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Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

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Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen. 

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen. 

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen. 

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.    

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren. 

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern. 

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:    

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.  

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.     

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TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.   

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben” 

Der Universitätsexperte in Mathematik und Ökonometrie wurde von einem Team von Fachdozenten entwickelt, die den Inhalt des Lehrplans validieren und die korrekte Weiterbildung der Experten garantieren. Es handelt sich um ein sehr flexibles Programm, da der Unterricht zu 100% online stattfindet. Zusammen mit den audiovisuellen Inhalten in verschiedenen Formaten und der Relearning-Methode macht dies das Programm anpassungsfähig an die persönlichen und beruflichen Bedürfnisse der Studenten.

Beherrschen Sie die Grundbegriffe und den Umfang des Rechnungswesens, um es in der Geschäfts- und Finanzwelt sicher anwenden zu können”

Lehrplan

Der Universitätsexperte in Mathematik und Ökonometrie der TECH ist ein umfassendes Programm, das darauf abzielt, die Finanzkenntnisse von Studenten der Wirtschaftswissenschaften, des Rechnungswesens und der Finanzen sowie anderer Studiengänge zu verbessern. Eines der Ziele des Programms ist die Beherrschung von Analysemethoden und die Darstellung von Prozessen im Bereich des Rechnungswesens sowie die Vermittlung eines kritischen Blicks auf nationale und internationale Wirtschaftsprobleme.

Um dieses Ziel zu erreichen, lehrt TECH dieses Fach durch theoretische und praktische Übungen, die sich auf das aktuelle Umfeld konzentrieren, so dass die Studenten sie in realen Finanzszenarien anwenden können. Zu diesem Zweck hat die Universität die innovativste Methode gewählt, um ihnen eine Finanzfortbildung in möglichst kurzer Zeit und auf möglichst zugängliche Weise zu ermöglichen.

In nur sechs Monaten lernen die Studenten unter anderem die Grundlagen der wirtschaftlichen Performance, die Anwendung realer Funktionen mehrerer Variablen, die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate (OLS), die Residualanalyse in der linearen Prognose sowie qualitative Variablen in der MRLG II und Dummy-Variablen. Dies ist ein Studiengang, der die berufliche Karriere von Wirtschaftswissenschaftlern vorantreibt, unterstützt von einem fachkundigen Dozententeam auf diesem Gebiet.

Darüber hinaus nutzt TECH die Relearning-Methode, um Fachleuten das gesamte Wissen und die aktuellen wirtschaftlichen Instrumente zu vermitteln, ohne dass sie dafür lange Studienzeiten aufwenden müssen. Ebenso bietet der 100%ige Online-Modus die Möglichkeit, das Studium an die persönlichen und beruflichen Bedürfnisse der Studenten anzupassen, unabhängig von ihrer zeitlichen Verfügbarkeit.

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über sechs Monate und ist in drei Module unterteilt:  

Modul 1. Mathematik
Modul 2. Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler 
Modul 3. Ökonometrie
 

¿Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperten in Mathematik und Ökonometrie vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Mathematik

1.1. Grundlegende Elemente der linearen und Matrix-Algebra

1.1.1. Der Vektorraum von IRn, Funktionen und Variablen

1.1.1.1. Grafische Darstellung von Mengen von R
1.1.1.2. Grundlegende Konzepte von reellen Funktionen mehrerer Variablen. Operationen mit Funktionen
1.1.1.3. Klassen von Funktionen
1.1.1.4. Satz von Weierstraß

1.1.2. Optimierung mit ungleichen Nebenbedingungen

1.1.2.1. Die grafische Zwei-Variablen-Methode

1.1.3. Klassen von Funktionen

1.1.3.1. Getrennte Variablen
1.1.3.2. Polynomielle Variablen
1.1.3.3. Rationale
1.1.3.4. Quadratische Formen

1.2. Matrizen: Typen, Konzepte und Operationen

1.2.1. Grundlegende Definitionen

1.2.1.1. m x n Zuordnungsmatrix
1.2.1.2. Quadratische Matrizen
1.2.1.3. Identitätsmatrix

