El logit es igual al logaritmo natural de la razón de probabilidad.
V
F
El modelo MLP cumplen con la condición 0
En los modelos MLP: ˆW= Yˆ(1− Yˆ )
En un modelo Logit con datos agrupados, para obtener la probabilidad, siempre el número de casos con una determinada característica debe ser menor al total de casos.
El R2 McFaden es una medida de la bondad de ajuste de los modelos con variable dicotómica dependiente.
En los modelos probabilísticos, el coeficiente de determinación es la mejor medida de bondad de ajuste.
La cuenta R2 es otra medida de bondad de ajuste.
En los modelos con variable dicotómica dependiente. La cuenta R2 es una de las medidas de bondad de ajuste.
Para interpretar la pendiente de un modelo Logit se debe tomar el antilogaritmo del coeficiente, se resta uno de este valor y se multiplica el resultado por cien.
La estimación de modelos Logit, sólo se puede llevar a cabo para la información de datos agrupados.
Pi= 11+ e− zi esta ecuación representa lo que se conoce como función de distribución logística.
Los modelos logit con información suelta (datos no agrupados) se pueden estimar por mínimos cuadrados ordinarios.
Los resultados de los modelos MLP y Logit son directamente comparables.
Los resultados de la aplicación de los modelos logit y probit son semejantes.
El modelo probit, es igual que el modelo logit, pero para datos no agrupados.
Los modelos econométricos dinámicos son: Autoregresivos y de Rezago distribuido.
En el modelo logit, la variable independiente es el logaritmo de la razón de probabilidades.
Cuando el modelo incluye los valores rezagados de las variables independientes se denomina modelo autoregresivo.
El modelo probit, utiliza la función de distribución acumulativa de la normal.
La ecuación Yt =α + 0.4Xt + 0.3Xt−1 + 0.2Xt−2 +μ1 , es un ejemplo de cómo el tiempo actúa para explicar una variable.
El modelo acelerado de la inversión es un ejemplo de modelo autoregresivo.
El dataminig es un arreglo injustificado de la información para cumplir con el objetivo de tener un modelo.
Las razones institucionales, es uno de los motivos para incluir los rezagos en un modelo.
El proceso de estimación de tipo ad-hoc, es una forma de estimar los modelos de rezago distribuido.
En los modelos autorregresivos, para la detección de autocorrelación se utiliza la prueba h de Durbin.
De acuerdo a la ecuación: ˆP= −0.146 +i=01 Σβ1Mt−1 , se establece queexiste un solo rezago de M.
Los modelos rezagados también se denominan de regresión dinámica.
Con el modelo polinomial de rezagos distribuidos de Almon, se evitan los problemas asociados a los modelos autoregresivos.
Una de las desventajas del proceso ad-hoc es que no hay una guía a priori sobre la longitud máxima del rezago.
El enfoque de Almon proporciona un método más flexible de incorporar diversidad de estructuras de rezago.
En las transformaciones de Koyck, la prueba d sigue teniendo validez para medir la correlación serial.
La h de Durbin se calcula con la fórmula: h = 1− 1/2d
El modelo Keynesiano de determinación del ingreso, es un ejemplo del trabajo con modelos de ecuaciones simultáneas.
En los modelos de ecuaciones simultáneas las variables explicativas son la causa y la variable dependiente es el efecto.
En contraste con los modelos uniecuacionales, los modelos de ecuaciones simultáneas contienen más de una variable dependiente.
En los modelos de ecuaciones simultáneas, no es posible estimar los parámetros de una ecuación aisladamente.
En ecuaciones simultáneas, los estimadores son consistentes si se estiman por Mínimos Cuadrados Ordinarios.
Una característica de los modelos de ecuaciones simultáneas es que la variable endógena en una ecuación puede aparecer como variable explicativa en otra ecuación del sistema.
Identificar es el proceso que permite determinar si estamos estimando la ecuación correcta de un conjunto de ecuaciones.
