ECONOMETRIA BLOQUE 1

Pregunta 1 de 26

1

El modelo clásico de regresión lineal normal supone que cada ui está normalmente distribuida con algunos supuestos. Estos supuestos se expresan de manera más compacta como:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 2 de 26

1

El modelo clásico de regresión lineal normal puede dar solución a algo que los otros modelos. A que se refiere:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

El MCRLN hace suposiciones respecto a la naturaleza probabilística de ui.
Que trabaja con más variables
Es más precisa que los otros modelos
Engloba un amplio número de variables

Explicación

Pregunta 3 de 26

1

Teorema central del límite (TCL), es una teoría estadística que establece que, dada una muestra suficientemente grande de la población, la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal. ¿Que nos demuestra este teorema?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Demuestra que si existe un gran número de variables aleatorias dependientes con idéntica distribución.
Demuestra la variación de las variables estimadas.
Demuestra la diferencia entre las variables estimadas y la correlación de las variables.
Demuestra que, si existe un gran número de variables aleatorias independientes con idéntica distribución, entonces, con pocas excepciones, la distribución de su suma tiende a ser normal a medida que se incrementa al infinito el número de tales variables

Explicación

Pregunta 4 de 26

1

Decimos que son estimadores y que sus valores cambiarán de muestra en muestra. ¿Cómo se les denomina?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Variables estimadas
Variables proyectadas
Variables aleatorias
Variables estadísticas.

Explicación

Pregunta 5 de 26

1

En el contexto de regresión se supone, por lo general, que las u tienen la distribución de probabilidad normal. Si a los supuestos del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) se añade el supuesto de normalidad para ui. ¿Que se obtiene de esto?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Obtenemos el MCO
Obtenemos el modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN).
Obtenemos el modelo clásico de regresión lineal.
Obtenemos el modelo de mínimos cuadrados.

Explicación

Pregunta 6 de 26

1

El modelo econométrico es empírico (práctico, basado en la experiencia y en la observación de los hechos), no determinista (teórico, totalmente predecible en un momento dado si fuera posible conocer todos los datos). ¿Cuál es el estimador que se expresa en términos de las cantidades?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Máxima verosimilitud
Mínimos cuadrados ordinarios
Estimadores por intervalos
Mínima verosimilitud

Explicación

Pregunta 7 de 26

1

Una vez obtenidos los estimadores de MCO de los datos de la muestra, se obtiene sin problemas la línea de regresión muestral. Seleccione la serie de pasos para obtener la línea de regresión muestral.

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X. 2.- El valor medio de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 3.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero.4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 5.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi = 0.
El valor medio de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 2.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero. 3.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi _ 0. 5.-Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X.
El valor medio de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 2.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 3.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero. 4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi _ 0. 5.-Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X.
Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X. 2.- El valor medio de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 3.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero.4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 5.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi = 5.

Explicación

Pregunta 8 de 26

1

Si restamos la ecuación de la el resultado donde yi y xi, de acuerdo con lo convenido, representan desviaciones de los valores respectivos de sus medias (muéstrales). ¿cómo se conoce a esta fórmula?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Forma de desviación
Forma de correlación
Forma de estimación
Forma de auto desviación

Explicación

Pregunta 9 de 26

1

El modelo de Gauss, modelo clásico o estándar de regresión lineal (MCRL), es el cimiento de la mayor parte de la teoría econométrica. ¿Cuál de estos supuestos pertenece al teorema de Gauss Markov?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Modelo lineal en los parámetros.
Media nula y exogeneidad estricta
Homocedasticidad
Todas las anteriores

Explicación

Pregunta 10 de 26

1

La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad y consta de dos ramas. ¿Cuáles son estas ramas en las que se divide?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Estimación y Prueba de hipótesis
Varianza y Estimación
Hipótesis y Varianza
Regresión Lineal y Estimación

Explicación

Pregunta 11 de 26

1

A medida que aumenta el ingreso familiar, el consumo familiar, en promedio, también aumenta. ¿Qué sucede con el consumo de una familia en relación con su nivel de ingreso fijo?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

El consumo de una familia en particular no necesariamente disminuye a medida que lo hace el nivel de ingreso
El consumo de una familia en particular no necesariamente aumenta a medida que lo hace el nivel de ingreso
El consumo de una familia en particular necesariamente aumenta a medida que lo hace el nivel de ingreso
El consumo de una familia no necesariamente es promedio a medida que lo hace el nivel de ingreso

Explicación

Pregunta 12 de 26

1

Es una variable aleatoria no observable que adopta valores positivos o negativos. Técnicamente, ui se conoce

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Margen de aceptación
Margen de error
Desviación estándar
Perturbación estocástica o término de error estocástico.

