¡Descarga Econometría 05 2017 y más Exámenes en PDF de Econometría solo en Docsity!
Examen Final de Econometría Grado
19 de Mayo de 2017 – Hora: 12:
(Rellenar los siguientes datos en MAYUSCULAS, por favor)
Apellidos: Nombre:
Grado (ADE/ ECO): Grupo:
Nombre del profesor(a): Email:
Antes de empezar a resolver el examen, rellene TODA la información que se solicita en
los recuadros anteriores y lea con atención las instrucciones de la página siguiente.
Pregunta 1 A B C En blanco
Pregunta 2 A B C En blanco
Pregunta 3 A B C En blanco
Pregunta 4 A B C En blanco
Pregunta 5 A B C En blanco
Pregunta 6 A B C En blanco
Pregunta 7 A B C En blanco
Pregunta 8 A B C En blanco
Pregunta 9 A B C En blanco
Pregunta 10 A B C En blanco
Pregunta 11 A B C En blanco
Pregunta 12 A B C En blanco
Pregunta 13 A B C En blanco
Pregunta 14 A B C En blanco
Pregunta 15 A B C En blanco
Pregunta 16 A B C En blanco
Pregunta 17 A B C En blanco
Pregunta 18 A B C En blanco
Pregunta 19 A B C En blanco
Pregunta 20 A B C En blanco
Correctas Incorrectas En blanco Puntuación
INSTRUCCIONES
El examen consta de 20 preguntas de tipo test. Señale su respuesta a cada pregunta
con bolígrafo, tachando con un aspa una y sólo una casilla por pregunta en la
plantilla de la página 1; si tacha más de una casilla en una pregunta, se considerará
que su respuesta a dicha pregunta es incorrecta; si desea dejar alguna pregunta sin
responder, tache con un aspa la casilla "En blanco" correspondiente. Una respuesta
correcta vale +2 puntos, una incorrecta –1 punto, y una en blanco 0 puntos. La nota
del examen se obtiene dividiendo la puntuación total entre 4.
No desgrape estas hojas. No rellene las casillas de la última línea de la página 1.
Utilice el espacio en blanco de las páginas siguientes para efectuar operaciones. No
utilice durante el examen ningún papel adicional a estas hojas grapadas.
EL EXAMEN DURA UNA HORA Y MEDIA
B) 2
C) 1 2
Pregunta 5. Considere los modelos (1) Yt = b 1 Xt + Ut , donde Yt y Xt son variables
nominales, y (2) (^) ( Yt Pt (^) ) = b 1 ( Xt Pt (^) )+ V (^) t , donde Pt es un deflactor. El estimador
MCO de b 1 es eficiente:
A) En el modelo (2) si en el modelo (1) ocurre que E U [ t ] = 0 , E U [ t^2 ]= s^2 , y
E U U [ t l ] ¹ 0 para todo t ¹ l.
B) En el modelo (2) si en el modelo (1) ocurre que E U [ t ] = 0 , E U [ t^2^ ]= s^2 Pt^2 , y
E U U [ t l ] = 0 para todo t ¹ l.
C) En el modelo (1) si en el modelo (2) ocurre que E V [ t ] = 0 , E V [ t^2 ] = s^2 Pt , y
E V V [ t l ] = 0 para todo t ¹ l.
Pregunta 6. Considere un modelo con datos temporales del tipo Yt^ =^ b 1^ +^ b 2 Xt^ + Ut cuyas perturbaciones U^ t son tales que Ut^ =^ U^ t - 1 +^ At , donde (^ At^ ) son errores ruido blanco (es decir, tienen esperanza nula, varianza constante y ausencia de autocorrelación). Indique cuál de las afirmaciones siguientes es FALSA:
A) Las perturbaciones del modelo inicial considerado no son estacionarias.
B) El estimador MCO de b 2^ en el modelo Y^ t^ =^ b 2 X^ t^ +^ At es eficiente, donde denota una diferencia regular.
