Econometria

¿Qué es la econometría teórica?. La rama que estudia los fundamentos matemáticos y estadísticos de los métodos econométricos. La rama que estudia los fundamentos estadisticos macroeconomicos.

Cuando se estudian los ingresos de 300 hogares en el año 2025, ¿qué tipo de datos se está utilizando. Datos de corte transversal. Datos de corte nacional.

¿Por qué correlación no implica necesariamente causalidad?. Porque la relación observada puede deberse a otros factores no controlados. Porque la relación observada puede deberse a otros factores controlados.

Qué mide la covarianza?. Si dos variables se mueven juntas. Dos variables.

En el modelo Y igual a beta cero más beta uno X más u, ¿qué representa u?. El término de error que recoge factores no incluidos en el modelo. La variable cuantitativa.

¿Qué supuesto adicional incorpora el modelo clásico de regresión lineal normal?. Que los errores sigan una distribución normal. Que los errores sigan en una variable cuantitativa.

¿Qué son los valores atípicos?. Observaciones muy diferentes al resto de los datos. Observaciones sobre la distribucion normal.

¿Cuál es un supuesto del modelo clásico de regresión lineal normal?. Media condicional cero. Distribucion normal.

¿Qué significa una relación negativa entre X e Y?. Que cuando X aumenta, Y tiende a disminuir. Que cuando X dismunuye, Y aumenta.

¿Qué son los errores de medición?. Datos registrados incorrectamente, incompletos o poco confiables. Datos registrados incorrectamente pero completos.

¿Cuál de las siguientes opciones presenta una secuencia adecuada de una práctica computacional econométrica?. Cargar datos, revisar calidad, definir variables, estimar el modelo, interpretar resultados y presentar conclusiones. interpretar resultados y presentar conclusiones.

¿Qué se analiza en la prueba de hipótesis y evaluación estadística?. La significancia de los coeficientes, valor p, R cuadrado, pruebas t y prueba F. La significancia de los coeficientes, valor p, R cuadrado y prueba F.

¿Qué son las series de tiempo?. Datos de una misma variable observada en varios períodos. Datos de una misma variable en periodos cortos.

¿Qué diferencia a una relación determinista de una relación estadística?. La determinista es exacta y no tiene error, mientras la estadística es aproximada y tiene error. La determinista es inexacta y no tiene error, mientras la estadística es variable y tiene error.

¿Qué son las variables cuantitativas?. Variables numéricas como ingreso, educación medida en años o edad. Variables numéricas como ingreso y edad.

¿Qué es el análisis de regresión simple. Una técnica que estudia la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Un analisis que estudia la relación entre una variable cuantitativa.

En el modelo Y igual a beta cero más beta uno X más u, ¿qué representa beta cero?. El intercepto o valor estimado de Y cuando X es igual a cero. El intercepto o valor estimado de Y cuando X es igual a 1.

¿Qué método se usa comúnmente para estimar una regresión simple?. Mínimos Cuadrados Ordinarios. Mínimos Cuadrados extraordinarios.

¿Qué significa no autocorrelación de los errores?. Que los errores no deben estar correlacionados entre si. Que los errores no deben estar relacionados.

¿Qué indica el R cuadrado en un modelo de regresión?. La proporción de la variación de Y explicada por el modelo. La proporción de la variación de X.

Entre qué valores se encuentra el coeficiente de correlación de Pearson. Entre menos uno y uno. Entre menos dos y uno.

¿Qué se revisa al verificar la calidad de los datos?. Datos faltantes, errores, formatos incorrectos o variables mal codificadas. formatos incorrectos o variables cualitativas.

¿Qué método se usa comúnmente para estimar una regresión lineal básica?. Mínimos Cuadrados Ordinarios. Mínimos Cuadrados extraordinarios.

En el modelo Y = β0 + β1X + u, ¿qué representa el término u?. Los factores no observados o el error que afecta a la variable dependiente. El error que afecta a la variable independiente.

¿Qué mide la correlación?. El grado de asociación entre dos variables. El grado de asociación entre variables independientes.

¿Qué ocurre cuando un modelo está mal especificado?. Puede omitir variables importantes, usar una forma funcional incorrecta o incluir variables inadecuadas. Forma funcional incorrecta o incluir variables dependientes.

¿Qué busca el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios?. Encontrar la recta que mejor se ajusta a los datos minimizando los residuos cuadrados. Encontrar la recta de los residuos cuadrados.

