ECONOMETRÍA

1. El estimador por VI está indicado cuando: Existen problemas de endogeneidad. Los errores son heterocedásticos. Se viola el supuesto de no autocorrelación serial. En todas las situaciones anteriores.

2. Considere el modelo Yit= B0+ B1X1it +...+ BkXkit + ai + Eit. El término ai: Es siempre indistinguible del término de error del modelo. Representa la heterogeneidad propia de las entidades individuales del modelo. Representa el efecto de cambios en el tiempo comunes para todas las entidades individuales. Ninguna de las anteriores es correcta.

3. La estimación del modelo de regresión de VI: Permite solo un regresor endógeno, que está típicamente correlacionado con el término error. Requiere identificación exacta o sobreidentificación. Sólo es posible si el número de instrumentos es el mismo que el número de regresores. Requiere identificación exacta.

4. Dado un panel de dimensión N.T, señale cuál de las siguientes expresiones proporciona los grados de libertad en un modelo de efectos fijos individuales estimado con variables binarias, k variables explicativas y una constante: (N-1) T - k. N (T-1) - k. (N-1) (T-1) - k. Ninguna es correcta.

5. El modelo Yi= a + B1X1i + B2X2i + Ei donde la segunda variable explicativa es endógena. Se dispone de dos candidatos a instrumento que están altamente correlacionados con X2i. En estas condiciones: Ambos instrumentos deben ser exógenos para poder emplear VI o MC2E. Al menos uno de los instrumentos debe ser exógeno para poder emplear VI o MC2E. Si la estimación se hace por MC2E no es necesario que los instrumentos sean exógenos. Ninguna es correcta.

6. Tenemos un modelo de regresión simple y observamos que los errores están correlacionados con la variable explicativa del modelo. En este caso, concluimos que el modelo sufre de: Multicolinealidad. Heterocedasticidad. Endogeneidad. Ninguna de las anteriores.

7. En la ecuación Yt= a + BXi + Ei el regresor es endógeno, pero se dispone de un instrumento válido. En estas circunstancias la diferencia entre los estimadores VI y MC2E es: No hay diferencia alguna, siempre se obtiene el mismo resultado. El estimador VI es consistente pero sesgado mientras que el estimador MC2E es insesgado y consistente. El estimador MC2E es consistente pero sesgado mientras que el estimador VI es insertado y consistente. Ninguna es correcta.

8. Señale cuáles de las siguientes condiciones son necesarias para poder emplear una variable instrumental Z; i. E (ZiEi)= 0 ii E (ZiXi)= 0 iii E (ZiXi) /=0 iv E (ZiEi) /=0. Son correctas i y iv. Son correctas i y iii. Son correctas ii y iv. Son correctas i y ii.

9. En un modelo Yit= B0 + ai + B1X1it +...+ BkXkit + Eit es: Un modelo de panel de diferencias en las diferencias. Un modelo de panel de EF temporales. Un modelo de EF individuales y temporales. Ninguna es cierta.

10. En la ecuación Yi= a + BXi + Ei regresor es endógeno, pero se dispone de un instrumento válido. En estas circunstancias la diferencia entre los estimadores VI y MC2E es: El estimador MC2E es consistente pero sesgado mientras que el estimador VI es insesgado y consistente. El estimador VI es consistente pero sesgado mientras que el estimador MC2E es insesgado y consistente. Ninguna respuesta es correcta. No hay ninguna diferencia.

11. El principal problema del modelo de datos fusionamos es: Distingue las diferentes entidades, pero las trata a todas por igual. Ninguna de las respuestas es correcta. Distingue perfectamente cada entidad individual. No hace ninguna referencia entre entidades individuales.

12. El estadístico J: Se distribuye como una Ji cuadrada con m-k grados de libertad, siendo m-k igual al grado de sobreidentificación. Contrasta si los instrumentos son exógenos en el supuesto de identificación exacta. Se distribuye como una Ji cuadrada con n-k grados de libertad, siendo k el número de variables exógenas. Ninguna de las anteriores.

