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7/23/2019 Econo Jun 2012
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EXAMENFINALDEECONOMETRIA,3CURSO(GRADOSENECOyADE)
5deJuniode201218.30horas
PrimerApellido: SegundoApellido:
Nombre:
GrupoyGrado:
DNI: Profesor(a):
Telfono: email:
Pregunta1 A B C EnBlanco
Pregunta2 A B C EnBlanco
Pregunta3 A B C EnBlanco
Pregunta4 A B C EnBlanco
Pregunta5 A B C EnBlanco
Pregunta6 A B C EnBlanco
Pregunta7 A B C EnBlanco
Pregunta8 A B C EnBlanco
Pregunta9 A B C EnBlanco
Pregunta10 A B C EnBlanco
Pregunta11
A
B
C
EnBlanco
Pregunta12 A B C EnBlanco
Pregunta13 A B C EnBlanco
Pregunta14 A B C EnBlanco
Pregunta15 A B C EnBlanco
Pregunta16 A B C EnBlanco
Pregunta17 A B C EnBlanco
Pregunta18
A
B
C
EnBlanco
Pregunta19 A B C EnBlanco
Pregunta20 A B C EnBlanco
Correctas Incorrectas EnBlanco Puntuacinfinal
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INSTRUCCIONES
El examen consta de 20 preguntas tipo test. Seale su respuesta a cada pregunta con
bolgrafo,
tachando
con
una
CRUZ
GRANDE
una
y
slo
una
casilla
por
pregunta
en
la
plantilla
delaprimerapgina.Sitachamsdeunacasillaenunapregunta,seconsiderarincorrecta
larespuestaadichapregunta.Sideseadejaralgunapreguntasinresponder,tachelacasilla
En Blanco correspondiente. Una respuesta Correcta vale +2 puntos, una Incorrecta 1
punto yuna EnBlanco vale 0 puntos. LACALIFICACION FINALDEL EXAMEN ES IGUALAL
NUMERODEPUNTOSOBTENIDODIVIDIDOENTRE4.
LADURACIONDELEXAMENESDE1HORAy30MINUTOS
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Laspreguntas1a3hacenreferenciaaesteenunciado:Utilizandoinformacinde141alumnos
universitarios se intenta explicar la Nota Media en la Universidad (NMU) utilizando como
variablesexplicativaslaNotaMediaenelInstituto(NMI),elNmerodehorasporsemanaque
NOhaasistidoaclase(Faltas),lavariableficticiaPCquetomavalor1sielalumnodisponede
ordenadorencasaycerosinolotieneyParejaquetomavalor1sielestudiantetieneparejay
cerosino la tiene.Lanotamnimapara lasvariablesNMUyMMIesceroy lamximaes4.
Paraello,seestimaporMCOelmodeloderegresindadoenlaTabla1.
Tabla1
Variabledependiente:NMU
Mtodo:Mnimoscuadradosordinarios
Tamaomuestral:141
Coeficiente
Estimado
Desviacin
tpica
Estadstico
t
pvalor
Constante
1.468755
0.300855 4.881936 0.0000
NMI 0.460405 0.086086 0.0000
Faltas 0.025822 2.517694 0.0130
PC 0.130493 0.057070 2.286553 0.0238
Pareja 0.083690 1.528987 0.1286
Rcuadrado 0.263047
Rcuadradocorregido 0.241372
Desviacintpicaresidual
Sumadecuadradosderesiduos 14.30138
Mediav. depend. 3.056738
Desv.Tpicav.depend. 0.372310
EstadsticoF
pvalor 0.000000
Pregunta1:
De
acuerdo
con
los
resultados
presentados
en
la
Tabla
1(use
todos
los
decimales
disponibles):
A) LaestimacinMCOdelcoeficienteasociadoalavariableexplicativadeFaltasesiguala
0.065012
B) Ladesviacin tpica estimadadelcoeficienteasociadoalavariableexplicativadesi
tieneonoParejaes0.054736*
C) ElestadsticotdesignificacinindividualdelparmetroasociadoalavariableNMI
(NotaMediaenelInstituto)es5.348198
Pregunta2:
De
acuerdo
con
los
resultados
presentados
en
la
Tabla
1,
la
estimacin
MCO
de
la
desviacintpicaresiduales(usetodoslosdecimalesdisponibles):
A) 0.324279*
B) 0.105157
C) 0.101428
Pregunta3:DeacuerdoconlosresultadospresentadosenlaTabla1:
A)
Todaslasvariablesexplicativassonindividualmentesignificativasal5%.
