx). Entonces, log y = log a + bx. De esta forma, como recta Y = A + BX, donde:

  • Y = log y
  • A = log a
  • B = b

Después, cuando resolvemos... Continuar leyendo "Aproximación Numérica y Resolución de Ecuaciones Diferenciales: Aplicaciones en Ingeniería" »

Fundamentos de Estadística Descriptiva: Cálculo y Propiedades de las Medidas de Posición Central

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Medidas de Posición en una Distribución de Frecuencias

Introducción a la Estadística Descriptiva

El objeto de la Estadística Descriptiva es el estudio de colectivos numerosos. Se describen y analizan caracteres de uno o de diferentes colectivos y las relaciones existentes entre ellos.

Conceptos Fundamentales

  • Si el carácter estudiado se puede valorar mediante una medida, la llamamos variable, una indeterminada que toma como valores los posibles resultados.
  • Si no es susceptible de medida, la indeterminada se llamará atributo y tomará como valores las distintas modalidades del carácter.
  • Cuando el colectivo es excesivamente numeroso, suele tomarse una parte del mismo, representativa de toda la población, llamada muestra.

Los resultados numéricos... Continuar leyendo "Fundamentos de Estadística Descriptiva: Cálculo y Propiedades de las Medidas de Posición Central" »