1.2.2. Operationen mit Matrizen

1.2.2.1. Addition von Matrizen
1.2.2.2. Produkt aus einer reellen Zahl und einer Matrix
1.2.2.3. Produkt von Matrizen

1.3. Matrix transponieren

1.3.1. Diagonalisierbare Matrix
1.3.2. Eigenschaften der Matrixtransponierung
1.3.2.1. Involutive Eigenschaft

1.4. Determinanten: Berechnung und Definition

1.4.1. Konzept der Determinanten

1.4.1.1. Definition von Determinanten
1.4.1.2. Quadratische Matrix der Ordnung 2,3 und größer als 3

1.4.2. Dreiecksmatrizen

1.4.2.1. Berechnung der Dreiecksmatrix
1.4.2.2. Berechnung der nicht-dreieckigen quadratischen Matrix

1.4.3. Eigenschaften von Determinanten

1.4.3.1. Vereinfachung der Berechnungen
1.4.3.2. Kalkulation in jedem Fall

1.5. Matrix-Inversion

1.5.1. Eigenschaften der Matrixinversion

1.5.1.1. Konzept der Inversion
1.5.1.2. Definitionen und zugehörige Grundbegriffe

1.5.2. Berechnung der Matrixinvertierung

1.5.2.1. Methoden und Berechnung
1.5.2.2. Ausnahmen und Beispiele

1.5.3. Matrixausdruck und Gleichung

1.5.3.1. Matrix Ausdruck
1.5.3.2. Matrix-Gleichung

1.6. Systeme von Gleichungen lösen

1.6.1. Lineare Gleichungen

1.6.1.1. Diskussion über das System. Das Rouché–Frobenius Theorem
1.6.1.2. Cramersche Regel: das System lösen
1.6.1.3. Homogene Systeme

1.6.2. Vektorielle Räume

1.6.2.1. Eigenschaften des Vektorraums
1.6.2.2. Lineare Kombination von Vektoren
1.6.2.3. Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit
1.6.2.4. Vektorkoordinaten
1.6.2.5. Theorem der Basen

1.7. Quadratische Formen

1.7.1. Konzept und Definition von quadratischen Formen
1.7.2. Quadratische Matrizen

1.7.2.1. Trägheitsgesetz für quadratische Formen
1.7.2.2. Untersuchung des Vorzeichens durch Eigenwerte
1.7.2.3. Untersuchung des Zeichens durch geringere Werte

1.8. Funktionen einer Variablen

1.8.1. Analyse des Verhaltens einer Menge

1.8.1.1. Lokale Analyse
1.8.1.2. Kontinuität
1.8.1.3. Eingeschränkte Kontinuität

1.9. Grenzen von Funktionen, Bereich und Bild bei reellen Funktionen

1.9.1. Funktionen von mehreren Variablen

1.9.1.1. Vektor von mehreren Variablen

1.9.2. Bereich einer Funktion

1.9.2.1. Konzept und Anwendungen

1.9.3. Grenzen von Funktionen

1.9.3.1. Grenzwerte einer Funktion in einem Punkt
1.9.3.2. Seitliche Grenzen einer Funktion
1.9.3.3. Grenzen von rationalen Funktionen

1.9.4. Unbestimmtheit

1.9.4.1. Unbestimmtheit in Funktionen mit Wurzeln
1.9.4.2. Unbestimmtheit 0/0

1.9.5. Bereich und Bild einer Funktion

1.9.5.1. Konzept und Merkmale
1.9.5.2. Berechnung des Bereichs und des Bildes

1.10. Derivate: Verhaltensanalyse

1.10.1. Ableitungen einer Funktion in einem Punkt

1.10.1.1. Konzept und Merkmale
1.10.1.2. Geometrische Interpretation

1.10.2. Regeln der Ableitung

1.10.2.1. Ableitung einer Konstante
1.10.2.2. Ableitung einer Summe oder Differenzierung
1.10.2.3. Ableitung eines Produkts
1.10.2.4. Ableitung des Gegenteils
1.10.2.5. Ableitung des Verbindungen

1.11.Ableitungsanwendungen für das Studium von Funktionen

1.11.1. Eigenschaften von ableitbaren Funktionen

1.11.1.1. Satz vom Maximum
1.11.1.2. Satz vom Minimum
1.11.1.3. Satz von Rolle
1.11.1.4. Mittelwertsatz
1.11.1.5. Regel von de L‘Hospital

