Docsity
Docsity

Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes

Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity


Consigue puntos base para descargar
Consigue puntos base para descargar

Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium


Orientación Universidad
Orientación Universidad


econometria, Apuntes de Administración de Empresas

Asignatura: Administracio de l'empresa, Profesor: , Carrera: Administració i Direcció d'Empreses, Universidad: UB

Tipo: Apuntes

2012/2013

Subido el 18/07/2013

saurina-1
saurina-1 🇪🇸

3.8

(24)

3 documentos

1 / 78

Toggle sidebar

Esta página no es visible en la vista previa

¡No te pierdas las partes importantes!

bg1
SELECCIÓ PROBLEMES TIPUS TEST
© Jordi Arcarons
Samuel Calonge
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa
pfd
pfe
pff
pf12
pf13
pf14
pf15
pf16
pf17
pf18
pf19
pf1a
pf1b
pf1c
pf1d
pf1e
pf1f
pf20
pf21
pf22
pf23
pf24
pf25
pf26
pf27
pf28
pf29
pf2a
pf2b
pf2c
pf2d
pf2e
pf2f
pf30
pf31
pf32
pf33
pf34
pf35
pf36
pf37
pf38
pf39
pf3a
pf3b
pf3c
pf3d
pf3e
pf3f
pf40
pf41
pf42
pf43
pf44
pf45
pf46
pf47
pf48
pf49
pf4a
pf4b
pf4c
pf4d
pf4e

Vista previa parcial del texto

¡Descarga econometria y más Apuntes en PDF de Administración de Empresas solo en Docsity!

SELECCIÓ PROBLEMES TIPUS TEST

I. Introducció al model de regressió

© Jordi ArcaronsSamuel Calonge

Davant la matriu de productes creuats:

del

model

y =

ββββ

ββββ

x 2

ββββ

x 3

  • u; quina afirmació és incorrecta: 3

a) falsa

En el model de regressió múltiple quan E(u)

≠≠≠≠0, això té com a

conseqüència principal:

a) L’estimador MQO és esbiaixatb) L’estimador MQO no és linealc) No es compleix la propietat de rang, no hi ha solució MQOd) L’estimador MQO segueix sent un estimador òptim

a) certa

b) falsa

El compliment de la condició de rang depèn de la no existència decombinacions lienals en les variables exògenes, no de què E(u)

≠≠≠≠^0

c) falsa

Estimador òptim

variància mínima entre els no esbiaixats

d) falsa

¿Quin dels següents models és intrínsecament no lineal respecteals paràmetres?:

a) certa

b) certa

c) certa

En un model de regressió simple, en què els valors de la variableexplicativa són sempre positius, la covariància de

l’estimador

MQO, definida com

, on a

12

és l’element correspo-

nent de (X’X)

a) Sempre és positivab) Depèn del signe dec)

No es pot determinar quin signe tindrà d) Sempre és negativa

En el model

y =

ββββ

ββββ

x 2

ββββ

xk

  • u; ambk

només

una de les següents respostes és correcta:

© Jordi ArcaronsSamuel Calonge

a) falsa

b) falsa

c) falsa

d) certa

Donats els següents resultats corresponents a

l’estimació per

MQO d’un model de regressió (k=3):

c) falsa

a) certab) falsa

d) falsa

A partir dels següents resultats, relatius a l’estimació per MQOd’un model de regressió múltiple: quina de les següents és la resposta correcta:

a) VE = 11102715,158b) c) L’estimació no és significativa (F

4,45;

αααα^ =0,

d) R

b) falsa

c) falsa

d) falsa

En el model: y =

ββββ

ββββ

x + 1

ββββ

x 2

ββββ

x 3 3 + u; que relaciona el

cost total (y) amb el nivell de producció (x), els resultats del’estimació per MQO (N=10) han estat els següents:

a) [1512,327;1532,207]b) [ 389,236;

850,754]

c) [ 151,233;

153,221]

d) [ 512,332;

532,243]

S’ha estimat un model de regressió obtenint els següents resultats (N=44): Sabent que

; la t de la restricció 4

ββββ^2

-3ββββ

=1 és aproximada- 3

ment (t

40;αααα

=0,

=2,021):a) Igual a 1,962; no rebutjant-se la hipòtesi nul·lab) Igual a 0,365; no rebutjant-se la hipòtesi nul·lac) Igual a 3,5; rebutjant-se la hipòtesi nul·lad) Igual a -2,365; rebutjant-se la hipòtesi nul·la

Els resultats de l’estimació d’un model de regressió són(N=44):y=0,748+1,017xi

+0,979x2i

+1,011x3i

;4i

¿Quina de les hipòtesis es rebutja?

(F

1,40;

αααα=0,

=4,08; F

2,40;

αααα=0,

=3,23; t

40,αααα

=0,

=2,021)

a) H

:^ o ββββ^2

+ββββ

=2 3

b) H

:^ o ββββ^4

=

c) H

: 4o

ββββ^2

-3ββββ

=0 3

d) H

:^ o ββββ^3

=

a) certa^ c) certa

Una última forma de resoldre els exercicis és utilitzant l’expressió méscomplexa del contrast de restriccions