WorksheetsEconometria Tema 4
Total questions: 19
Worksheet time: 7mins
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1.
¿Qué ocurre con los estimadores MCO si la variable dependiente se multiplica por una constante?
a)
Se dividen por la misma cantidad
b)
Permanecen inalterados
c)
Se multiplican por la misma cantidad
d)
Se vuelven negativos
2.
Cuando la variable dependiente se multiplica por una constante, los estimadores MCO se ven afectados en qué medida?
a)
En una cantidad menor a la constante
b)
En una cantidad mayor a la constante
c)
En la misma cantidad que la constante
d)
No se ven afectados
3.
Si la variable independiente se multiplica por una constante, el estimador MCO se verá afectado de qué manera?
a)
Se multiplica por la misma constante
b)
Se divide por la misma constante
c)
Permanece igual
d)
Depende del tamaño de la constante
4.
¿Para qué tipo de variable endógena se utiliza el modelo de probabilidad lineal?
a)
Cuantitativa
b)
Cualitativa
c)
Continua
d)
Discreta con múltiples categorías
5.
En un modelo de probabilidad lineal, ¿qué valores puede tomar la variable Y?
a)
Cualquier número real
b)
Solo valores enteros
c)
Entre -1 y 1
d)
0 o 1
6.
¿Cuál es una de las deficiencias del modelo de probabilidad lineal?
a)
Se pueden obtener estimaciones de probabilidad fuera del rango [0,1]
b)
Las perturbaciones presentan normalidad
c)
No se puede estimar con Mínimos Cuadrados Ordinarios
d)
La variable dependiente no es binaria
7.
¿Qué modelo no lineal se utiliza para corregir los problemas del modelo de probabilidad lineal?
a)
MCO
b)
ARIMA
c)
VAR
d)
Logit
8.
Dado el siguiente modelo de regresión lineal múltiple. En el que se trata de estimar el precio de la vivienda en una ciudad con base en la distancia al centro urbano (dist), el número de habitaciones y los metros de la vivienda. Indica qué afirmación es falsa.
a)
β_2 determina el % en que varía el precio cuando aumentamos en una habitación la vivienda.
b)
β_1 determina el % de variación del precio cuando la distancia al centro urbano de la vivienda analizada varía en un 1%, dejando el resto de las variables constantes.
c)
100*β_3 indica el % en el que aumenta el precio de la vivienda si aumenta el tamaño en 1 metro, dejando el resto de las variables constantes.
d)
β_0 determina el precio de la vivienda cuando el resto de las variables explicativas son 0.
9.
Cuando hablamos de valores estimados de Y, no se cumple
a)
Los valores de las β obtenidos son constantes, aunque volvamos a estimar el modelo
b)
Los valores de y ̂ son valores que se encuentran sobre la recta MCO
c)
Los residuos MCO asociados a una observación cualquiera i, es decir ûi’ es la diferencia entre el valor observado de yi y su valor ajustado
d)
Si ûi es positivo quiere decir que el valor estimado es inferior al valor real de la variable endógena (y)
10.
Dado el siguiente modelo de regresión lineal múltiple. En el que se trata de estimar el efecto que tiene la raza, la nacionalidad o el nivel educativo sobre el desempleo que afrontan las personas. La variable desempleo, caucásico y extranjero son variables cualitativas que toman el valor 1 cuando el individuo está desempleado, es caucásico o es extranjero. Indica qué afirmación es falsa.
a)
β_2 determina el % en que varía la probabilidad de estar desempleado cuando se es extranjero
b)
β_1 va a servir de estimación de la existencia de discriminación racial en el ámbito laboral
c)
Si este modelo se estimara con datos observados en EE.UU., se espera que β_1 tenga valor negativo y β_2 tendrá valor positivo
d)
β_1 determina el nivel de desempleo cuando el individuo es caucásico dejando el resto de las variables constantes
11.
Para poder asegurar la causalidad de una exógena sobre la endógena:
a)
el modelo debe ser lineal
b)
ambas variables deben estar medidas en unidades comparables
c)
la exógena debe ser significativa
d)
se deben mantener constantes el resto de variables que forman parte del modelo
12.
Si en el modelo la variable dependiente está en logaritmo y la variable independiente está en nivel la interpretación del parámetro será:
a)
b)
c)
d)
13.
Los parámetros estimados dentro de un modelo se mantienen constantes hasta que:
a)
se vuelve a estimar con otra base de datos diferente
b)
la perturbación aleatoria es distinta de 0
c)
la endógena permanece constante
d)
las exógenas permanecen constantes
14.
La estimación arroja el siguiente resultado. Indica la afirmación falsa:
a)
La probabilidad de elegir España como destino turístico es un 23,1% mayor si se es mujer
b)
Ser mujer tiene un efecto positivo sobre la probabilidad de elegir España como destino turístico
c)
El benchmark group o grupo de referencia son las mujeres
d)
La probabilidad de elegir España como destino turístico si se es hombre se podrá obtener mediante la siguiente ecuación:
(turista) ̂=0,0023+0,055 log〖 (renta)〗+0,011 edad+0,00158 hijo
15.
Si en un modelo de regresión lineal simple se multiplica la variable independiente por una constante positiva, el coeficiente estimado de la variable independiente:
a)
Permanece inalterado
b)
Se divide por la constante
c)
Se multiplica por la constante
d)
Se ve afectado solo si la constante es negativa
16.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo de probabilidad lineal (MPL) es incorrecta?
a)
Permite modelar variables dependientes binarias
b)
Puede predecir valores de probabilidad fuera del intervalo [0,1]
c)
Asume que las perturbaciones son normales y homocedásticas
d)
Puede mejorarse con modelos como el logit o probit
17.
En un modelo de regresión múltiple, si la variable dependiente está en logaritmo y la variable independiente en nivel, la interpretación del coeficiente de la variable independiente es:
a)
Un cambio absoluto en la variable independiente genera un cambio relativo en la dependiente
b)
Un cambio relativo en la variable independiente genera un cambio absoluto en la dependiente
c)
Ambas variables deben estar en la misma escala para interpretar correctamente el coeficiente
d)
No se puede interpretar en términos de elasticidades
18.
Si en un modelo de regresión lineal las variables cualitativas están representadas mediante variables dummy, una de ellas debe excluirse para evitar:
a)
Multicolinealidad perfecta
b)
Heterocedasticidad
c)
Endogeneidad
d)
Falta de significancia en los coeficientes
19.
Para afirmar que una variable explicativa tiene un efecto causal sobre la variable dependiente, es necesario que:
a)
La correlación entre ambas sea alta
b)
No exista multicolinealidad en el modelo
c)
Todas las variables explicativas sean significativas
d)
Se cumpla el supuesto de exogeneidad
100 %
