Microeconomía Aplicada

En el análisis de la correlación entre variables, las la diferencia principal entre la correlación y la causalidad, y por qué es importante distinguir entre ambas en un estudio econométrico es:

• La correlación mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables, mientras que la causalidad indica una relación de causa y efecto; distinguir entre ambas es importante porque una alta correlación no implica necesariamente causalidad, y confundirlas puede llevar a conclusiones erróneas sobre las relaciones entre variables.

• La correlación y la causalidad son sinónimos en el análisis econométrico; no es necesario distinguir entre ellas ya que ambas indican lo mismo sobre la relación entre variables.

• La correlación se refiere a las variables dependientes en un modelo, mientras que la causalidad se refiere a las variables independientes; distinguir entre ambas es importante para ajustar el modelo correctamente.

• La correlación mide la dependencia entre variables en diferentes periodos, mientras que la causalidad mide la estabilidad temporal; distinguir entre ambas es importante para realizar predicciones a largo plazo.

En el contexto de la función Cobb-Douglas, el parámetro (\alpha) representa:

• La elasticidad de la producción con respecto al capital

• La elasticidad de la producción con respecto al trabajo

• El progreso tecnológico

• La cantidad de capital

De las siguientes afirmaciones, la que es verdadera sobre la función de producción Cobb-Douglas es:

• La productividad marginal del capital es constante

• La elasticidad de sustitución entre capital y trabajo es igual a 1

• La función Cobb-Douglas no puede tener rendimientos decrecientes a escala

• La función Cobb-Douglas no considera el progreso tecnológico

En un análisis de regresión múltiple, la colinealidad entre variables independientes puede afectar la interpretación de los coeficientes estimados así:

• La colinealidad no afecta la interpretación de los coeficientes, pero puede aumentar la varianza de las estimaciones, lo que reduce la precisión de las pruebas de significancia.

• La colinealidad entre variables independientes altera la magnitud y el signo de los coeficientes estimados, pero no afecta la interpretación de la relación entre las variables dependientes e independientes.

• La colinealidad afecta la interpretación de los coeficientes al hacer que los estimadores se vuelvan imprecisos y altamente sensibles a pequeños cambios en los datos, lo que complica la identificación del impacto individual de cada variable independiente.

• La colinealidad mejora la interpretación de los coeficientes al simplificar la relación entre las variables independientes y la variable dependiente, haciendo que los efectos individuales sean más claros.

En un estudio de caso de regresión lineal múltiple que explora el impacto del nivel educativo, la experiencia laboral y la ubicación geográfica sobre los ingresos salariales, ¿cómo se debe interpretar un coeficiente negativo asociado a la variable de ubicación geográfica en un modelo donde se espera que esta variable tenga un efecto positivo sobre los ingresos?

• Un coeficiente negativo indica que, contrariamente a la expectativa, una ubicación geográfica específica está asociada con ingresos más bajos, posiblemente debido a costos de vida más bajos o a menor demanda en esa área.

• Un coeficiente negativo significa que la ubicación geográfica tiene un impacto positivo pero que está mal especificado en el modelo.

• Un coeficiente negativo debe ser ignorado si se espera un efecto positivo, ya que puede ser el resultado de errores de medición en los datos.

• Un coeficiente negativo sugiere que la ubicación geográfica está asociada con una menor precisión en la estimación de ingresos y no debe ser incluido en el modelo.

En un modelo de regresión, si se detecta heteroscedasticidad, es el impacto principal en la inferencia estadística y como se puede corregir sería así:

• La heteroscedasticidad no afecta la validez de los intervalos de confianza ni las pruebas de hipótesis si se utilizan errores estándar robustos.

• La heteroscedasticidad viola el supuesto de homoscedasticidad, lo que invalida las estimaciones de los errores estándar, pero no afecta la consistencia de los coeficientes estimados.

• La heteroscedasticidad afecta la validez de las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza porque los errores estándar pueden ser incorrectos; se puede corregir utilizando transformaciones de las variables dependientes o técnicas de estimación robusta.

• La heteroscedasticidad mejora la precisión de las estimaciones de los coeficientes, por lo que no es necesario realizar ajustes para corregirla.

De acuerdo con el texto sobre el gasto en educación es una de las principales diferencias metodológicas en el cálculo del gasto educativo entre la Unesco y la OCDE:

• La Unesco incluye el gasto misional de otros Ministerios y agencias estatales.

• La OCDE incluye la seguridad social de los profesores.

• La Unesco incluye tanto la seguridad social de los profesores como el servicio de la deuda del sector.

• La OCDE incluye el servicio de la deuda del sector.

Según el texto, el porcentaje del PIB que representó el gasto público en educación en Colombia en 2015 según el Banco Mundial – Unesco fue:

• 3,94%

• 4,50%

• 4,52%

• 3,87%

¿Qué implica la diferencia aproximada de 0,6 puntos del PIB entre las cifras del Banco Mundial – Unesco y la OCDE?

• Que el gasto misional de otras entidades tiene un mayor peso.

• Que la seguridad social de los profesores tiene un mayor peso.

• Que el servicio de la deuda del sector tiene un mayor peso.

• Que el gasto realizado por el Ministerio del sector tiene un mayor peso.

Es el propósito de utilizar las dos fuentes principales (Banco Mundial – Unesco y OCDE) para calcular el gasto en educación en Colombia:

• Determinar el gasto total en educación.

• Comparar el gasto en educación con otros sectores.

• Comparar el comportamiento del gasto en educación con los pares del país en la región y las economías de similar nivel de desarrollo.

• Comparar el comportamiento del gasto en educación con los pares del país en la región y las economías de similar nivel de desarrollo.