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Orientación Universidad
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examenes teoria, Exámenes de Econometría

Asignatura: Econometría, Profesor: Maria Isabel Gonzalez Martínez, Carrera: Administración y Dirección de Empresas, Universidad: UMU

Tipo: Exámenes

2014/2015

Subido el 20/05/2015

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Ejercicios Teórico-Prácticos
1. El siguiente modelo relaciona la demanda de un bien (y, en euros) con su precio
(x, en euros):
i01 i
y= + ln x + i

Suponiendo que se cumplen los supuestos de Gauss-Markov, se ha estimado el
modelo por MCO utilizando una muestra de 500 productos (N=500) y se han
obtenido los siguientes resultados: 2
01
ˆˆ
2, 50, R 0.40, STC=100

.
Responda a las siguientes preguntas:
a) ¿Es cierta la siguiente afirmación? "En promedio, un incremento de un 1%
en x provoca aproximadamente una disminución de 50 euros en y". Justifique
su respuesta.
b) En el modelo propuesto, calcule el valor de los coeficientes y del
2
Rsi la
variable precio (x) se multiplica por 10.
c) Calcule la SCE y la 2
sdel modelo de regresión.
d) Calcule el valor del estadístico F para el contraste de hipótesis
contra la alternativa .
2. Sea el modelo de regresión simple: 01iii
YX

, donde i cumple los
supuestos de Gauss-Markov. Si la variable explicada Y es dividida por una
constante c y la explicativa X es multiplicada por esa misma constante, ¿cómo se
ven afectados los estimadores de 0 y 1?
3. Utilizando datos anuales de una muestra aleatoria compuesta por 100 individuos
se ha estimado la siguiente regresión lineal que explica el salario-hora (medido en
euros) en función de la educación (medida en años):
2
01 ´0 1
ˆˆ
3.2 0.8 0.68
iii
Sal Educ R


Si hubiésemos estimado la ecuación con la educación medida en meses, ¿cómo
habrían cambiado la constante, la pendiente, y el R² del modelo? Demuestre su
respuesta.
4. El modelo verdadero que explica el comportamiento de la variable Y es:
011 22iiii
YXX

 , donde 01 2
0, 0 y 0

, y se cumplen los
supuestos de Gauss-Markov. Sin embargo, por error, se estima el modelo:
011iii
YX

 . Sabiendo que 12
(, )0Cov X X
,
a) Calcule el sesgo del estimador MCO de 1
en el modelo erróneo.
b) ¿Se sobreestima o se subestima el coeficiente?
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Ejercicios Teórico-Prácticos

  1. El siguiente modelo relaciona la demanda de un bien (y, en euros) con su precio (x, en euros):

y =i  0 +  1 ln x  i+  i

Suponiendo que se cumplen los supuestos de Gauss-Markov, se ha estimado el modelo por MCO utilizando una muestra de 500 productos (N=500) y se han

obtenido los siguientes resultados: ˆ 0  2, ˆ 1  50, R 2 0.40, STC=100.

Responda a las siguientes preguntas:

a) ¿Es cierta la siguiente afirmación? "En promedio, un incremento de un 1% en x provoca aproximadamente una disminución de 50 euros en y". Justifique su respuesta.

b) En el modelo propuesto, calcule el valor de los coeficientes y del R 2 si la

variable precio (x) se multiplica por 10.

c) Calcule la SCE y la^ s^^2 del modelo de regresión.

d) Calcule el valor del estadístico F para el contraste de hipótesis contra la alternativa.

2. Sea el modelo de regresión simple: Yi   0   1 Xi   i , donde i cumple los

supuestos de Gauss-Markov. Si la variable explicada Y es dividida por una constante c y la explicativa X es multiplicada por esa misma constante, ¿cómo se ven afectados los estimadores de  0 y  1?

  1. Utilizando datos anuales de una muestra aleatoria compuesta por 100 individuos se ha estimado la siguiente regresión lineal que explica el salario-hora (medido en euros) en función de la educación (medida en años):

2

Sali   0   1 Educi   i ˆ´0^  3.2 ˆ 1  0.8 R 0.

Si hubiésemos estimado la ecuación con la educación medida en meses, ¿cómo habrían cambiado la constante, la pendiente, y el R² del modelo? Demuestre su respuesta.

  1. El modelo verdadero que explica el comportamiento de la variable Y es:

Yi   0   1 X 1 i   2 X 2 i   i , donde  0  0,  1  0 y  2  0 , y se cumplen los

supuestos de Gauss-Markov. Sin embargo, por error, se estima el modelo:

Yi   0   1 X 1 i  i. Sabiendo que Cov X ( 1 , X 2 )  0 ,

a) Calcule el sesgo del estimador MCO de  1 en el modelo erróneo.

b) ¿Se sobreestima o se subestima el coeficiente?

  1. Sea el modelo: yi   xi   i , donde se sabe que el término de error εi sigue una distribución normal y se cumplen los supuestos de Gauss-Markov. Se pide:

a) Calcule el estimador MCO. b) Demuestre que el estimador MCO es insesgado. c) Calcule el valor de su varianza ¿Hay algún otro estimador que tenga una varianza menor?

  1. Se han especificado dos modelos distintos para explicar el salario de los trabajadores de una empresa: M1: Sali   0   1 E 1 (^) i   2 Xi   i M2: Sali   1 E 1 (^) i (^)   2 E 2 (^) i   3 Xi  i

donde Sal es el salario anual, E1 es una variable ficticia que toma valor 1 si el individuo tiene estudios universitarios, E2 es una variable ficticia que toma valor 1 si no tiene estudios universitarios, y X es la experiencia del individuo.

a) Interprete los coeficientes en cada uno de los modelos ¿Qué relación hay entre los coeficientes de ambos modelos? b) ¿Cómo contrastaría en M1 si la educación influye en la ecuación de salarios?, ¿y en M2? Plantee las hipótesis nula y alternativa, y explique cómo llevar a cabo ambos contrastes utilizando el estadístico t. c) Suponga que dispone de datos también sobre el sexo de los individuos. c.1) Reformule el M1 para permitir que el sexo influya en la constante de la ecuación de salarios, y explique cómo contrastaría si existe discriminación salarial a favor del hombre. Plantee claramente las hipótesis nula y alternativa, el estadístico de contraste y la región crítica. c.2) Reformule el M1 para permitir que el sexo influya en la constante de la ecuación de salarios y que además la discriminación salarial entre hombres y mujeres varíe con el nivel de experiencia.

  1. Considere el siguiente modelo de regresión lineal:

yi   1 xi  2 x 2 i  i , i=1,,N E (  i x 1 i , x 2 i )  0 i Var (  i x 1 i , x 2 i )  x 12 i

Sabiendo que las N observaciones se han obtenido por muestreo aleatorio, responda a las siguientes cuestiones:

a) ¿Qué problema presenta el modelo? ¿Conviene estimar por MCO? ¿Por qué? (Justifique su respuesta basándose en las propiedades del estimador MCO). b) Explique cuál es el estimador ELIO de los parámetros del modelo. c) Obtenga la expresión del estimador ELIO de los parámetros del modelo.

  1. Considere el siguiente modelo yi   0   1 x 1 (^) i   2 x 2 i   i , i  1, , N donde 2 2

E(  i |x ,x 1 i 2 i )=0, V(  i |x ,x 1 i 2 i )= x x 1 i 2 i , y se sabe que los datos se han obtenido por

muestreo aleatorio.