13. Considere el modelo Yt= B1X1 + B2Xt-1 + B3Yt-1 + Et. Expresado como un modelo de corrección de error, el parámetro de ajuste al equilibrio a largo plazo sería: B3 - 1. (B2 + B3)/ (B3 - 1). (B2 + B1)/ (B3 - 1). Ninguna es correcta.

14. El supuesto implícito básico que da sentido al modelo de datos de panel con efectos fijos individuales es: El término de error compuesto (ai + Eit) se distribuye de forma normal. E(Eit/ Xi1, Xi2, ... , XiT, ai) /= 0. El término ai está correlacionado con las variables explicativas. Ninguna de las anteriores.

15. En la regresión Yi= Bo + B1X1 + Ei se ha encontrado que Xi es endógeno y se dispone de un instrumento Zi. Para que dicho instrumento sea relevante es necesario que: Cov (Zi, Ei) = 0. Cov (Zi, Xi) = 0. Cov (Zi, Ei) /= 0. Cov (Zi, Xi) /= 0.

16. En el modelo de panel de efectos fijos Yit= Bo + B1X1it + ... + BkXkit + ai + Eit el término ai: Está correlacionado con las variables explicativas. No está correlacionado con las variables explicativas. No está correlacionado con Yit. Ninguna de las anteriores.

17. En el modelo de panel de efectos aleatorios: Las variables explicativas están correlacionadas con los efectos no observados. Presenta autocorrelación en el término de error. Debe incluir efectos temporales. Ninguna de las anteriores.

18. Señale cuál de las siguientes situaciones estaría indicado el empleo del estimador de VI: Cuando el modelo tiene un término de error autocorrelacionado. Cuando tratamos de estimar modelos no lineales. Cuando el modelo tiene problemas de endogeneidad. Todas las anteriores.

19. Con una muestra NT se ha estimado un modelo de efectos fijos que incluye una constante. El coeficiente de cada una de las (N-1) variables binarias por entidades: Estará comprendido entre 0 y 1. Representa el efecto fijo de la entidad correspondiente. Representa la diferencia entre el efecto fijo de la entidad correspondiente y el de aquella que se haya tomado como base. Ninguna de las anteriores.

20. En la ecuación Yi= B0 + B1X1i + B2X2i + ... + BkXki + Ei las variables X1 y X2 son endógenas. El número mínimo de instrumentos válidos necesarios para aplicar el MC2E: 1. 2. 3. Ninguna de las anteriores.

21. A partir de una muestra de 100 observaciones se quiere estimar una ecuación de regresión con dos variables explicativas X1 y X2. Dado que X1 despierta sospechas de endogeneidad se valora la posibilidad de utilizar un instrumento Zi. Antes de tomar la decisión se calcula el estadístico de Hausman cuyo valor resulta ser 4.62. Diría que: El instrumento no cumple la condición de relevancia. La variable X1 es endógena. La variable X1 es exógena. Ninguna de las anteriores.

22. Uno de los siguientes NO es un supuesto del modelo de retardos distribuidos (RD): Xt es exógena contemporáneamente y en todos sus retardos. Las variables Xt e Yt son estacionarias. No existe multicolinealidad perfecta. Las variables Xt e Yt tienen momentos de orden cuarto finitos y distintos de cero.

23. En el modelo Yi= B0 + B1X1i + B2X2i + Ei no se dispone de datos de segunda variable explicativa, pero sí de una variable proxy adecuada Wi. El investigador está interesado exclusivamente en B1. Diga cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: Obtendremos un estimador consistente de B1 estimando por MCO el modelo original usando Wi en lugar de X2i. Obtendremos un estimador consistente de B1 estimando por VI el modelo original usando Wi como variable instrumental. Si el interés se centra exclusivamente en B1 puede estimarse el modelo simple Yi= B0 + B1X1i + Ei por MCO. Ninguna de las anteriores es correcta.

24. Considere el modelo: Yit = B0 + ai + B1X1it + B2X2it + Eit, si E(ai, X1it)= E(ai, X2it)= 0 diría que: Es preferible estimar un modelo de efectos fijos. Es preferible estimar un modelo de efectos aleatorios. La mejor opción es un modelo de datos fusionados. Ninguna de las anteriores.