1.11.2. Bewertung von wirtschaftlichen Größen
1.11.3. Differenzierbarkeit

1.12. Optimierung von Funktionen mit mehreren Variablen

1.12.1. Optimierung von Funktionen

1.12.1.1. Optimierung mit Gleichheitsbeschränkungen
1.12.1.2. Kritische Punkte
1.12.1.3. Relative Extremwerte

1.12.2. Konvexe und konkave Funktionen

1.12.2.1. Eigenschaften von konvexen und konkaven Funktionen
1.12.2.2. Wendepunkte
1.12.2.3. Wachstum und Verfall

1.13. Unbestimmte Integrale

1.13.1. Primitives und unbestimmtes Integral

1.13.1.1. Grundlegende Konzepte
1.13.1.2. Berechnungsmethoden

1.13.2. Einfache Integrale

1.13.2.1. Eigenschaften von einfachen Integralen

1.13.3. Methoden der Integration

1.13.3.1. Rationale Integrale

1.14. Definierte Integrale

1.14.1. Theorem von Barrow

1.14.1.1. Definition des Theorems
1.14.1.2. Basis der Berechnung
1.14.1.3. Anwendungen des Theorems

1.14.2. Kurvenschneiden in bestimmten Integralen

1.14.2.1. Konzept des Kurvenschneidens
1.14.2.2. Berechnungsgrundlage und Untersuchung der Vorgänge
1.14.2.3. Anwendungen der Kurvenschnittberechnung

1.14.3. Theorem des Mittelwerts

1.14.3.1. Konzept des Theorems und des geschlossenen Intervalls
1.14.3.2. Berechnungsgrundlage und Untersuchung der Vorgänge
1.14.3.3. Anwendungen des Theorems

Modul 2. Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler

2.1. Funktionen von mehreren Variablen

2.1.1. Grundlegende mathematische Konzepte und Terminologie
2.1.2. Definition von Funktionen von IRn auf IRm
2.1.3. Grafische Darstellung
2.1.4. Typen von Funktionen

2.1.4.1. Skalare Funktionen

2.1.4.1.1. Konkave Funktion und ihre Anwendung auf wirtschaftliche Studien
2.1.4.1.2. Konvexe Funktion und ihre Anwendung auf das Studium der Wirtschaftswissenschaften
2.1.4.1.3. Konturlinien

2.1.4.2. Vektorielle Funktionen
2.1.4.3. Operationen mit Funktionen

2.2. Reelle Funktionen von mehreren Variablen

2.2.1. Grenzen von Funktionen

2.2.1.1. Punktgrenze einer Funktion IRn auf IRm
2.2.1.2. Direktionale Grenzen
2.2.1.3. Doppelte Grenzwerte und ihre Eigenschaften
2.2.1.4. Grenzwert einer Funktion von IRn auf IRm

2.2.2. Untersuchung der Kontinuität von Funktionen mehrerer Variablen
2.2.3. Ableitungen von Funktionen. Sukzessive und partielle Ableitungen. Konzept des Differentials einer Funktion
2.2.4. Differenzierung von zusammengesetzten Funktionen. Kettenregel
2.2.5. Homogene Funktionen

2.2.5.1. Eigenschaften
2.2.5.2. Euler-Theorem und seine ökonomische Interpretation

2.3. Optimierung

2.3.1. Definition
2.3.2. Die Suche nach und die Interpretation von Optimalwerten
2.3.3. Satz von Weierstraß
2.3.4. Lokal-Global-Prinzip

2.4. Optimierung ohne und mit Gleichheitsbeschränkung

2.4.1. Taylor-Theorem, angewandt auf Funktionen mit mehreren Variablen
2.4.2. Unbeschränkte Optimierung
2.4.3. Eingeschränkte Optimierung

2.4.3.1. Direkte Methoden
2.4.3.2. Interpretation der Lagrange-Multiplikatoren

2.4.3.2.1. Geänderte Hesse-Matrix

2.5. Optimierung mit Ungleichheitsbeschränkungen

2.5.1. Einführung
2.5.2. Notwendige Bedingungen erster Ordnung für die Existenz von lokalen Optima. Kuhn-Tucker-Bedingungen und ihre ökonomische Interpretation
2.5.3. Globalitäts-Theorem: Konvexe Programmierung.

