Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso è indirizzato a studenti che intendono impadronirsi delle competenze matematiche utili per l’analisi economica. Il fine del corso intende mostrare agli studenti come fare e applicare la matematica richiesta per una soddisfacente comprensione dell’analisi economica. Sono considerati anche applicazioni e modelli economici.
Contenuti sintetici
Matematica per l’Economia.
Programma esteso
• Algebra Lineare
o Sistemi di Equazioni Lineari e Matrici
o Determinanti e Matrici Inverse
o Spazi Vettoriali
o Autovalori e Autovettori
o Forme Quadratiche
• Funzioni in n-Variabili
o Derivate Parziali
o Concavità e Convessità
• Ottimizzazione di Funzioni in n-Variabili
o Ottimizzazione Libera
o Ottimizzazione Vincolata
o Statica Comparata
o Teorema dell’Inviluppo
o Programmazione Concava e condizioni di Kuhn-Tucker
• Equazioni alle Differenze
o Equazioni alle differenze Lineari del primo Ordine
o Equazioni alle Differenze Nonlineari del Primo Ordine
o Sistemi di Equazioni alle Differenze.
Prerequisiti
Matematica 1
Metodi didattici
Lezioni frontali
Nel periodo di emergenza Covid-19 le lezioni si svolgeranno in presenza.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto.
Nel periodo di emergenza Covid-19 gli esami saranno orali online.
Testi di riferimento
a) Hoy M., Livernois J., McKenna C., Rees R., Stengos T. - Mathematics for Economics - The MIT Press - 2013
b) Salsa S., Squellati A. – Dynamical Systems and Optimal Control – Egea – 2007.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre.
Lingua di insegnamento
Inglese.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course is intended for students who wish to learn mathematical techniques suitable for economic analysis. The course aims to show students how to do and apply the mathematics they require for a successful study of economics. Economic applications and models are considered.
Contents
Mathematics for Economics
Detailed program
• Linear Algebra
- Systems of Linear
- Equations and Matrices
- Determinants and the Inverse Matrix
- Vector spaces
- Eigenvalues and eigenvectors
o Quadratic forms
o Functions of n-Variables
o Partial differentiation
o concavity and convexity
o Optimization for Functions of n-Variables
o Free Optimization
o Constrained Optimization
o Comparative Statics
o The envelope theorem
o Concave Programming and the Kuhn-Tucker Conditions
o Difference Equations
o Linear First Oder Difference Equations
o Nonlinear First Order Difference Equations
o Systems of Difference Equations.
Prerequisites
Basic math.
Teaching methods
Lessons.
During the Covid-19 emergency, lectures will in presence.
Assessment methods
Written
During the Covid-19 emergency, exams will be oral online.
Textbooks and Reading Materials
a) Hoy M., Livernois J., McKenna C., Rees R., Stengos T. - Mathematics for Economics - The MIT Press - 2013
b) Salsa S., Squellati A. – Dynamical Systems and Optimal Control – Egea – 2007.
Semester
First Semester.
Teaching language
English.
