ECONOMETRIA BLOQUE 3

La detección de la multicolinealidad es el estudio de las características y las consecuencias de la misma. ¿Cómo conocer la presencia de colinealidad en cualquier situación dada, en especial en modelos con más de dos variables explicativas?

En el modelo Ling-Long el coeficiente de la pendiente mide el cambio proporcional constante o relativo en Y para un cambio absoluto dado en la variable exógena. Por lo tanto el modelo mide:

Los modelos del siguiente tipo se conocen como modelos recíprocos. ¿Cuál es la diferencia del modelo reciproco con otros modelos?

Los coeficientes de regresión β2 y β3 se conocen como los coeficientes de regresión parcial o coeficientes parciales de pendiente. Por lo tanto ¿Cuál es el significado del coeficiente de regresión parcial?

La adicción de variables conduce al análisis de los modelos de regresión múltiple, es decir a modelos en los cuales la variable dependiente, o regresada, Y, depende de dos o más variables explicativas o regresaras. Por lo tanto el modelo de regresión múltiples más simple es la regresión de tres variables. ¿Cuáles son?

Las unidades con que se expresan la variable independiente (regresora) y la dependiente (regresada) influyen en la interpretación de los coeficientes de regresión. Esto se evita si ambas variables (regresora y regresada) se expresan como:

La regresión que involucra a la regresada estandarizada y a la(s) regresora(s) estandarizada(s), el término del intercepto siempre es cero. Los coeficientes de regresión de las variables estandarizadas, denotados por β∗1 y β∗2, se conocen en la bibliografía como los coeficientes beta. ¿Cómo se interpretan los coeficientes beta?

se puede calcular para tales modelos, lo que se conoce como el r2 simple, el cual se define como. Según el enunciado a que se refiere:

En este modelo, el término del intercepto está ausente o es cero. Según el enunciado a que se refiere:

En la regresión polinomial se tiene una sola variable explicativa continua, x, pero se puede ajustar potencias mayores de x, como x2, x3 … y añadirlas al modelo, junto a x, para describir diversos tipos de curvatura en la relación y x. ¿Qué presentan las funciones polinomiales?

El R2 es una herramienta estadística que se utiliza en modelos estadísticos como en una regresión para predecir futuros resultados. ¿Qué permite medir el R2 ?

Una vez fuera del mundo simple del modelo de regresión lineal con dos variables, las pruebas de hipótesis adquieren diversas e interesantes formas. Identifique cual pertenece a la Prueba de hipótesis en regresión múltiple.

La selección entre un modelo de regresión lineal (la regresora es una función lineal de las regresoras) o un modelo de regresión log-lineal (el logaritmo de la regresora es función de los logaritmos de las regresoras) es la eterna pregunta en el análisis empírico. ¿Se puede utilizar una prueba propuesta por MacKinnon, White y Davidson, que se denomina, por brevedad?

No hay una expresión más errónea, tanto en los libros de texto de econometría como en la bibliografía aplicada, que la de “problema de multicolinealidad”. Es un hecho que muchas variables explicativas presentan un alto grado de colinealidad; asimismo, resulta muy claro que existen diseños experimentales X´X (es decir, matriz de datos) que serían mucho más convenientes que los diseños que proporciona la experimentación natural (es decir, la muestra disponible). ¿Cuál es la naturaleza de la multicolinealidad?

Existen diversas fuentes de multicolinealidad. Como afirman Montgomery y Peck, la multicolinealidad puede deberse a: ¿Factores de la multicolinealidad?

Para referirse a la importancia del tamaño de la muestra, Goldberger acuñó el término micro- numerosidad, como contra parte del exótico nombre polisílabo de multicolinealidad. De acuerdo con Goldberger, la micronumerosidad exacta (la contra parte de multicolinealidad exacta) surge cuando n, el tamaño de la muestra, es cero, en cuyo caso es imposible cualquier clase de estimación. ¿Qué autores están en lo correcto al lamentar la falta de atención al problema del tamaño de la muestra, lo mismo que al problema de multicolinealidad?

Un enfoque alterno pero complementario al de intervalos de confianza para probar hipótesis estadísticas es el método de la prueba de significancia. ¿A que se refiere cuando habla del método de la prueba de significación?

La teoría de pruebas de hipótesis se refiere al diseño de reglas o procedimientos que permitan decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. ¿Cuáles son los dos métodos mutuamente complementarios para diseñar las reglas de La teoría de pruebas de hipótesis?

Este tipo de prueba de normalidad es un simple dispositivo gráfico para saber algo sobre la forma de la función de densidad poblacional de una variable aleatoria. A esta se la conoce como:

La prueba de normalidad es una prueba asintótica o de muestras grandes. También se basa en los residuos de MCO. Según su concepto, esta prueba tiene un fin.

Las variables dicótomas pueden utilizarse en los modelos de regresión en forma tan fácil como las variables cuantitativas. Tales modelos se denominan:

Por lo general, en la mayor parte de la investigación económica, un modelo de regresión contiene diversas variables explicativas cuantitativas y otras cualitativas. Los modelos de regresión que muestran una mezcla de variables cuantitativas y cualitativas se llaman:

La presencia o ausencia de una “cualidad” o atributo, como femenino o masculino, negro o blanco, católico o no católico, demócrata o republicano, son variables en escala nominal esencialmente una manera de “cuantificar” tales atributos es mediante variables artificiales que toman los valores 0 o 1, donde 1 indica la presencia (o posesión) de ese atributo y 0 su ausencia. Las variables que adquieren tales valores 0 y 1 se llaman

La técnica de variable dicótoma debe manejarse con cuidado, si la regresión contiene un término constante, el número de variables dicótomas debe ser menor que el número de clasificaciones de cada variable cualitativa. La categoría a la cual no se asigna variable dicótoma se conoce como:

La macroeconomía es un estudio de la conducta de la economía en su conjunto. Examina las fuerzas que afectan a las empresas, los consumidores y los trabajadores. Una serie de tiempo puede tener cuatro componentes: (1) estacional, (2) cíclico, (3) tendencia y (4) estrictamente aleatorio. Identifique a qué serie de tiempo pertenecen las series de tiempos económicos importantes, como el índice de precios al consumidor (IPC), el índice de precios del productor (IPP) y el índice de producción industrial.