ECONOMETRIA BLOQUE 1

Question 1 of 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:

Select one of the following:

Explanation

Question 2 of 26

1

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

Select one of the following:

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

Explanation

Question 3 of 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?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 4 of 26

1

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

Select one of the following:

Variables estimadas
Variables proyectadas
Variables aleatorias
Variables estadísticas.

Explanation

Question 5 of 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?

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 6 of 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?

Select one of the following:

Máxima verosimilitud
Mínimos cuadrados ordinarios
Estimadores por intervalos
Mínima verosimilitud

Explanation

Question 7 of 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.

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 8 of 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?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 9 of 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?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 10 of 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?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 11 of 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?

Select one of the following:

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

Explanation

Question 12 of 26

1

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

Select one of the following:

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

Explanation

Question 13 of 26

1

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

Select one of the following:

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

Explanation

Question 14 of 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:

Select one of the following:

Estimador
Estimación
Perturbación
Regresión

Explanation

Question 15 of 26

1

La regla básica de 2T. Señala que:

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 16 of 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:

Select one of the following:

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

Explanation

Question 17 of 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:

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 18 of 26

1

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

Select one of the following:

Máxima Verosimilitud
Mínima Verosimilitud.
MCO
Máximos Cuadrados Ordinarios

Explanation

Question 19 of 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:

Select one of the following:

Jhon Arrow
Gujarati
Jhon Maynard Keynes
Carl Friedrich Gauss

Explanation

Question 20 of 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

Select one of the following:

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

Explanation

Question 21 of 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:

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 22 of 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.

Select one of the following:

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.

Explanation

Question 23 of 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….

Select one of the following:

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

Explanation

Question 24 of 26

1

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

Select one of the following:

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

Explanation

Question 25 of 26

1

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

Select one or more of the following:

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

Explanation

Question 26 of 26

1

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

Select one of the following:

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

	Created by Ricardo Jaramillo about 7 years ago

ECONOMETRIA Quiz on ECONOMETRIA BLOQUE 1, created by Ricardo Jaramillo on 16/10/2019.

ECONOMETRIA BLOQUE 1

Question 1 of 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:

Select one of the following:

Explanation

Question 2 of 26

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

Select one of the following:

Explanation

Question 3 of 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?

Select one of the following:

Explanation

Question 4 of 26

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

Select one of the following:

Explanation

Question 5 of 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?

Select one of the following:

Explanation

Question 6 of 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?

Select one of the following:

Explanation

Question 7 of 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.

Select one of the following:

Explanation

Question 8 of 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?

Select one of the following:

Explanation

Question 9 of 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?

Select one of the following:

Explanation

Question 10 of 26

Select one of the following:

Explanation

Question 11 of 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?

Select one of the following:

Explanation

Question 12 of 26

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

Select one of the following:

Explanation

Question 13 of 26

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

Select one of the following:

Explanation

Question 14 of 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:

Select one of the following:

Explanation

Question 15 of 26

La regla básica de 2T. Señala que:

Select one of the following:

Explanation

Question 16 of 26

Select one of the following:

Explanation

Question 17 of 26

Select one of the following:

Explanation

Question 18 of 26

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

Select one of the following:

Explanation

Question 19 of 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:

Select one of the following:

Explanation

Question 20 of 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

Select one of the following:

Explanation

Question 21 of 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