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B) Todaslasvariablesexplicativas,exceptolaconstante,sonconjuntamentesignificativasal
5%.*
C) Lanicavariableexplicativaindividualmentesignificativaal1%eslaconstante.
Laspreguntas4a6 hacen referencia al siguiente enunciado: Utilizando informacin de 935
asalariados,se
intenta
explicar
el
logaritmo
del
salario
utilizando
dos
modelos.
En
el
Modelo
1
seutilizancomovariablesexplicativas: IQ(medidadelcoeficiente intelectual),Educ(aosde
educacin) y Exper (aos de experiencia). En el Modelo 2, adems de estas variables, se
incluyeelnmerodehermanosdelasalariado(Sibs).
Modelo1:MCO,usandolasobservaciones1935
Coeficiente Desv.Tpica Estadsticot Valor p
Const 5,19808 0,121543 42,7676
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Pregunta 5. Indique cul de las siguientes afirmaciones referidas al Modelo 2, y bajo del
supuestodeceterisparibus,esCIERTA:
A)Unpuntoadicionalenlamedidadelcoeficienteintelectual(IQ)incrementaelsalarioen
aproximadamente0.0055dlares
B)Unpuntoadicionalenlamedidadelcoeficienteintelectual(IQ)incrementaelsalarioen
aproximadamenteun0.000055%
C)Unpuntoadicionalenlamedidadelcoeficienteintelectual(IQ)incrementaelsalarioen
aproximadamenteun0.55% *
Pregunta6: UtiliceelModelo2paracontrastar la 0 4: 0H donde 4 eselcoeficiente
asociado a la variable Sibs y la hiptesis alternativa es 1 4: 0H . Indique la respuesta
CORRECTA:
A)Notenemosinformacinsuficienteparacontrastarestahiptesisnula
B)Lahiptesisnulaserechazaparaunniveldesignificacindel5%
C)Elintervalodeconfianzaparaelcoeficienteal95%incluirelcero*
Pregunta7:En relacincon lashiptesissobreelvectorde perturbaciones U enelmodelo
linealgeneral Y X U ,indiqueculdelassiguientesafirmacionesesCIERTA:
A) LainsesgadezdelestimadorMCOde norequierelahiptesisdeque [ / ] 0E U X
B)
ElTeoremadeGaussMarkovnorequierelahiptesisdequeU
sigueunadistribucin
normal*
C) ElquelamatrizdevarianzascovarianzasdelestimadorMCOde seaiguala
2 1( )TX X ,notienenadaqueverconlahiptesisdequela 2var[ / ]U X I
Pregunta8:Siunmodeloderegresinlinealgeneraltienetrminoconstante:
A)
LosresiduosMCOsiempresonortogonalesalasperturbaciones(errores)
B) LosresiduosMCOsiempresonortogonalesatodaslasvariablesexplicativas*
C) LasumadelosresiduosMCOsiempreespositiva
Pregunta9:Laestimacindeunmodeloderegresinsimpleusandounamuestrade10
individuosproporcionaelresultado 2 0.5i iy x .Entonces:
A) Larectadeajustepasaporelpunto ( , )y x ,siendoy yx lasmediasmuestralesde
lasvariablesi
y yi
x ,respectivamente.*
B) Elcoeficientedecorrelacinlinealsimpleentrelasvariables iy y ix esiguala0.5.
C)
Sielvalorde 10ix ,entonces 7iy .
Las preguntas 10 y 11 estn referidas al siguiente enunciado. Con el fin de estudiar las
diferencias salariales de una muestra de 222 profesores universitarios pertenecientes a 7
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Universidadesdiferentes,enlaTablaP1sehaestimadoporMCOlarelacinentreelSalarioen
logaritmos [LOG(SALARY)] delprofesoreneurosalaoenfuncindesusaosdeantigedad
(YEARS)ysietevariablesficticias(D1,D2,,D6,D7).Enconcreto,lavariableD1tomavalor1
sielprofesorpertenecealaUniversidad1yceroenelrestodeloscasos,D2tomavalor1siel
profesorpertenecealaUniversidad2yceroenelrestodeloscasosyassucesivamente,hasta
D7que tomavalor1sielprofesor formapartede laUniversidad7yceroenelrestode los
casos.
