Test Econometría

Imagina que tienes unos datos de panel y llevas a cabo tres estimaciones utilizando en todas ellas las mismas variables, una con efectos aleatorios temporales, una con efectos aleatorios individuales y una con efectos aleatorios individuales y temporales. ¿Cómo tendrías que proceder para poder seleccionar el mejor modelo?. Tendrías que llevar a cabo una comparación de los R-cuadarados ajustados. Tendrías que llevar a cabo un contraste de Hausman. Tendrías que llevar a cabo un contraste de exclusión múltiple mediante el uso de la F. Ninguna de las anteriores.

¿Qué tipo de efectos fijos tenemos que utilizar si queremos captar el efecto de una variable omitida que varía entre individuos pero no cambia con el tiempo?. Efectos fijos temporales. Efectos fijos transversales. Efectos aleatorios. Ninguna de las anteriores.

Suponga que tenemos datos sobre innovación empresarial de 300 empresas españolas a las que se les ha seguido durante 10 años (2000-2009). Con esta base de datos se pretende estimar los determinantes del gasto en innovación. Para ello qué modelo utilizarías: Utilizaríamos el estimador MCO en un modelo planeado en desviaciones respecto a la media. Utilizaríamos un modelo de datos fusionados de estos 10 años y lo estimaríamos mediante MCO. Utilizaríamos un modelo con efectos fijos y lo estimaríamos mediante un modelo bietápico. Ninguna de las anteriores.

Si en nuestro modelo se da el caso en el que cov[Xitj, αi]=0, entonces: Con el modelo de efectos aleatorios tendríamos estimadores inconsistentes. Con el modelo de efectos fijos tendremos estimadores menos eficientes que con el modelo de efectos aleatorios. Ninguna de las anteriores. Con el modelo de efectos fijos tendremos estimadores más eficientes que con el modelo de efectos aleatorios.

Indica qué afirmación de las siguientes es cierta: En un modelo de efectos fijos individuales, es decir a nivel de individuo, podemos incluir una variable individual que no cambie de un año a otro. En un modelo de efectos aleatorios podemos incluir tanto variables que no cambien a nivel individual como a lo largo del tiempo. Ninguna de las anteriores. En un modelo de efectos aleatorios no podemos incluir variables dummy a nivel individual.

La utilización de datos de panel nos pueden ayudar a: Resolver los problemas de autocorrelación. Resolver los problemas autocolinearidad. Ninguna de las anteriores. Resolver los problemas de sesgo por variables omitidas.

En un modelo de crecimiento económico nacional de un país europeo, donde nuestro i son las regiones de ese país, entonces si planteamos efectos fijos temporales lo haríamos para captar: La adopción de una ley europea en temas medioambientales. El tamaño de cada uno de los países. El nivel educativo medio de sus habitantes. Ninguna de las anteriores.

La notación de datos de panel es (Xit,Yit), i=1,2...,n t=1,2,...T porque. Se tiene en cosideracion que los sujetos (entidades) incluidas en el panel cambian a lo largo del tiempo y son reemplazados por otros. Las Xs representan efectos observados y la Y efectos fijos omitidos. Hay n entidades y T periodos. Todas son ciertas.

Consideremos el caso especial de T=2 . Si algunas variables omitidas, las cuales esperamos capturar mediante el análisis de diferencia, de hecho cambian a lo largo del tiempo, entonces el estimador del regresivo relativo a la diferencia: Será insesgado solo cuando se utilicen errores HAC. Podría ser insesgado. Solo sería insesgado para muestras grandes. Siempre será insesgados.

El modelos de efectos fijos. Hay n interceptos distintos. Los coeficientes pueden diferir entre entidades (sujetos considerados), pero el intercepto está fijo (permanece sin cambios). Se habrán corregido los efectos de la heterocedasticidad. Ninguna de las anteriores.