Modelo Generalizado de Regresión

Si contamos con muestra pequeña, al estimar la significación de la variable de forma individual...

• Se mantiene igual.

• Aumenta.

• Disminuye.

• Depende de la variable endógena.

En especificación los criterios a tener en cuenta son varios pero el de identificabilidad se refiere a que...

• Cuanto más sencillo mejor.

• Los parámetros no deben variar.

• La predicción es similar a la realidad.

• Todos son correctos.

En un modelo si el test de Chow calculado para un punto es mayor que el valor de tablas, entonces...

• Es probable que haya autocorrelación.

• Es probable que haya cambio estructural.

• Es probable que haya multicolinealidad.

• Es probable que haya permanencia estructural.

Si el coeficiente de correlación múltiple entre exógenas es muy elevado deberíamos...

• Quedarnos con este modelo por una buena especificación.

• Eliminar la variable que mayor coeficiente tenga.

• Aplicar mínimos cuadrados generalizados.

• incluir una nueva variable exógena.

Si el estadístico d es cercano a 0 tendremos...

• Autocorrelación positiva de segundo orden.

• Autocorrelación negativa de primer orden.

• Ausencia de correlación.

• Ninguna respuesta es correcta.

Si el estadístico d es cercano a 0 entonces...

• Aplicando primeras diferencias solucionamos el problema.

• El problema de autocorrelación es positivo.

• El estadístico de Breusch-Godfrey para AR(2) no tiene porqué ser significativo.

• Todas las respuestas son correctas.

El estadístico de Goldfield-Quandt nos permite contrastar la hipótesis de...

• Heterocedasticidad.

• Homocedasticidad.

• Cambio estructural.

• Permanencia estructural.

En el modelo de la imagen ¿se ha corregido la autocorrelación?, ¿qué tipo? ¿valor de rho?

• Si, AR(1), 0,629

• Si, AR(1), 0,42

• No, no tiene, 0,629

• Si, AR(2), 0,42 y 0,629

De acuerdo a la imagen en este modelo, fijándonos en el valor de la F:

• Existe Heteroscedasticidad.

• Existe Permanencia Estructural.

• Existe Cambio de Estructura en 1993.

• Existe Homoscedasticidad.

En este gráfico de residuos, test CUSUM, podemos concluir que:

• Existe Cambio de Estructura en el período inicial.

• La varianza no es constante.

• Existe Permanencia Estructural.