TablaP1
Variable
dependiente
Mtodo
Tamaomuestral
LOG(SALARY)
MnimosCuadradosOrdinarios
222
Variable
explicativa
Coeficiente
estimado
Desviacintpica Estadsticot pvalor
Constante 10.82787 0.045447 238.2532 0.0000
YEARS 0.019539 0.001378 14.17646 0.0000
D1 0.096854 0.056854 1.703547 0.0899
D2 0.048644 0.057308 0.848823 0.3969
D3 0.021660 0.054534 0.397188 0.6916
D4 0.033463 0.051322 0.652033 0.5151
D5 0.062645 0.059837 1.046919 0.2963
D6 0.152362 0.053455 2.850300 0.0048
Rcuadrado 0.514154 Mediavariable
dependiente
11.23316
Rcuadrado
corregido
0.498262 Desviacintpica
variable
dependiente
0.302511
Desviacintpica
residual
0.214279 Criteriode
informacinde
Akaike
0.207703
Sumade
cuadradosde
residuos
9.825934 EstadsticoF
pvalor
(estadsticoF)
32.35272
0.000000
Pregunta 10: De acuerdo con los resultados de la Tabla P1, la diferencia esperada en el
logaritmodelsalariodeunprofesorde laUniversidad1conrespectoaldeunprofesorde la
Universidad2,teniendoamboslosmismosaosdeantigedad,es:
A) 0.048644
B)
0.096854
C) 0.048210*
Pregunta 11:SehareestimadoelmodelodadoenlaTablaP1eliminandolasvariablesD2,D3,
D4yD5.LosresultadosMCOdeestenuevomodelosemuestranenlaTablaP2:
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TablaP2
Variable
dependiente
Mtodo
Tamaomuestral
LOG(SALARY)
MnimosCuadradosOrdinarios
222
Variable
explicativa
Coeficiente
estimado
Desviacintpica Estadstico
t p
valor
Constante 10.85405 0.029295 370.5089 0.0000
YEARS 0.019313 0.001361 14.19139 0.0000
D1 0.074770 0.043872 1.704273 0.0898
D6 0.130721 0.039236 3.331682 0.0010
Rcuadrado 0.507206 Mediavariable
dependiente
11.23316
Rcuadrado
corregido
0.500424 Desviacintpica
variable
dependiente
0.302511
Desviacintpica
residual
0.213817 Criteriode
informacinde
Akaike
0.229539
Sumade
cuadradosde
residuos
9.966461 EstadsticoF 74.79179
Logaritmo de la f.
deverosimilitud
29.47880 pvalor
(estadsticoF)
0.000000
Sabiendo que la 4,214Pr[ 2.37] 0.95F , la hiptesis nula de que los coeficientes de las
variablesD2,D3,D4yD5sonconjuntamenteigualesacero:
A) Nopuedecontrastarseconlainformacindisponible
B) Nopuederechazarseal5%designificacinalserelvalordelestadsticodecontraste
iguala0.765*
C)
Se rechaza al 5% de significacin al ser el valor del estadstico de contraste igual a
9.966461
Pregunta12:IndiqueculdelassiguientesafirmacionesesCIERTA:
A)
Laestimacinderegresionesentreseriestemporalesnoestacionarias,puededarlugar
ala
obtencin
de
relaciones
espurias
ocarentes
de
autenticidad.
*
B)
Laestimacinderegresionesentreseriestemporalesfuertementeautocorreladas,no
provoca,engeneral,ningnproblemaprcticodeespecialrelevancia.
C)
El examen de los residuos de una regresin estimada con series temporales no
estacionariasnoesespecialmentetilparadetectarposiblesproblemasprcticos.
