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Preguntas de Control de Lectura III: Econometría, Ejercicios de Econometría

Control de lectura libro de econometría

Tipo: Ejercicios

2019/2020

Subido el 04/12/2021

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UNIVERSIDAD “CENTRAL DEL ECUADOR”
Facultad de Ciencias Económicas
Carrera de Finanzas
Econometría
Nombre: Daniela Delgado
Paralelo: F5-004
GRUPO 7
Preguntas del Control de Lectura III:
1. ¿Cuál es el principal objetivo del análisis de regresión con un enfoque moderno?
El análisis de regresión trata del estudio de la dependencia de una variable (variable dependiente)
respecto de una o más variables (variables explicativas) con el objetivo de estimar o predecir la media
o valor promedio poblacional de la primera en términos de los valores conocidos o fijos (en muestras
repetidas) de las segundas.
2. ¿Cuáles son los 3 componentes de un modelo de regresión?
El modelo de regresión tiene 3 componentes que son: Variables (X,Y), coeficiente de regresión (β1 y
β2) y perturbación estocástica (μ).
3. ¿Cuál es el objetivo del coeficiente o parámetro del modelo de regresión denominado
intercepto?
El objetivo del parámetro denominado intercepto es determinar el lugar en que la
línea del modelo de regresión cruza con el eje ordenado de la variable dependiente cuando la
variable explicativa tiene un valor de cero, donde también puede arrojar valores negativos en
el modelo de regresión.
4. ¿Cuál es el objetivo del coeficiente o parámetro del modelo de regresión denominado
pendiente?
El objetivo del parámetro denominado pendiente es determinar el grado de
inclinación y dirección de la línea del modelo de regresión, dando como interpretación el
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UNIVERSIDAD “CENTRAL DEL ECUADOR”

Facultad de Ciencias Económicas Carrera de Finanzas Econometría Nombre: Daniela Delgado Paralelo: F5- 004 GRUPO 7 Preguntas del Control de Lectura III:

1. ¿Cuál es el principal objetivo del análisis de regresión con un enfoque moderno? El análisis de regresión trata del estudio de la dependencia de una variable (variable dependiente) respecto de una o más variables (variables explicativas) con el objetivo de estimar o predecir la media o valor promedio poblacional de la primera en términos de los valores conocidos o fijos (en muestras repetidas) de las segundas. 2. ¿Cuáles son los 3 componentes de un modelo de regresión? El modelo de regresión tiene 3 componentes que son: Variables (X,Y), coeficiente de regresión (β1 y β2) y perturbación estocástica (μ). 3. ¿Cuál es el objetivo del coeficiente o parámetro del modelo de regresión denominado intercepto? El objetivo del parámetro denominado intercepto es determinar el lugar en que la línea del modelo de regresión cruza con el eje ordenado de la variable dependiente cuando la variable explicativa tiene un valor de cero, donde también puede arrojar valores negativos en el modelo de regresión. 4. ¿Cuál es el objetivo del coeficiente o parámetro del modelo de regresión denominado pendiente? El objetivo del parámetro denominado pendiente es determinar el grado de inclinación y dirección de la línea del modelo de regresión, dando como interpretación el

incremento de la variable dependiente por cada incremento en una unidad de la variable independiente

5. ¿Cuáles son los 3 grupos de pruebas a los cuales debe estar sujeto un modelo de regresión para su validación? Pruebas estadísticas: Distribuciones t_student y Fisher. Pruebas de hipótesis: Que determinan si los coeficientes de regresión estimados son compatibles con valores hipotéticos de los mismos. 7 supuestos del modelo de regresión lineal simple: Que se mencionarán en la pregunta 8. 6. ¿Cuál es el objetivo del coeficiente de determinación? El objetivo es medir la bondad del ajuste de la línea de regresión a un conjunto de datos, es decir, ver cuán bien se ajusta la línea de regresión muestral a los datos. 7. ¿Cuál es el objetivo del coeficiente de correlación? El objetivo es medir el grado de asociación entre dos variables. 8. ¿Cuáles son los 7 supuestos del modelo de regresión lineal simple? SUPUESTO 1: Modelo de regresión lineal: El modelo de regresión es lineal en los parámetros, aunque puede o no ser lineal en las variables. Es decir, el modelo de regresión como se muestra en la ecuación. SUPUESTO 2: Valores fijos de X, o valores de X independientes del término de error: Los valores que toma la regresora X pueden considerarse fijos en muestras repetidas (el caso de la regresora fija), o haber sido muestreados junto con la variable dependiente Y (el caso de la regresora estocástica). En el segundo caso se supone que la(s) variable(s) X y el término de error son independientes, esto es, cov (Xi, ui) _ 0. SUPUESTO 3: El valor medio de la perturbación ui es igual a cero: Dado el valor de Xi, la media o el valor esperado del término de perturbación aleatoria ui es cero. Simbólicamente, tenemos que

10. ¿Qué implica que las distintas metodologías, para plantear una prueba de hipótesis, sean mutuamente complementarias? Implica que, al aplicar, (para una prueba de hipótesis unilateral o bilateral) ya sea la metodología del intervalo de confianza o la metodología de la prueba de significancia, siempre se deberá obtener el mismo resultado e interpretaciones. Referencias: Gujarati, D. N. (2010). Econometría. Mexico: McGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V. Wooldridge, J. M. (2010). Introducción a la econometría. Un enfoque moderno. México: Cengage Learning Edi to res, S.A. de C.V., una Compañía de Cengage Lear ning, Inc.