¿Cuál es una diferencia entre correlación y regresión?. La regresión distingue entre variable dependiente e independiente, mientras la correlación. La regresión distingue entre variable dependiente mientras la correlacion distingue la variable independiente.

Si el modelo indica que la pendiente es 80, ¿qué significa?. Que por cada unidad adicional de X, Y aumenta en 80 unidades en promedio. Que por cada unidad adicional de X, Y aumenta en 60 unidades en promedio.

¿Qué significa estimar un modelo econométrico?. Calcular valores aproximados de los parámetros usando datos reales o simulados. Calcular valores aproximados con variables dependiente.

¿Cuál de las siguientes preguntas corresponde mejor a la econometría predictiva?. ¿Cuál sería la inflación del próximo trimestre?. ¿Cuál sería la inflación del próximo año?.

En la metodología econométrica, la expresión Consumo = f(Ingreso) representa: La formulación del modelo económico, donde se expresa una relación teórica general entre variables. La formulación del modelo económico, donde se expresa una relación teórica general entre variables independiente.

¿Qué es causalidad?. Que una variable provoca cambios en otra. Que una variable dependiente provoca cambios.

¿Cuál de las siguientes opciones define mejor a la econometría?. Una rama de la economía que usa matemáticas, estadística y datos reales para analizar fenómenos económicos. Una rama de la economía que usa matemáticas y ciencia para analizar fenómenos económicos.

Los datos de panel se caracterizan porque. Combinan varias unidades observadas durante varios períodos de tiempo. Combinan varios períodos de tiempo.

Qué es el análisis de regresión simple?. Una técnica que estudia la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Una técnica que estudia la relación entre una variable dependiente y una variable cuantitativa.

Qué ocurre cuando un modelo está mal especificado?. Puede omitir variables importantes, usar una forma funcional incorrecta o incluir variables inadecuadas. forma funcional incorrecta o incluir variables inadecuadas.

En una regresión simple, ¿qué representa la variable dependiente?. La variable que se desea explicar. La variable que se desea eliminar.

Una relación estadística se caracteriza porque: Dos variables están relacionadas, pero no de forma exacta, porque intervienen otros factores. Variables relacionadas entre si.

¿Por qué se dice que la econometría es empírica?. Porque trabaja con datos reales. Porque trabaja con datos simulados.

Los datos de panel se caracterizan porque: Combinan varias unidades observadas durante varios períodos de tiempo. Combinan varias variables observadas durante varios períodos de tiempo.

¿Qué problema surge si la relación entre X e Y es curva y se usa una recta?. Puede existir una forma funcional incorrecta. Puede existir una forma correcta.

¿Cuál es una diferencia entre correlación y regresión?. La regresión distingue entre variable dependiente e independiente, mientras la correlación no. La regresión distingue entre variable cuantitativa , mientras la correlación no.

Bajo los supuestos clásicos, ¿qué significa que un estimador sea insesgado?. Que su valor esperado es igual al verdadero parámetro. Que su valor esperado es igual a 0.

¿Qué representa el término de error u en una regresión?. Los factores que afectan a Y pero que no están incluidos directamente en el modelo. Los factores que afectan a X pero que no están incluidos directamente en el modelo.

¿Qué busca minimizar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios?. La suma de los errores cuadrados entre valores observados y valores. La suma de los errores de los cuadrados.

¿Qué son los errores de medición?. Datos registrados incorrectamente, incompletos o poco confiables. Datos registrados incompletos de una simulacion.

En el modelo Y igual a beta cero más beta uno X más u, ¿qué representa beta uno?. La pendiente o cambio estimado en Y cuando X aumenta en una unidad. La pendiente o cambio estimado en Y cuando X disminuye en una unidad.

¿Qué indica el R cuadrado en un modelo de regresión?. La proporción de la variación de Y explicada por el modelo. La proporción de la variación de X explicada por el modelo.

¿Por qué los valores atípicos deben analizarse antes de eliminarlos?. Porque pueden ser errores de registro, casos reales poco frecuentes o información importante. Porque pueden ser errores que ya no tienen importancia.

Para qué sirve el Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)?. Para encontrar la recta que mejor se ajusta a los datos, minimizando la suma de los errores cuadrados. Para encontrar la curva que mejor se ajusta a los datos.

¿Qué es la econometría aplicada?. La que usa métodos econométricos para estudiar problemas reales de economía, empresa, finanzas o sector público. La que usa métodos macroeconomicos para estudiar problemas reales de economía.