Explicación

Pregunta 13 de 26

1

¿Por qué no se crea un modelo de regresión múltiple con tantas variables como sea posible? Las razones son:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Vaguedad de la teoría, falta de disponibilidad de datos
Variables centrales y variables periféricas, aleatoriedad intrínseca en el comportamiento humano, variables representantes (proxy) inadecuadas.
Principio de parsimonia, forma funcional incorrecta
Todas las anteriores

Explicación

Pregunta 14 de 26

1

Conocido también como estadístico (muestral), no es más que una regla, fórmula o método para estimar el parámetro poblacional a partir de la información suministrada por la muestra disponible. Este concepto de aleatoriedad, pertenece a:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Estimador
Estimación
Perturbación
Regresión

Explicación

Pregunta 15 de 26

1

La regla básica de 2T. Señala que:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Si el número de grados de libertad es 20 o más, y si α, el nivel de significancia, se fija en 0.05, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 2 en valor absoluto.
Si el número de grados de libertad es 69 o más, y si α, el nivel de significancia, se fi ja en 0.10, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 6 en valor absoluto.
Si el número de grados de libertad es 10 o más, y si α, el nivel de significancia, se fi ja en 0.70, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 4 en valor absoluto.
Si el número de grados de libertad es 80 o más, y si α, el nivel de significancia, se fi ja en 0.30, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 7 en valor absoluto.

Explicación

Pregunta 16 de 26

1

El término de perturbación o de error, es una variable aleatoria (estocástica) con propiedades probabilísticas bien definidas. Este representa todos los factores que afectan el consumo pero que no se consideran en el modelo en forma explícita. La ecuación es un ejemplo de un modelo econométrico. Técnicamente, es un ejemplo de un modelo de regresión lineal:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

1. Y β1 + β2X + u
1. E(Y | Xi) = f (Xi)
1. E(Y | Xi) = β1 + β2X
1. ui = Yi − E(Y | Xi)

Explicación

Pregunta 17 de 26

1

Un economista laboral quizá desee estudiar la tasa de cambio de los salarios monetarios o nominales en relación con la tasa de desempleo. Las cifras históricas aparecen en el diagrama de dispersión de la fi gura 1.3. La curva de esta fi gura es un ejemplo de la célebre curva de Phillips, que relaciona los cambios en los salarios nominales con la tasa de desempleo. Que permite conocer este tipo de diagrama:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Estimar la elasticidad del precio (es decir, la respuesta a variaciones del precio) de la demanda del producto y permite determinar el precio que maximiza las ganancias.
Predecir el cambio promedio en los salarios nominales con una cierta tasa de desempleo.
Consiste en la inversión constante en Activos operativos como resultado de las ventas constantes a través del tiempo.
Un estudio de este tipo es de gran ayuda para encontrar la elasticidad de la demanda respecto de los gastos publicitarios.

Explicación

Pregunta 18 de 26

1

Este método de estimación suele ser más intuitivo y matemáticamente más sencillo. A que método hace referencia el siguiente concepto general.

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Máxima Verosimilitud
Mínima Verosimilitud.
MCO
Máximos Cuadrados Ordinarios

Explicación

Pregunta 19 de 26

1

El método de mínimos cuadrados presenta propiedades estadísticas muy atractivas que lo han convertido en uno de los más eficaces y populares del análisis de regresión. Cual fue el autor de este método:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Jhon Arrow
Gujarati
Jhon Maynard Keynes
Carl Friedrich Gauss

Explicación

Pregunta 20 de 26

1

Se pueden emplear en la función de regresión para poder analizar eficazmente datos estadísticos la función de regresión muestral. A que hace referencia la siguiente formula:
Yi = B1+B2Xi+ ui

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

FRP de una variable
FRP de tres variables
FRP de cuatro variables
FRP de dos variables

Explicación

Pregunta 21 de 26

1

Para poder determinar la FMR primero hay que establecer una ecuación que sea el paso inicial para poder realizar el respectivo desarrollo. A que hace referencia esta fórmula:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las similitudes entre los valores observados y los estimados de Y
Muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las diferencias entre los valores observados y los estimados de X.
No muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las diferencias entre los valores observados y los estimados de Y.
Muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las diferencias entre los valores observados y los estimados de Y.

Explicación

Pregunta 22 de 26

1

Propiedades numéricas son las que se mantienen como consecuencia del uso de mínimos cuadrados ordinarios, sin considerar la forma como se generaron los datos. Seleccione las propiedades estadísticas de los estimadores MCO.

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Los estimadores de MCO se expresan únicamente en términos de las cantidades (es decir, X y Y) observables (es decir, muestras). Por consiguiente, se calculan con facilidad
Los estimadores de MCO se expresan diversamente en términos de las cantidades (es decir, X y Y) observables (es decir, muestras). Por consiguiente, se calculan con facilidad.
Los estimadores de MCA se expresan diversamente en términos de las cantidades (es decir, O y Y) observables (es decir, muestras
Son estimadores impuntuales: dada la muestra, cada estimador proporciona un solo valor (puntual) del parámetro poblacional pertinente.

Explicación

Pregunta 23 de 26

1

Los datos recopilados por estas organizaciones pueden ser de naturaleza experimental o no experimental. En los datos experimentales, frecuentes en las ciencias naturales, el investigador suele….

