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Ejercicios y problemas de Econometría I - Prof. Arce, Exámenes de Econometría

Este documento contiene una serie de preguntas y problemas propuestos en una clase de econometría i, relacionados con la distribución de parámetros estimados, contrastes de hipótesis y estimación de modelos de regresión lineal múltiple. Se plantean cuestiones sobre la elasticidad de un parámetro, la interpretación de resultados de un contraste de hipótesis y la especificación de un modelo econométrico.

Tipo: Exámenes

2010/2011

Subido el 31/12/2010

lucialozanollan
lucialozanollan 🇪🇸

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ECONOMETRÍA I
GRUPO 53 (DADE) – Profesor Rafael de Arce
30 de enero de 2010
NOMBRE: _______________________________________________________________
DNI: ___________________
1. Indique si es verdadera o falsa la siguiente afirmación justificando su respuesta:
La “U” es
β
XY
y la “e” es
β
ˆ
XY
2. Si la u no se distribuyese como una normal, ¿serían el estimador MCO y MV equivalentes?.
Justifique su respuesta.
3. La utilización práctica de la distribución normal de los parámetros estimados por MCO en un
MBRL requiere (seleccione la opción/es correcta/s entre las siguientes justificando su
respuesta):
La normalidad de la perturbación aleatoria.
Una relación lineal entre el parámetro estimado y la perturbación aleatoria.
El conocimiento del valor real de la varianza de la perturbación aleatorioa.
Todas las anteriores.
4. ¿Cómo varía el intervalo de variación de un parámetro real, calculado a partir de los
resultados obtenidos en la estimación de un MBRL, en las siguientes circunstancias? Justifique
su respuesta.
Aumento del nivel de confianza Aumenta Disminuye
Reducción en los grados de libertad Aumenta Disminuye
Incremento en la varianza del residuo Aumenta Disminuye
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ECONOMETRÍA I

GRUPO 53 (DADE) – Profesor Rafael de Arce 30 de enero de 2010

NOMBRE: _______________________________________________________________ DNI: ___________________

  1. Indique si es verdadera o falsa la siguiente afirmación justificando su respuesta:

La “U” esY − X β y la “e” esY −X βˆ

  1. Si la u no se distribuyese como una normal, ¿serían el estimador MCO y MV equivalentes?. Justifique su respuesta.
  2. La utilización práctica de la distribución normal de los parámetros estimados por MCO en un MBRL requiere (seleccione la opción/es correcta/s entre las siguientes justificando su respuesta):

 La normalidad de la perturbación aleatoria.  Una relación lineal entre el parámetro estimado y la perturbación aleatoria.  El conocimiento del valor real de la varianza de la perturbación aleatorioa.  Todas las anteriores.

  1. ¿Cómo varía el intervalo de variación de un parámetro real, calculado a partir de los resultados obtenidos en la estimación de un MBRL, en las siguientes circunstancias? Justifique su respuesta.
    • Aumento del nivel de confianza Aumenta  Disminuye 
    • Reducción en los grados de libertad Aumenta  Disminuye 
    • Incremento en la varianza del residuo Aumenta  Disminuye 
  1. Para una determinada función de producción α β

Oi = KiL i , se pide:

  • ¿Cómo contrastaría si el capital tiene una elasticidad unitaria? Escriba la expresión del contraste que emplearía.
  • A partir de la siguiente salida de Eviews ¿qué puede decir sobre las elasticidades capital y trabajo? Justifique su respuesta.

Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1)=C(2) F-statistic 0.627703 Probability 0. Chi-square 0.627703 Probability 0.

  1. ¿Qué significado matemático y estadístico tiene la hipótesis de rango pleno?
  2. Una empresa de muebles está realizando un estudio para determinar el número óptimo de establecimientos que debe abrir en una nueva provincia objetivo. Como ayuda en la toma de esta decisión utilizará los resultados obtenidos en un modelo econométrico en el que modelizará el número de establecimientos de la empresa abiertos en cada una de las provincias donde tiene presencia, en función de la renta per cápita provincial, el número de establecimientos de la competencia existentes en cada provincia, y el EURIBOR (siendo previsible que un tipo de interés alto limite la obtención de un préstamo para la adquisición o reforma de una casa). Se pide:
    • ¿Qué signo se espera obtener en la estimación de los parámetros de los regresores?
    • A su juicio, ¿existe alguna variable esencial que falte y/o sobre en la especificación del modelo? Justifique en ambos casos su respuesta.
    • ¿Cómo utilizaría, en este caso concreto, el gráfico de residuos para evaluar la capacidad predictiva del modelo?
  • ¿Cómo interpretaría el parámetro estimado para la variable SEXO? ¿y para la variable CAT_LAB?
  • Según los resultados obtenidos ¿entre qué valores se reducen las bajas fraudulentas por cada año de edad cumplido?
  • ¿Cuál es la principal característica de un cliente que define en mejor medida una actitud fraudulenta?
  • Comente los resultados obtenidos desde el punto de vista del análisis de significatividad individual y conjunto del modelo. ¿Incluiría alguna/s modificación/es en la especificación del modelo para mejorar los resultados del mismo? Justifique su respuesta. ¿Cuáles son los resultados previsibles, en términos de significatividad estadística individual y de cuantía de los parámetros, que son previsibles obtener con la/s modificación/es adoptada/s?
  • La compañía sospecha que las relaciones estimadas entre las explicativas y la variable endógena podrían no ser constantes según la compañía médica a la que pertenezca el cliente. Para confirmarlo realiza un contraste estadístico. Indique ¿cuál es el nombre del contraste realizado? ¿cuál es la fórmula, expresada con el máximo detalle, que se debe utilizar para realizar el contraste teniendo en cuenta que existen tres compañías médicas representadas en la muestra?
  • Los resultados del contraste descrito en la pregunta anterior dieron como resultado un valor calculado del estadístico de contraste de 46,13, asociado a un nivel de significación de 0,0006. ¿Cómo interpreta estos resultados? ¿Tomaría alguna medida en base a los mismos? En caso afirmativo indique cuál, con el máximo detalle posible.
  • Una vez finalizado el proceso de estimación se ha recibido información de tres nuevos clientes, cuyos datos figuran en la siguiente tabla. ¿Cómo utilizaría esta información recibida para valorar la capacidad predictiva del modelo?

BAJAS_FRAUDE CAT_LAB EDAD EDUC MESES_EMP SEXO

  • ¿Podría indicar entre qué valores se moverá el número de bajas fraudulentas que solicitará un cliente estándar?