2.6. Lineare Programmierung

2.6.1. Einführung
2.6.2. Eigenschaften
2.6.3. Grafische Auflösung
2.6.4. Anwendung der Kuhn-Tucker-Bedingungen
2.6.5. Simplex-Methode
2.6.6. Wirtschaftliche Anwendungen

2.7. Integralrechnung. Riemannsches Integral

2.7.1. Definition und Anwendung in der Wirtschaft
2.7.2. Eigenschaften
2.7.3. Bedingungen der Integrabilität
2.7.4. Beziehung zwischen dem Integral und der Ableitung
2.7.5. Integration durch Teile
2.7.6. Methode der Integration durch Änderung der Variablen

2.8. Anwendungen des Riemannschen Integrals in der Wirtschaft und im Geschäft

2.8.1. Verteilungsfunktion
2.8.2. Barwert eines Geldflusses
2.8.3. Mittelwert einer Funktion in einem Gehege
2.8.4. Pierre-Simon Laplace und sein Beitrag

2.9. Gewöhnliche Differentialgleichungen

2.9.1. Einführung
2.9.2. Definition
2.9.3. Klassifizierung
2.9.4. Differentialgleichungen erster Ordnung
2.9.4.1. Lösung Bernoullische Differentialgleichung

2.9.5. Exakte Differentialgleichungen

2.9.5.1. Lösung

2.9.6. Gewöhnliche Differentialgleichungen größerer Ordnung als eins (mit konstanten Koeffizienten)

2.10. Finite-Differenzen-Methode

2.10.1. Einführung
2.10.2. Diskrete variable Funktionen oder diskrete Funktionen
2.10.3. Lineare finite Differenzengleichungen erster Ordnung mit konstanten Koeffizienten
2.10.4. Lineare finite Differenzengleichungen der Ordnung mit konstanten Koeffizienten
2.10.5. Wirtschaftliche Anwendungen

Modul 3. Ökonometrie

3.1. Die Schätzmethode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate (OLS)

3.1.1. Lineares Regressionsmodell
3.1.2. Arten von Inhalten
3.1.3. Allgemeine Linie und OLS-Schätzung

3.2. Die OLS-Methode in anderen Szenarien

3.2.1. Verzicht auf grundlegende Annahmen
3.2.2. Verhaltensweisen der Methode
3.2.3. Auswirkung von Änderungen der Messung

3.3. Eigenschaften von OLS-Schätzern

3.3.1. Momente und Eigenschaften
3.3.2. Schätzung der Varianz
3.3.3. Matrix-Formen

3.4. Berechnung der OLS-Varianz

3.4.1. Grundlegende Konzepte
3.4.2. Hypothesenprüfung
3.4.3. Modell-Koeffizienten

3.5. Hypothesentests im linearen Regressionsmodell

3.5.1. T-Test
3.5.2. F-Kontrast
3.5.3. Gesamtkontrast

3.6. Konfidenzintervalle

3.6.1. Ziele
3.6.2. Bei einem Koeffizienten
3.6.3. In einer Kombination von Koeffizienten

3.7. Probleme mit der Spezifikation

3.7.1. Verwendung und Konzept
3.7.2. Arten von Problemen
3.7.3. Unbeobachtbare erklärende Variablen

3.8. Vorhersage im linearen Regressionsmodell

3.8.1. Vorhersage
3.8.2. Intervalle eines Mittelwerts
3.8.3. Anwendungen

3.9. Residualanalyse bei der linearen Vorhersage

3.9.1. Zielsetzung und allgemeine Konzepte
3.9.2. Analyse-Tools
3.9.3. Rückstandsanalyse

3.10. Qualitative Variablen in MRLG I

3.10.1. Grundlagen
3.10.2. Modelle mit verschiedenen Arten von Informationen
3.10.3. Lineare Metriken

3.11. Qualitative Variablen in MRLG II

3.11.1. Binäre Variablen
3.11.2. Verwendung von Dummy-Variablen
3.11.3. Zeitreihen

3.12. Autokorrelation

3.12.1. Grundlegende Konzepte
3.12.2. Konsequenzen
3.12.3. Kontrast

3.13. Heteroskedastizität

3.13.1. Konzept und Kontraste
3.13.2. Konsequenzen
3.13.3. Zeitreihen

Eine einzigartige, wichtige und entscheidende Fortbildung, die Ihre berufliche Entwicklung fördert”