C) La serie temporal Yt^ es estacionaria.
Pregunta 7. Al estimar por MCO (Mínimos Cuadrados Ordinarios) el siguiente modelo de
regresión Yt ^ 0 ^ 1 Xt^ 1 ^ 2 Xt^ 2 U^ t , t= 1,2,…, N se cumple que:
A) 2 2 2
1 1 1
( ) ( ˆ^ ) ˆ
N N N t Yt^ ^ Y^ ^ t Y^ t ^ Y^ t Ut
B) 2 2
1 1
N N t Yt^ t Ut
C)
1 1
N N t Yt^ t Yt
Pregunta 8. Indique cuál de las hipótesis siguientes NO es necesaria para demostrar el Teorema de Gauss-Markov en el Modelo Lineal General (MLG) Y X U : A) Cada columna de la matriz X es linealmente independiente del resto
B) Las perturbaciones del modelo siguen una distribución normal C) Las perturbaciones no presentan autocorrelación ni heterocedasticidad
Pregunta 9. ¿Cúal de los siguientes p-valores nos llevaría a rechazar la hipótesis nula si el nivel de significación es del 5%? A) 0. B) 0. C) 0.
Las preguntas 10 a 14 se refieren al siguiente enunciado: Utilizando información sobre 52 semanas ( n = 52), se ha estimado por MCO un modelo que relaciona la venta de hamburguesas en una cadena de restaurantes (Ventas) con su precio (Precio) y con el gasto en publicidad (Publi). Los resultados se muestran en la Tabla T1, donde ln indica que todas las variables están transformadas en logaritmos neperianos. Además, en la Tabla T2 se proporciona la matriz de varianzas-covarianzas del estimador MCO de los parámetros del modelo. Tabla T Variable dependiente: ln (Ventas) Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO); Muestra: 52
Coeficiente estimado
Desviación típica
Estadístico t
p-valor
Constante 4.504225^ 0.046080^ ------^ 0. ln (Publicidad) 0.200333 ------- ------ 0. ln (Precio) ------^ 0.062251^ -3.36655^ 0. R-cuadrado R-cuadrado ajustado Desviación típica residual Suma de cuadrados de residuos
Media variab. dependiente Desv. típica v.dependiente Estadístico F p-valor (del estadístico F)
Tabla T Matriz de varianzas y covarianzas de los parámetros estimados en la Tabla T Constante ln (Publicidad) ln (Precio) Constante 0.002133 -0.000244 -0. ln (Publicidad) -0.000244 0.000178 -0. ln (Precio) -0.002256 -0.000190 0.
logaritmos) y calculando un estadístico F que compare las Sumas de Cuadrados de Residuos en ambas regresiones
Pregunta 14: Sea u ˆ t^ el residuo MCO resultante de la estimación del modelo dado en la Tabla
T1, SR^ u ˆ t
t =
= (^) å
52 1
la suma de los residuos y corr Lprecio u ( , ˆ ) la correlación muestral existente
entre la variable de los precios (en logaritmos) y los residuos. Dados los resultados de la
Tabla T1, sabemos que:
A) SR = 0 00. y corr Lprecio u ( , ˆ )= 0 00.
B) SR = 0 17. y corr Lprecio u ( , ˆ )= 0 82.
C) SR = 0 17. y corr Lprecio u ( , ˆ )= 0 00.
