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WorksheetsRA1: Econometria
Total questions: 30
Worksheet time: 2hrs 30mins
¿Cuál es el principal objetivo de la econometría?
Analizar fenómenos económicos mediante modelos matemáticos y evidencia empírica.
Describir leyes del comercio sin utilizar datos estadísticos.
Formular teorías económicas sin verificación práctica alguna.
Explicar los mercados internacionales solo desde la teoría microeconómica.
El término “modelo econométrico” se refiere a:
Una representación matemática que combina teoría económica, datos y métodos estadísticos.
Una tabla descriptiva que resume información de exportaciones e importaciones.
Un conjunto de indicadores sin relación funcional entre variables.
Una proyección cualitativa de tendencias de mercado internacional.
El error aleatorio ε representa:
Factores no observados que afectan la variable dependiente.
La media aritmética de los datos observados.
Los valores predichos por el modelo lineal.
La constante estructural de la regresión.
Una variable dependiente en econometría:
Es aquella cuyo valor se explica por otras variables del modelo.
Es la que se utiliza como consumo en los procesos de regresión.
Es la que siempre permanece constante en los análisis.
Es aquella que se excluye del modelo por no tener relación.
El coeficiente de determinación R² mide:
Qué proporción de la variación de Y es explicada por el modelo.
El error estándar medio de las predicciones.
La diferencia entre el intercepto teórico y empírico.
El número de variables independientes utilizadas.
La multicolinealidad ocurre cuando:
Dos o más variables independientes están altamente correlacionadas.
Los errores del modelo no son independientes entre sí.
El modelo tiene un solo parámetro estimado.
La variable dependiente es categórica.
¿Qué representa el término “error aleatorio” en un modelo econométrico?
Factores no observados que afectan la variable dependiente.
El valor predicho por el modelo.
El coeficiente de determinación.
El promedio de las variables independientes.
¿Qué implica la homocedasticidad en un modelo lineal?
homocedasticidad: supuesto estadístico que indica que la medida estadística que cuantifica la dispersión de los datos de errores con respecto a su media (promedio), en un modelo es constante a lo largo de los diferentes valores de la variable independiente.
Que la varianza de los errores es constante.
Que los errores son correlacionados.
Que la media de los errores es distinta de cero.
Que las variables independientes son categóricas.
¿Cuándo ocurre la multicolinealidad?
Cuando dos o más variables independientes están altamente correlacionadas.
Cuando la variable dependiente es constante.
Cuando los errores son heterocedásticos.
Cuando el modelo es no lineal.
¿Cuál es el propósito de utilizar variables dummy?
Representar categorías cualitativas en modelos cuantitativos.
Calcular promedios ponderados.
Medir la varianza de los errores.
Ajustar el valor de R².
¿Qué mide la variable “distancia” en comercio exterior?
El costo del transporte y su influencia en el valor FOB.
El nivel de exportaciones totales.
La tasa de cambio internacional.
El índice de competitividad.
¿Qué permite una variable dummy en un análisis?
Representar categorías cualitativas con valores 0 y 1.
Calcular la media de los errores.
Ajustar el valor del intercepto.
Medir la varianza de los residuos.
¿Qué ocurre cuando hay multicolinealidad en un modelo?
Dos o más variables independientes están altamente correlacionadas.
La variable dependiente es constante.
Los errores son heterocedásticos.
El modelo es no lineal.
En una regresión múltiple, ¿qué representan los parámetros β₁, β₂,...?
El efecto parcial de cada variable independiente manteniendo las demás constantes.
El promedio ponderado de las variables explicativas.
La varianza total de los errores en el modelo.
La elasticidad precio de las exportaciones.
La econometría combina economía, estadística y matemáticas para validar hipótesis empíricas. (Verdadero/Falso)
Verdadero
Falso
Un modelo econométrico válido no requiere verificar sus supuestos clásicos. (Verdadero/Falso)
Verdadero
Falso
El intercepto β₀ indica siempre el valor máximo que puede alcanzar la variable dependiente. (Verdadero/Falso)
Verdadero
Falso
El análisis econométrico busca aislar el efecto de una variable, manteniendo las demás constantes. (Verdadero/Falso)
Verdadero
Falso
El modelo básico de regresión lineal simple se expresa como ________.
Y = β₀ + β₁X + ε
Y = β₀X + β₁ + ε
Y = β₀ + β₁X² + ε
Y = β₀X² + β₁X + ε
¿Qué implica un R² bajo en un modelo de regresión?
El modelo explica poca variación de la variable dependiente.
El modelo es perfecto.
No hay errores en el modelo.
El modelo es siempre válido.
¿Qué se busca al ajustar una regresión mediante dummies binarias?
Incluir variables cualitativas en el modelo.
Maximizar la varianza de los errores.
Minimizar la pendiente de la regresión.
Eliminar la variable dependiente.
¿Qué representa el término ε en el modelo de regresión lineal?
El error aleatorio.
El valor máximo de Y.
La pendiente de la regresión.
El promedio de X.
Si el valor de R² es bajo, significa que el modelo _________ gran parte de la variabilidad de los datos.
no explica
predice
explica
ajusta
El análisis econométrico permite pasar de la teoría económica a la _________ empírica.
evidencia
hipótesis
predicción
simulación
Según la Imagen existe correlación?
SI
NO
Según la Imagen existe correlación?
SI
NO
Cuando una variable cualitativa se codifica en 0 y 1, se denomina (a) .
Cuando el coeficiente β₁ es positivo y estadísticamente significativo, se interpreta que al aumentar la variable explicativa, la variable dependiente (a) en promedio, manteniendo las demás constantes.
En la interpretación de una regresión aplicada al comercio exterior, un R² de 0.85 indica que el modelo (a) el 85% de la variación de la variable dependiente observada.
Cuando un coeficiente estimado tiene signo negativo, se interpreta que existe una relación (a) entre la variable explicativa y la variable dependiente.