25. La ecuación Yi= a + BXi + Ei se ha estimado por MCO pero al existir sospechas de que el regresor puede ser endógeno, se ha estimado asimismo por VI utilizando un instrumento válido. El coeficiente de determinación de la estimación por variables instrumentales: Será necesariamente mayor que el R2 de la estimación MCO. Será necesariamente menor que el R2 de la estimación MCO. Puede ser mayor, menor o igual que el R2 de la estimación MCO. Será igual en ambos casos dado que el objetivo no es mejorar el ajuste sino evitar el sesgo y la inconsistencia.

26. Un modelo de panel de efectos fijos será preferido a uno de efectos aleatorios si: El valor del contraste de Hausman es menor que el crítico en tablas para el nivel de significatividad elegido. El p valor del contraste de Hausman es muy elevado. El valor del contraste de Hausman es mayor que el crítico en tablas para el nivel de significatividad elegido. Ninguna de las anteriores.

27. En un modelo con casualidad simultánea: Puede haber problemas de endogeneidad. Necesariamente habrá problemas de endogeneidad. Habrá problemas de multicolinealidad. Ninguna de las anteriores.

28. El MC2E consiste en: En la primera etapa estimamos el regresor endógeno Y1 utilizando solo en las variables exógenas. En la segunda etapa, el valor de Y1 obtenido de esta manera, es regresado empleando las VI. En la primera etapa se estima por MCO la ecuación de la forma reducida para obtener Y1. En la segunda etapa, se calcula la regresión entre Y, Y1 y las variables exógenas y los instrumentos. En la primera etapa se estima por MCO la ecuación d ella forma reducida para obtener Y1. En la segunda etapa, se calcula la regresión entre Y, Y1 y las variables exógenas y los instrumentos. En la primera etapa se calcula la regresión MCO entre las variables exógenas el regresor endógeno y los instrumentos. En la segunda etapa estimamos la regresión MCO entre Y, Y1 y todas las predicciones obtenidas para la variables exógenas en la primera etapa.

29. Si en una ecuación de regresión el número de instrumentos es igual al número de represores endógenos: La ecuación está necesariamente identificada. La ecuación no puede estar identificada. La ecuación puede estar identificada. La ecuación está necesariamente sobreidentificada.

30. Señale cuál de los siguientes no es un supuesto necesario en una regresión por VI: E(Ei| X1i,...,Xki) = 0. La distribución de Ei es N(0, O2e). Los momentos de orden cuatro de todas las variables del modelo, son finitos y mayores que cero. Las variables Zi cumplen las condiciones de validez.

31. Señale cuál de las siguientes circunstancias no provocará problemas de correlación entre el término de error E y la variable explicativa X, en un modelo de regresión simple: La causalidad simultánea. La omisión de una variable relevante. La inclusión de una variable explicativa irrelevante. Errores de medida en X.

32. en el modelo Yi = B0 + B1X1i + B2X2i + Ei sabemos que X1 es endógeno y disponemos de una variable adicional Zi. Para poder emplearla como instrumento, debería cumplirse: Corr (X1i,Z1i) = 0 y Corr (Zi, Ei) = 0. Corr (X1i,Z1i) = 0 y Corr (Zi, Ei) /= 0. Corr (X1i,Z1i) /= 0 y Corr (Zi, Ei) = 0. Corr (X1i,Z1i) /= 0 y Corr (Zi, Ei) /= 0.

33. Sean Qi (oferta)= B0 + B1Pi + ui y Qi (demanda)= A0 + A1Pi + Vi las curvas de oferta y demanda de un bien hipotético, donde Q representa la cantidad y P el precio. La línea de regresión calculada a partir del diagrama de dispersión de los pares cantidad- precio: Proporcionará una estimación de la curva de demanda. Permitirá obtener una estimación de la elasticidad si las variables están en logaritmos. Proporcionará la parte exógena de la ecuación de oferta correspondiente a la primera etapa. No proporcionará una estimación ni de la curva de oferta ni de la de demanda.

34. En un modelo de panel la condición E(ai | Xi1, Xi2, ..., Xit) = E (ai) = 0. Es un supuesto del modelo de efectos fijos. Es un supuesto del modelo de efectos aleatorios. Es un supuesto tanto del modelo de efectos fijos como del modelo de efectos aleatorios. No es un supuesto ni del modelo de efectos fijos ni del modelo de efectos aleatorios.

