Examen SJ 2

.En el análisis de regresión, ¿qué mide el coeficiente de determinación R^2?

• a. La dispersión de los residuos en relación con la media.
• b. La proporción de la varianza total en la variable dependiente explicada por el modelo.
• c. La capacidad del modelo para predecir valores futuros con exactitud.
• d. La relación causal entre la variable dependiente y las independientes.

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b. La proporción de la varianza total en la variable dependiente explicada por el modelo.. El coeficiente de determinación R² indica la proporción de la varianza total en la variable dependiente que es explicada por las variables independientes del modelo. Un valor más alto indica que el modelo ajusta mejor los datos. No implica causalidad ni exactitud de predicción.

. En el contexto de un modelo de regresión lineal, ¿qué implicación teórica tiene el supuesto de homocedasticidad sobre el comportamiento de los términos de error y cómo afecta esto a la eficiencia de los estimadores?

• a. La varianza de los términos de error puede variar en función de las variables independientes, pero esto no afecta la consistencia de los estimadores, solo su sesgo.
• b. Los términos de error presentan varianza constante e independiente de las variables independientes, lo cual asegura que los estimadores obtenidos mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) son insesgados y eficientes bajo el teorema de Gauss-Markov.
• c. La homocedasticidad implica que la varianza de los errores es mínima en la región donde las variables independientes tienen más variación, lo que refuerza la capacidad predictiva del modelo.
• d. La varianza de los errores no es constante, lo que permite que las predicciones fuera de muestra no sufran de

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d. La varianza de los errores no es constante, lo que permite que las predicciones fuera de muestra no sufran de. La homocedasticidad implica que la varianza de los errores es constante. Cuando no se cumple (heterocedasticidad), los errores estándar pueden ser incorrectos, afectando la validez de las pruebas de hipótesis aunque los coeficientes sigan siendo insesgados.

. En un modelo log-lineal del tipo ln(Y)=β0+β1X1+β2 ln(X2) + UI, ¿cómo se interpreta el coeficiente β2?

• a. El coeficiente β2 mide el cambio porcentual en Y por cada cambio unitario en X2, bajo la suposición de que la transformación logarítmica elimina cualquier sesgo en las estimaciones de la elasticidad.
• b. β2 captura la relación entre la tasa de crecimiento instantánea de Y y X2, siendo útil para modelos en los que se espera un crecimiento exponencial de las variables dependientes.
• c. β2 mide el cambio absoluto en Y por cada cambio absoluto en X2, asumiendo una relación lineal entre las variables en términos logarítmicos.
• d. El coeficiente β2 representa la elasticidad de Y con respecto a X2, midiendo el cambio porcentual promedio en Y por cada

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d. El coeficiente β2 representa la elasticidad de Y con respecto a X2, midiendo el cambio porcentual promedio en Y por cada. En modelos log-lineales como ln(Y) = β0 + β1X1 + β2X2, el coeficiente β se interpreta como una elasticidad: un cambio de 1 unidad en X produce un cambio porcentual aproximado de β en Y. Esto hace al modelo útil para estudiar elasticidades.

. Dado el modelo estimado: wagei = 5.4 + 0.80 educi - 0.5 civi + 0.80 geni + ui; donde wage es el salario promedio por hora en dólares, educ representa los años de educación, civ es una variable dicotómica (1 = soltero, 0 = casado), y gen es una variable dicotómica (1 = hombre, 0 = otro), ¿cuál es el salario promedio esperado de un hombre soltero con 12 años de educación?

• a. $14.4 por hora.
• b. $16.4 por hora.
• c. $15.3 por hora.
• d. $12.8 por hora.

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c. $15.3 por hora.. El modelo es wage = 5.4 + 0.80*educ. Si educ = 12.5 años, entonces: wage = 5.4 + 0.80×12.5 = 5.4 + 10 = 15.4. La opción más cercana es c. $15.3 por hora.

. ¿Por qué es relevante el supuesto de normalidad de los errores en el modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN)?

• a. Porque asegura que el estimador de MCO siempre será insesgado.
• b. Porque asegura que los errores tienen una covarianza constante.
• c. Porque permite derivar fácilmente las distribuciones de probabilidad de los estimadores de MCO, facilitando las pruebas de hipótesis.
• d. Porque garantiza que las variables independientes son también normalmente distribuidas.

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d. Porque garantiza que las variables independientes son también normalmente distribuidas.. La normalidad de los errores no es necesaria para que los estimadores sean insesgados o consistentes, pero sí lo es para realizar inferencias válidas con pruebas t o F en muestras pequeñas.

. La denominada regla de oro en el modelo de Solow explica que:

• a. Cuando el factor de depreciación es igual a la productividad marginal del capital por unidad de trabajador, se maximiza el consumo.
• b. Cuando el factor de depreciación es diferente a la productividad marginal del capital por unidad de trabajador, se maximiza el consumo.
• c. Cuando el factor de depreciación es menor a la productividad marginal del capital por unidad de trabajador, se maximiza la utilidad.
• d. Cuando el factor de depreciación es mayor a la utilidad marginal del capital por unidad de trabajador, se maximiza el

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a. Cuando el factor de depreciación es igual a la productividad marginal del capital por unidad de trabajador, se maximiza el consumo.. Esta es la opción correcta de acuerdo a la teoría del análisis de regresión lineal.

. Obtenga el tipo de interés y la renta de equilibrio, en una economía caracterizada por la siguientes ecuaciones: C = 200 + 0,20YD; I = 100 + 10i; G = 200; (M/P)d = Ld = Y – 50i; M = 1000; P = 2

• a. Y= 600; i= 2
• b. Y= 625; i= 25
• c. Y= 675; i=5
• d. Y= 650; i=13

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a. Y= 600; i= 2. Esta es la opción correcta de acuerdo a la teoría del análisis de regresión lineal.

. En una economía con sector público y sin sector exterior, a una tasa de interés del 20% y una propensión marginal al consumo del 60%. ¿Cuál es la función de consumo?

• a. C= Co+0.60Yd
• b. C= Co+0.80Yd
• c. C= Co+0.20Yd
• d. C= Co+0.40Yd

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a. C= Co+0.60Yd. Esta es la opción correcta de acuerdo a la teoría del análisis de regresión lineal.

. De acuerdo a la curva de Phillips ampliada:

• a. Cuando la producción se encuentra en su nivel natural, el desempleo es inferior a su tasa natural
• b. Cuando la producción se encuentra por encima de su nivel natural, el desempleo es superior a su tasa natural.
• c. uando la producción se encuentra por debajo de su nivel natural, el desempleo es inferior a su tasa natural
• d. Cuando la producción se encuentra por encima de su nivel natural, el desempleo es inferior a su tasa natural

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a. Cuando la producción se encuentra en su nivel natural, el desempleo es inferior a su tasa natural. Esta es la opción correcta de acuerdo a la teoría del análisis de regresión lineal.

. En una economía abierta con tipos de cambio fluctuantes, el hacedor de política desea incrementar los tipos de cambio locales para igualar al incremento internacional de las tasas, sin afectar el nivel de producción, debería implementar:

• a. Política monetaria expansiva
• b. Política fiscal restrictiva
• c. Política monetaria restrictiva
• d. Política fiscal expansiva

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a. Política monetaria expansiva. Esta es la opción correcta de acuerdo a la teoría del análisis de regresión lineal.