Pregunta13:Enunmodeloderegresincondatostemporalesdeltipo t t tY X Ub b= + +1 2 ,
se sabe que los errores ( )t t tU A A -= + 11
2, donde ( , )
t AA NIID s2
0 . Entonces, las
perturbacionesdelaregresint
U :
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A) Tieneunaesperanzadistintadecero
B) Sonheterocedsticas
C) Estnautocorreladas*
Pregunta14:Losdatosquecombinaninformacinreferenteavariosindividuos(ounidades)a
largode
intervalos
regulares
de
tiempo
se
denominan:
A)
Datosdeseccincruzada
B)
Datosdepanel*
C)
Datosdeseriestemporales
Pregunta15:ConelfindepredecirlaPoblacinanualenEE.UU(enmillonesdepersonas)se
ha estimado un modelo de regresin cuyos resultados se presentan en laTablaS1 y donde
Time es una tendencia temporal, es decir, , ,...,tTime = 1 2 48 . La muestra utilizada
comprendedesdeelao1948hasta1995,ambosinclusive.
TablaS1
Modelo:MCO,usandolasobservaciones19481995(T=48)
Variabledependiente:Poblacin
Coeficiente Desv.Tpica Estadsticot Valorp
Const 147.858 0.529293 279.3504
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3. Conlaregresin[M2]puedecalcularseelestadsticodeWhite.Suvalores4.5,porlo
quedebe rechazarse al5%que las perturbaciones del modelo [M1] tengan varianza
constante.
4. Con la regresin [M2] puede contrastarse que las perturbaciones del modelo [M1]
tienenvarianzaconstanteatravsdelestadsticodeBreuschPagan,cuyadistribucin
aproximadabajolahiptesisnulaesuna2
1
A) AfirmacionesCIERTAS:2y4.AfirmacionesFALSAS:1y3*
B) AfirmacionesCIERTAS:1y2.AfirmacionesFALSAS:3y4
C) AfirmacionesCIERTAS:2y3.AfirmacionesFALSAS:1y4
Pregunta17:SehaestimadoporMCOlarelacinentreelGastoencomidaylaRenta(Income)
para una muestra de 235 individuos (las dos variables estn medidas en francos). Los
resultados sepresentanenlaTablaG1yelGrficoG2muestralosresiduosMCOresultantes
enfuncindelaRentadelosindividuos.
TablaG1
Modelo: MCO, usando las observaciones 1-235Variable dependiente: Gasto en comida
Coeficiente Desv. Tpica Estadstico t Valor pConst 147.475 15.9571 9.2420
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A) Losresiduossonhomocedsticos
B) Losresiduostienenunamediamuestral iguala200
C) Losresiduossonheterocedsticos*
Pregunta18:Teniendoencuentalarespuestacorrectadelapreguntaanterior,sehaestimado
larelacin
entre
Gasto
en
comida
yRenta
(Income),
usando
las
desviaciones
tpicas
robustas
deWhite.LosresultadosdeestenuevomodeloestimadosepresentanenlaTablaG3.
TablaG3
Modelo: MCO, usando las observaciones 1-235Variable dependiente: Gasto en comida
Desviaciones tpicas robustas ante heterocedasticidadCoeficiente Desv. Tpica Estadstico t Valor p
Constante 147.475 46.6478 3.1615 0.00178 ***Income 0.485178 0.0519941 9.3314
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11
OPERACIONES
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12/12
12
EXAMENFINALDEECONOMETRIA,3CURSO(GRADOSENECOyADE)
5deJuniode201218.30horas
PrimerApellido: SegundoApellido:
Nombre:
GrupoyGrado:
DNI: Profesor(a):
Telfono: email:
Pregunta1 A B C EnBlanco
Pregunta2 A B C EnBlanco
Pregunta3 A B C EnBlanco
Pregunta4 A B C EnBlanco
Pregunta5 A B C EnBlanco
Pregunta6 A B C EnBlanco
Pregunta7 A B C EnBlanco
Pregunta8 A B C EnBlanco
Pregunta9 A B C EnBlanco
Pregunta10 A B C EnBlanco
Pregunta11
A
B
C
EnBlanco
Pregunta12 A B C EnBlanco
Pregunta13 A B C EnBlanco
Pregunta14 A B C EnBlanco
Pregunta15 A B C EnBlanco
Pregunta16 A B C EnBlanco
Pregunta17 A B C EnBlanco
Pregunta18
A
B
C
EnBlanco
Pregunta19 A B C EnBlanco
Pregunta20 A B C EnBlanco
Correctas Incorrectas EnBlanco Puntuacinfinal