Test Econometría

Los siguientes modelos son variables dependientes cualitativas a excepción de uno: Modelo log-log. Variable dependiente binaria. Modelo de elección discreta.

En el modelo de variable dependiente binaria, un valor previsto (predicho) de 0.6 significa que: dados los valores de las explicativas, hay un sesenta por ciento de probabilidad de que la variable dependiete tome valor 1. el valor más probable que puede tomar la variable dependientes es del 60%, ceteris paribus el resto de variables explicativas. ninguna de las anteriores.

En relación al R-cuadrado en los modelos de regresión con variable dependiente binaria. El uso de R-cuadrado habitual resulta inadecuado, por ello es epescialmente importante emplear el R-cuadrado-ajustado. El uso de R-cuadrado habitual resulta inadecuado, por ello usamos medidas de bondad como el pseudo-R-Cuadrado, basado en la proporción de acierto. las dos opciones son incorrectas.

En relcion a los modelos de regresion con variable dependiente binaria, señale la opción adecuada. Los logit y probit se pueden estimar por máxima verolsimilitud. En los modelos logit, los coeficientes se interpretan mejor mediante el cálculo de las propabilidades estimadas y las diferencias de dichas probabilidades. Las dos opciones son correctas.

La expresion E(Y/X1,...Xk) = Pr (Y=1/X1,...,Xk) significa que. El valor predicho para la regresión poblacional es igual a la probabilidad de que Y=1, dado X1...Xk. Dividir Y por las Xs es equivalente a la probabilidad siendo la inversa de la suma de las Xs. La exponencial del Y es equivalente a la probabilidad de suceder Y.

El modelo probit. Es equivalente a un logit. proporciona el mismo ajuste que el modelo lineal de probabilidad, pero asegurando que están entre 0 y 1. fuerza a que los valores estimadospara la variable dependiente varien entre 0 y 1.

En la expresión Pr (denegar = 1/X1,D1) = φ (0,3 + 0,5X1 -0,2D1) siendo D1 una variable ficticia (dummy) que toma valor 1 si el sujeto es mujer, y cero en caso contrario. El efecto de aumentar la varibale X1 de 0,3 a 0,4 para una mujer. es una variacion esperada de 2,29 puntos porcentuales. es una variacion esperada de 1,92 puntos porcentuales. es una variacion esperada de 1,79 puntos porcentuales.

En un modelo probit, el coeficiente βj indica. el cambio en la probabilidad de Y=1 dada una variacion unitaria en X. el cambio en la probabilidad de Y = 1 dada una variación porcentual en X. Ninguna opcion es correcta.

En el modelo lineal de probabilidad, la interpretacion del coeficiente de pendiente es. La variacion porcentual en la variable dependiente asociado a un cambio unitario en la variable independiente X, amnteniendo el resto de factores inalterado. La variacion porcentual en la variable dependiente asociado a un cambio porcentual unitario en la variable independiente X, manteniendo el resto de los factores inalterados. Escasamente explicativo, pues dicha variable es binaria, sin embarg, esto no ocurre en los modelos logit y probit. El cambio en la probabilidad de que Y=1 asociado a un cambio unitario en X, manteniendo constantes el resto de factores.

Las siguentes herramientas del analisis de regresion multiple pueden ser utilizadas en el modelo lineal de probabilidad, a excepcion de: El estadistico F. El estadistico de significación tipo t. El R-cuadrado de la regresión. cualquera de las tres herramientas anteriores.