PRIMER BIMESTRE VERSION 1

LOS MODELOS LINEALES DE PROBABILIDAD LOGIT Y PROBIT PERMITEN ESTIMAR MODELOS CON VARIABLE DICOTOMA DEPENDIENTE

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