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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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    4

    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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    OPERACIONES

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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