35. En un modelo de datos de panel la expresión con(Eit,Eis | Xit, Lis) = 0, t /=s significa,. a) Que no hay multicolinealidad perfecta. b) Condicionado a los represores, la varianza del error es constante. c) La correlación serial en el tiempo condicionada los represores, es nula. d) Son correctas b y c.

36. Cuál de las siguientes afirmaciones referidas al modelo lineal de probabilidad es falsa: No se puede asegurar que las probabilidades estimadas estén comprendidas entre 0 y 1. Incluso si las probabilidades negativas se hacen iguales a cero e igual a uno las que sean mayores que dicha cantidad, probablemente habrá muchas observaciones que sean exactamente igual a 0 y exactamente igual a 1. El término de error será necesariamente heterocedástico. El término de error estará siempre positivamente autocorrelacionado.

37. El estimador entre grupos o estimador ''between'' implica. Estimar utilizando solo la variación entre las secciones cruzadas. Estimar un modelo en desviaciones con respecto a la media, donde estas medias se calculan por separado para cada entidad individual. Emplear un modelo que incluya tanto dummies por entidades como dummies temporales y estimarlo por MCO. Ninguna de las anteriores.

38. Diremos que un instrumento es exógeno si. Está correlacionado con la variable a la que instrumenta. Cumple la condición de relevancia. Elimina la correlación entre la variable explicada y el error. Ninguna es correcta.

39. Un investigador tiene que decidir si emplear un modelo de panel de efectos fijos o usar uno de efectos aleatorios. Para ello emplea un test de Hausman obteniendo un resultado cuyo valor - p es 0.034. Entonces,. Debe optar por el modelo de efectos fijos. Debe emplear el modelo de efectos aleatorios. El resultado no es concluyente y habrá de recurrir a otro criterio de elección. El test de Hausman no está pensado para ese objetivo.

40. En el modelo Y1= B0 + B1X1i + Ei se sabe que X1 es endógeno por la exclusión de la variable relevante X2 de la que no se dispone de datos pero sí de una buena proxy Zi. Diga cuál de las siguientes afirmaciones es correcta. Podemos estimar la ecuación por variables instrumentales utilizando Zi como instrumento y obteniendo así un estimador insesgado. Podemos estimar la ecuación por VI utilizando Zi como instrumento y obteniendo así un estimado sesgado pero consistente. La variable Zi no reúne las condiciones necesarias para ser un buen instrumento. Ninguna de las anteriores.

41. Sea la ecuación Yi= B0 + B1X1i + B2X2i + Ei en la que se sabe que X2i es endógena. Si dispone de un instrumento Zi altamente correlacionado con X2i y quiere contrastar la condición de exogeneidad del mismo. Estimaría la ecuación Zi= A0 + A1ei + ui siendo ei=Ei y contrastaría H0: A1=0 contra H1: A/=0. Estimaría la ecuación Zi= A0 + A1ei + ui siendo ei=Ei y contrastaría H0: A1=0 contra H1: A>0. Estimaría la ecuación Zi= A0 + A1ei + ui siendo ei=Ei y contrastaría H0: A1=0 contra H1: A<0. No es posible contrastar esta condición con un único instrumento.

42. Señale cuál de las siguientes es una desventaja del modelo de panel con efectos fijos. Presenta dificultades técnicas que dificultan mucho su estimación. Puede no ser válido si el término de error compuesto, vit= ai + Eit, está correlacionado con una o más de las variables explicativas. Si hay muchas entidades individuales, el número de parámetros a estimar puede resultar demasiado elevado con la consiguiente pérdida de grados de libertad. El modelo de efectos fijos solo puede capturar la heterogeneidad de las entidades individuales y no la variación temporal de la variable dependiente.

43. La condición de orden de identificación es. Una condición necesaria y suficiente. Una condición necesaria pero no suficiente. Una condición suficiente pero no necesaria. No es una condición ni necesaria ni suficiente.

