primer parcial econometria 2013_3

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS
ECONOMETRIA PRIMER PARCIAL
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Instrucciones:
Lea detenidamente las preguntas, el examen consta de 10 preguntas de selección múltiple.
Marque la hoja, si contesta con lápiz no se aceptan reclamos.
Cada respuesta correcta suma 0.5, cada respuesta incorrecta resta 0.2 y cadarespuesta en blanco suma 0.1

1. Aguilo y Benelbas (1987) analizan la relación entre concentración de la producción e inflación, a partir del índice de precios industriales tomado como periodo de referencias los años 1978 y 1981 (N=60 sectores). La primera regresión que estiman es la siguiente: log p = β0+ β1logw+ β2logmp + β3logcr + u La estimación por MCO es la siguiente (desviación estándarentre paréntesis):
log p = 0.938 + 0.330 log w + 0.491 log mp + 0.024 log cr
e.e= (0.285) (0.152) (0.207) (0.010) R2 = 0.498
De acuerdo a los resultados anteriores
1. β1 , β2 , β3 , β4 son significativos
2. No hay significancia global
3. Hay significancia Global
4. β1 , β2 , β3 , β4 son no significativos
A. 1 y 2 soncorrectas; B. 2 y 4 son correctas; E. Ninguna de las anteriores
C. 3 y 4 son correctas D. 1 y 3 son correctas.

2. La estimación de un modelo por MCO representado por , con una muestra de tamaño N=5 del que disponemos de la siguiente información.

De los datos anteriores podemos establecer que el valor del punto de corte es:

A) B) C)D) ninguna de las anteriores

3) a partir de las siguientes expresiones, elija la mejor respuesta
1) 2) 3) 4)
a) todas son correctas
b) solo la 2,3 y 4 son correctas
c) solo la 2 y la 3 son correctas
d) solo la 2 y la 4 son correctas

4) el problema de la endogeneidad en un modelo econométrico hace referencia a:
a) la variable endógena no está bien calculada
b) lavariable endógena le faltan datos
c) la variable endógena está al lado de las variables exógenas
d) la variable endógena está fuera del modelo
e) ninguna de las anteriores


5) Una de las siguientes afirmaciones no puede ser correcta ¿Cuál es?
a) Rechazar la hipótesis nula al 5% y al 1% de significancia
b) Rechazar la hipótesis nula al 1% pero no al 5% de significancia
c) Rechazar la hipótesisnula al 10% pero no al 1% de significancia
d) No rechazar la hipótesis nula al 5% ni al 1% de significancia.
e) No rechazar la hipótesis nula al 1% pero si al 5%


La siguiente salida muestra una regresión entre Y y X2, X3 y X3 y además si los valores de Y están dadas en miles de pesos, la variable X2 está expresada en cientos, y las variables X3 y X4 en pesos.

Source


 
Number of obs

 
 ss
gdf gdf
F( 3, 12)

Model
182252114
3
 60750704,67
P value de F

Residual
2756711.69
12
 229725,9742
R-squared

 
 

 
Adj R-squared

Total
185008826
15
 
Root MSE
479.3
y
Coef.
t
p value
[95% Conf.
Interval]
 
 

 
 
 
x2
0.040788
2.25
0.1002
0.0359803
0.0455957
x3
-0.7968166
-3.10
0.093
-1.261781
-0.3318518
x4
-0.4827658
-2.57
0.083
-1.038711
0.0731798
_cons
53306.46
2.78
0.0987
51745.6954867.24


6) a partir de los datos dados en la tabla anterior podemos decir que el coeficiente que acompaña a la variable X3 se interpreta como:
a) si X3 aumenta en un peso Y cambia en 0.04 pesos
b) si X3 aumenta 1% Y cambia 0.79%
c) si X3 aumenta en cien pesos, Y cambia en 790 pesos.
d) si X3 aumenta en mil pesos Y cambia en 7900 pesos.
e) ninguna de las anteriores.


7) A partir de la salidaanterior podemos decir que la mejor interpretación para el intervalo del coeficiente que acompaña a x3 es:

a) El 95% de las veces el B3 estimado cae entre (-1.261781 -0.3318518)
b) Hay un 95% de probabilidad de encontrar a B3 poblacional entre (-1.261781 -0.3318518)
c) Hay un 95% de probabilidad de construir intervalos como (-1.261781 -0.3318518) y que contengan a B3
d) 95% de los valores...