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

el investigador no suele recabar los datos con algunos factores constantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado.
el investigador suele recabar los datos con algunos factores constantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado.
el investigador suele recabar los datos sin algunos factores constantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado.
el investigador suele recabar los datos con algunos factores constantes y no evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado

Explicación

Pregunta 24 de 26

1

La función de esperanza condicional (FEC), función de regresión poblacional (FRP) o regresión poblacional (RP). Simbólicamente

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

E(Y | Xi ) _ f (Yi )
E(Y | Xi ) _ f (Xi )
E(Y | Yi ) _ f (Xi )
E(Y | Xi ) _ f (YXi )

Explicación

Pregunta 25 de 26

1

β1 y β2 son parámetros no conocidos pero fijos. Que se denominan

Selecciona una o más de las siguientes respuestas posibles:

coeficientes de regresión
coeficientes de intersección y dependiente
Coeficientes independientes
Coeficientes lineales.

Explicación

Pregunta 26 de 26

1

La relación sobre todo con modelos lineales en la estimación de FRP. El primer significado de Linealidad en las variables.

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Es aquel en que la esperanza condicional de X es una función lineal de Xi
Es aquel en que la esperanza condicional de Y es una función lineal de Yi
Es aquel en que la esperanza condicional de x es una función lineal de Yi
Es aquel en que la esperanza condicional de Y es una función lineal de Xi

	Creado por Ricardo Jaramillo hace alrededor de 5 años

ECONOMETRIA Test sobre ECONOMETRIA BLOQUE 1, creado por Ricardo Jaramillo el 16/10/2019.

ECONOMETRIA BLOQUE 1

Pregunta 1 de 26

El modelo clásico de regresión lineal normal supone que cada ui está normalmente distribuida con algunos supuestos. Estos supuestos se expresan de manera más compacta como:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 2 de 26

El modelo clásico de regresión lineal normal puede dar solución a algo que los otros modelos. A que se refiere:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 3 de 26

Teorema central del límite (TCL), es una teoría estadística que establece que, dada una muestra suficientemente grande de la población, la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal. ¿Que nos demuestra este teorema?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 4 de 26

Decimos que son estimadores y que sus valores cambiarán de muestra en muestra. ¿Cómo se les denomina?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 5 de 26

En el contexto de regresión se supone, por lo general, que las u tienen la distribución de probabilidad normal. Si a los supuestos del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) se añade el supuesto de normalidad para ui. ¿Que se obtiene de esto?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 6 de 26

El modelo econométrico es empírico (práctico, basado en la experiencia y en la observación de los hechos), no determinista (teórico, totalmente predecible en un momento dado si fuera posible conocer todos los datos). ¿Cuál es el estimador que se expresa en términos de las cantidades?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 7 de 26

Una vez obtenidos los estimadores de MCO de los datos de la muestra, se obtiene sin problemas la línea de regresión muestral. Seleccione la serie de pasos para obtener la línea de regresión muestral.

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 8 de 26

Si restamos la ecuación de la el resultado donde yi y xi, de acuerdo con lo convenido, representan desviaciones de los valores respectivos de sus medias (muéstrales). ¿cómo se conoce a esta fórmula?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 9 de 26

El modelo de Gauss, modelo clásico o estándar de regresión lineal (MCRL), es el cimiento de la mayor parte de la teoría econométrica. ¿Cuál de estos supuestos pertenece al teorema de Gauss Markov?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 10 de 26

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 11 de 26

A medida que aumenta el ingreso familiar, el consumo familiar, en promedio, también aumenta. ¿Qué sucede con el consumo de una familia en relación con su nivel de ingreso fijo?

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 12 de 26

Es una variable aleatoria no observable que adopta valores positivos o negativos. Técnicamente, ui se conoce

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 13 de 26

¿Por qué no se crea un modelo de regresión múltiple con tantas variables como sea posible? Las razones son:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 14 de 26

Conocido también como estadístico (muestral), no es más que una regla, fórmula o método para estimar el parámetro poblacional a partir de la información suministrada por la muestra disponible. Este concepto de aleatoriedad, pertenece a:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 15 de 26

La regla básica de 2T. Señala que:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 16 de 26

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 17 de 26

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 18 de 26

Este método de estimación suele ser más intuitivo y matemáticamente más sencillo. A que método hace referencia el siguiente concepto general.

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 19 de 26

El método de mínimos cuadrados presenta propiedades estadísticas muy atractivas que lo han convertido en uno de los más eficaces y populares del análisis de regresión. Cual fue el autor de este método:

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 20 de 26

Se pueden emplear en la función de regresión para poder analizar eficazmente datos estadísticos la función de regresión muestral. A que hace referencia la siguiente formula: Yi = B1+B2Xi+ ui

Selecciona una de las siguientes respuestas posibles:

Explicación

Pregunta 21 de 26

Se pueden emplear en la función de regresión para poder analizar eficazmente datos estadísticos la función de regresión muestral. A que hace referencia la siguiente formula:
Yi = B1+B2Xi+ ui