44. Para que una ecuación con problemas de endogeneidad esté identificada es suficiente que. El nº de instrumentos sea igual que el nº de regresores endógenos. El nº de instrumentos sea mayor que el nº de represores endógenos. El nº de variables exógenas de la ecuación es mayor que el nº de represores endógenos. Ninguna de las anteriores es condición suficiente.

45. Considere las siguientes afirmaciones: i. El empleo de datos de panel puede incrementar el nº de gl y por lo tanto la potencia de los test ii. El empleo de datos de panel permite que el valor esperado de la variable dependiente varíe entre entidades, en el tiempo o tanto entre entidades como en el tiempo En relación con las ventajas que ofrece el empleo de datos de panel, diría que. Ambas afirmaciones son ciertas. Solo la primera es cierta. Solo es cierta la segunda. Ninguna de ellas es cierta.

46. Sea la ecuación Y0i= B0 + B1x1i +...+ BkXki + Bk+1Y1i+ Ei donde Y1 es endógeno, disponiéndose de instrumentos válidos. El estimador de MC2E se calcula como. En la primera etapa Yi se estima empleando como explicativas, solo las represoras exógenas, obteniendo Y1'. En la segunda etapa se estima Y0' empleando los instrumentos como variables explicativas. Los coeficientes de la forma reducida se calculan por MCO y se obtiene Y1'. En la segunda etapa se estima Y0 empleado como regresoras todas las variables exógenas e Y1'. En la primera etapa Y1 se estima empleando como explicativas, solo las regresoras exógenas, obteniendo Y1'. En la segunda etapa se estima Y0 empleando como explicativas, las variables exógenas, los instrumentos e Y1'. Ninguna de las anteriores es correcta.

47. Suponga que en el modelo de regresión Yi= B0 + B1Xi + Ei y Cov (Xi, Ei)/= 0. Señale la afirmación correcta. El estimador MCO es sesgado solo en muestras pequeñas. Los estimadores MCO y MC2E proporcionan los mismos coeficientes estimados pero solo los errores estándar del segundo son válidos. En la ecuación anterior Xi es exógena. El estimador MCO será inconsistente.

En el contexto de los datos de panel si ai está incorrelado con las variables explicativas. Es adecuado el modelo de efectos fijos. Es adecuado el modelo de efectos aleatorios. Es adecuado el modelo de datos fusionados. Los tres modelos pueden ser adecuados.

49. El modelo de EF está basado en una serie de supuestos entre los que no se incluye. La linealidad del modelo. El supuesto de muestra aleatoria. La normalidad del término del error. La no multicolinealidad perfecta.

50. El Contraste de Hausman en datos de panel: Tiene por hipótesis nula que el modelo adecuado les el de MCO agrupados y como alternativa el de efectos fijos. Tiene por hipótesis nula que el modelo adecuado es el de efectos aleatorios y como alternativa el de efectos fijos. Tiene por hipótesis nula que el modelo adecuado es el de EF y como alternativa el de RE. Ninguna de las anteriores.

51. En general, si E(Et| X) /=0 entonces los estimadores MCO son. Sesgados. Consistentes. Insesgados. Ninguna de las anteriores.

52. En el modelo lineal de probabilidad. a) La estimación de los coeficientes es la variación constante en la probabilidad de éxito asociada a incrementos de una unidad en la variable independiente. b) La estimación de los coeficientes es la variación no constante en la probabilidad de éxito asociada a incrementos de una unidad en la variable independiente. c) Se pueden obtener valores estimados de la probabilidad de éxito fuera del intervalo [0,1]. d) La opciones a y c son correctas.

53. El estimador VI se utiliza para evitar: La multicolinealidad. La correlación serial. La inconsistencia. La heterocedasticidad.

54. En los modelos de regresión con datos de panel, la misma unidad de corte transversal se estudia. a) En un único momento temporal. b) Al principio del momento temporal. c) A lo largo del tiempo. d) La a y b son ciertas.

La estimación MC2E. a) Puede aplicarse a una ecuación individual. b) No puede aplicarse a ecuaciones exactas identificadas. c) Proporciona varias estimaciones del modelo. d) La b y c son ciertas.

56. El supuesto de exogeneidad de los errores es necesario para. Que los estimadores sean ELIO. Que los estimadores sean consistentes. Que los estimadores sean insesgados. Ninguna es correcta.