Pregunta 15. Considere un modelo del tipo yi^ ^ 1 ^ 2 xi^ ^ 3 zi^ ^ ui ( i^ ^ 1, 2,...,50), cuyos residuos calculados por MCO se representan como u ˆ i^ ( i^ ^ 1, 2,...,50). Suponga que la
estimación por MCO de la regresión (con término constante) de u ˆ i^2 sobre xi^ y zi , los
cuadrados de estas dos variables y el producto cruzado de xi^ y zi para todo i^ ^ 1, 2,...,50, ha proporcionado una SCR (Suma de Cuadrados de Residuos) igual a 28 y la varianza
muestral de u ˆ i^2 es 2. Si la Pr[^ ^2 (5)^ ^ 11.07]^ ^ 0.05 y la Pr[^ ^2 (5)^ ^ 9.24]^ ^ 0.10, la
hipótesis nula de que las perturbaciones del modelo considerado ( ui^ ) son homocedásticas:
A) Debe rechazarse al 5% aunque no al 10% de significación
B) Debe rechazarse tanto al 10% como al 5% de significación
C) Debe rechazarse al 10% aunque no al 5% de significación
Pregunta 16. El contraste al que se refiere la pregunta anterior se denomina:
A) Contraste de White
B) Contraste de Jarque - Bera
C) Contraste de Newey - West
Pregunta 17: Cuando un residuo MCO es “atípicamente grande y positivo” y otro “atípicamente bajo y negativo”:
A) El gráfico de residuos es el método más adecuado para detectar si los datos asociados a estos residuos son influyentes o no en la estimación de los parámetros del modelo.
B) En esta situación, es muy probable que se rechace la hipótesis de que los residuos MCO proceden de una distribución normal.
C) No se conocen estadísticos formales para contrastar la influencia sobre las estimaciones MCO de las observaciones asociadas a residuos atípicamente altos y bajos.
Pregunta 18: La Figura 1 muestra la rentabilidad porcentual trimestral de los bonos del Tesoro del Reino Unido a 20 año s (R_UK), desde el segundo cuatrimestre de 1952 hasta el cuarto cuatrimestre de 1970, ambos inclusive. Figura 1: R_UK
Diga cuál de las siguientes afirmaciones es CIERTA:
A) La serie R_UK es estacionaria en media, pero no en varianza
B) La serie R_UK no es estacionaria en media
C) La serie R_UK es estacionaria, con una media del 6%, aproximadamente
Pregunta 19. El Modelo A que se muestra a continuación, ofrece algunos resultados de la estimación por MCO de una regresión que relaciona las Ventas de un producto (en logaritmos) en función del Gasto en Publicidad (en logaritmos) usando una muestra temporal anual, así como el gráfico temporal de los residuos resultantes.
Modelo A: Estimación MCO Observaciones desde 1907 hasta 1960 (T=54) Variable dependiente: Ln (Ventas) Coeficiente Desv. típica Estadístico t p-valor Constante 2.2442 0.4476 5.014 0. Ln (Publicidad) 0.7683 0.0661 11.63 0.
3
4
5
6
7
8
9
10
1952 1954 1956 1958 1960 1962 1964 1966 1968 1970
R_UK
B) Son correctas las afirmaciones 2 y 3
C) Son correctas las afirmaciones 1 y 2
OPERACIONES
Examen Final de Econometría Grado
19 de Mayo de 2017 – Hora: 12:
Apellidos: Nombre:
Grado (ADE/ ECO): Grupo:
Nombre del profesor(a): Email:
Antes de empezar a resolver el examen, rellene TODA la información que se solicita en
los recuadros anteriores y lea con atención las instrucciones de la página siguiente.
Pregunta 1 A B C En blanco
Pregunta 2 A B C En blanco
Pregunta 3 A B C En blanco
Pregunta 4 A B C En blanco
Pregunta 5 A B C En blanco
Pregunta 6 A B C En blanco
Pregunta 7 A B C En blanco
Pregunta 8 A B C En blanco
Pregunta 9 A B C En blanco
Pregunta 10 A B C En blanco
Pregunta 11 A B C En blanco
Pregunta 12 A B C En blanco
Pregunta 13 A B C En blanco
Pregunta 14 A B C En blanco
Pregunta 15 A B C En blanco
Pregunta 16 A B C En blanco
Pregunta 17 A B C En blanco
Pregunta 18 A B C En blanco
Pregunta 19 A B C En blanco
Pregunta 20 A B C En blanco
