LOS MODELOS LINEALES DE PROBABILIDAD LOGIT Y PROBIT PERMITEN ESTIMAR MODELOS CON VARIABLE DICOTOMA DEPENDIENTE
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UN ALTERNATIVA A LA ESTIMACION DEL MODELO MLP ES EL LOGIT
EL MODELO MLP SE ESTIMA CON EL LOGARITMO NATURAL DE LA RAZON DE PROBABILIDAD
LA ESTIMACION DE MODELOS LOGIT SOLO SE PUEDE LLEVAR A CABO PARA LA INFORMACION DE DATOS AGRUPADOS
UNA EXTENSION DEL MODELO PROBIT ES EL MODELO TOBIT
TODOS LOS FENOMENOS SE PUEDEN CUANTIFICAR, ES DECIR TENER VALORES NUMERICOS
EL MODELO LOGIT CON INFORMCION SUELTA SE ESTIMA CON MCO
EN LOS MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA EL R2 MCFADDEN Y CUENTA R2 SON LAS MEDIDAS DE LA BONDAD DE AJUSTE
EL MODELO PROBIT UTILIZA LA FUNCION DE LA CURVA NORMAL COMO FDA
SI A LOS RESULTADOS DEL MODELO PROBIT LOS MULTIPLICAMOS POR 1.8 SE TENDRA APROXIMADAMENTE EL RESULTADO DEL MODELO LOGIT, PARA EL CASO CONTRARIO SI AL LOGIT LO MULTIPLICAMOS POR 0.55 SE TENDRA EL COEFICIENTE PROBIT
LA GRAN DIFERENCIA ENTRE EL LOGIT Y PROBIT ES QUE EL TIPO DE FDA QUE UTILIZA CADA UNO
LOS MODELOS LOGIT Y PROBIT DAN CUALITATIVAMENTE RESULTADOS SEMEJANTES POR LO TANTO NO HAY UNA PREFERENCIA POR SU UTILIZACION
LOS MODELOS DE REAGO DISTRIBUIDO INCLUYEN LOS REZAGOS DE LA VARIABLE DEPENDIENTE
GRANGER PRESENTA UNA FORMA DE PROBAR LA CASUALIDAD EN ECONOMIA
EL TIEMPO JUEGA UN PAPEL FUNDAMENTAL EN EL MOMENTO DE ESTIMAR LOS MODELOS ECONOMETRICOS
UNA DE LAS CAUSAS PARA INCLUIR REZAGOS EN UN MODELO SON LAS COSTUMBRES
UNA DE LAS DESVENTAJAS DE LOS MODELOS AUTOREGRESIVOS ES QUE NO HAY UNA GUIA A PRIORI SOBRE LA LONGITUD MAXIMA DEL REZAGO
EL FACTOR INERCIAL DE LA INFLACION SE LO PUEDE DETERMINAR A TRAVES DE UN MODELO AUTOREGRESIVO
EL ENFOQUE DE AMON PROPORCIONA UN METODO MAS FLEXIBLE DE INCORPORAR DEVERSIDAD DE ESTRUCUTURA DE REZAGO
IDENTIFICAR ES EL PROCESO QUE PERMITE DETERMINAR SI ESTAMOS ESTIMANDO LA ECUACION CORECTA DE UN CONJUNTO DE ECUACIONES
