Competencias y objetivos
Contexto de la asignatura para el curso 2025-26
This course is an introduction to behavioral economics, and is well suited for students who have never studied this subject before. However, because we will cover many topics, and there are opportunities for self-directed study, the course is also valuable for those who have had a basic training in behavioral economics and would like to expand their knowledge.
This course can be taken by students who are not doing research in behavioral economics (but instead macro, IO, public finance, etc.) but have an interest for the field, and would like to learn more and to incorporate some of the acquired knowledge into their research. Because people’s psychology is crucial to understand the decisions they make, understood in this broad sense, all economics is behavioral. If this is your case, you are welcome and encouraged to take the class! Of course, the course is also designed for those who want to do research in behavioral economics, or to apply behavioral economics in the field.
Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2025-26
Habilidades/ Destrezas
- RA03 : Analizar de forma crítica artículos de investigación en Economía, captando cuáles son sus contribuciones esenciales y sus debilidades
- RA05 : Comprender cómo se han resuelto los problemas técnicos con los que se han tenido que enfrentar los autores de los artículos de investigación y ser capaz de replicar el análisis empírico y experimentos de simulación en que se basan los artículos de investigación.
Conocimientos/Contenidos
- RA01 : Comprender el cuerpo teórico fundamental del campo de la economía a un nivel formal riguroso.
Capacidades/Competencias
- RA02 : Conocer en profundidad y aplicar métodos de análisis descriptivo, causal y predictivo aplicados a la economía
- RA04 : Plantear problemas económicos relevantes de modo preciso, y dar respuesta adecuada a estos problemas apoyándose en análisis teóricos, empíricos o de simulación.
- RA06 : Dominar la comunicación efectiva de los hallazgos de una investigación, empleando enfoques claros y precisos para transmitir información compleja de manera accesible y comprensible.
- RA14 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la Economía y la ciencia de datos
Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
- Identificar ocasiones en las que los modelos económicos tradicionales no sean satisfactorios, así como identificar qué aspecto de la Economía del Comportamiento puede ser utilizado para mejorarlos, dependiendo del contexto específico.
- Aplicar conceptos de la Economía del Comportamiento a otras áreas de la economía, y en particular a las areas de especialización del estudiante.
- Saber aplicar herramientas de ciencia de datos a la Economía del Comportamiento.
Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2025-26
The objectives of the course are:
To gain enough knowledge in behavioral economics to serve as a starting point for research in the area, or to apply behavioral economics to research in other areas.
Learning how to read articles in behavioral economics proficiently. Reading papers in behavioral economics is necessary for obtaining a good sense of how research is done in this area.
To learn the key models in behavioral economics, and to be able to apply them appropriately.
Gaining a broad overview of behavioral economics and adjacent fields, to be able to connect them with future research projects.
Applying behavioral economics "in the field", to applied problems.
Datos generales
Código:
49171
Profesor/a responsable:
Bleichrodt, Han
Crdts. ECTS:
3,00
Créditos teóricos:
0,80
Créditos prácticos:
0,40
Carga no presencial:
1,80
Departamentos con docencia
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Dep.:
FUNDAMENTOS DEL ANALISIS ECONOMICO
Área: FUNDAMENTOS DEL ANALISIS ECONOMICO
Créditos teóricos: 0,8
Créditos prácticos: 0,4
Este dep. es responsable de la asignatura.
Este dep. es responsable del acta.
Estudios en los que se imparte
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Máster Universitario en Economics with Data Science
Tipo de asignatura: OPTATIVA (Curso: 1)