¿Qué mide la covarianza?. Si dos variables se mueven juntas. Si cuatro variables se mueven juntas.

Qué representa el modelo económico Consumo igual a función de Ingreso?. Que el consumo depende del ingreso. Que el consumo depende de la renta.

¿Qué significa homoscedasticidad?. Que la varianza del error es constante. Que la varianza del error es variable.

¿Qué significa no autocorrelación de los errores?. Que los errores no deben estar correlacionados entre si. Que los errores no deben estar en conjunto.

¿Por qué no debe interpretarse automáticamente una regresión como causalidad?. Porque pueden existir otros factores que influyen en la variable dependiente. Porque pueden existir otros factores que influyen en la variable independiente.

¿Qué significa que un estimador sea consistente?. Que al aumentar el tamaño de la muestra se aproxima al verdadero valor poblacional. Que al aumentar el tamaño de la muestra se aproxima al valor de la variable dependiente.

Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a econometría de series de tiempo?. Analizar la inflación mensual de Ecuador entre 2015 y 2025. Analizar la inflación con las variable cuantitativa.

¿Qué es la regresión?. Una técnica estadística para analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables explicativas. Una técnica estadística para analizar una economia.

Cuando se estudian los ingresos de 300 hogares en el año 2025, ¿qué tipo de datos se está utilizando?. Datos de corte transversal. Datos de corte trimestral.

En una regresión simple, ¿qué representa la variable independiente?. La variable que ayuda a explicar los cambios en la variable dependiente. La variable que ayuda a explicar los cambios de un regresion.

¿Cuál es un supuesto del modelo clásico de regresión lineal normal?. Media condicional cero. Media condicional dos.

En una prueba de hipótesis, si el valor p es menor que 0.05, ¿qué decisión se toma?. Se rechaza la hipótesis nula. Se rechaza la hipótesis de investigacion.

¿Cuál es la forma general de un intervalo de confianza?. Estimación más o menos margen de error. Estimación sin margen de error.

¿Qué es un residuo en regresión?. La diferencia entre el valor observado de Y y el valor estimado de Y. La diferencia entre el valor observado de X y el valor estimado de Y.

¿Qué se entiende por práctica computacional en econometría?. El uso de software para organizar datos, estimar modelos, obtener resultados e interpretar relaciones económicas. El uso de software para organizar datos de R studio.

¿Qué es una fuente secundaria de datos?. Datos ya recolectados por instituciones públicas, privadas o académicas. Datos ya recolectados por personas ajenas al proyecto.

¿Para qué sirven los datos en el análisis económico?. Para observar, medir y analizar fenómenos económicos con evidencia. Para observar, medir y analizar fenómenos macroeconomicos.

El objetivo principal de la econometría es: Cuantificar relaciones económicas, verificar teorías y generar evidencia para explicar, predecir y decidir. Cuantificar relaciones económicas de variables dependiente e independiente.

¿Qué problema puede existir cuando se trabaja con una muestra muy pequeña?. Los resultados pueden ser poco confiables y cambiar al agregar más datos. Los resultados pueden ser confiable ya que existe mayor control.

¿Qué significa una relación positiva entre X e Y?. Que cuando X aumenta, Y también tiende a aumentar. Que cuando X disminuye, Y también tiende a aumentar.

Cuál de las siguientes características corresponde a la econometría?. Empírica, cuantitativa, aplicada, explicativa y predictiva. Empírica, cuantitativa, microeconomica y macroeconomica.

¿Qué son los datos de corte transversal?. Datos de muchas unidades observadas en un mismo momento del tiempo. Datos de muchas unidades observadas en tiempos distintos.

¿Qué indica el R cuadrado en un modelo de regresión?. La proporción de la variación de Y explicada por el modelo. La proporción del resultado de variable independiente.

¿Cuál afirmación sobre causalidad es correcta?. Para afirmar causalidad no basta con observar correlación; se debe justificar que el efecto no se debe a otros factores. Para afirmar causalidad no basta con observar relaciones entre variables.

¿Qué son los datos de panel?. Datos que combinan varias unidades observadas durante varios períodos. Datos que combinan varias variables.

¿Por qué es importante el supuesto de normalidad del error en muestras pequeñas?. Porque facilita pruebas t, pruebas F e intervalos de confianza confiables. Porque facilita pruebas con variables de confianza.

Si los errores son pequeños en personas de bajos ingresos pero muy grandes en personas de altos ingresos, ¿qué problema podría existir?. Heterocedasticidad. homocedasticidad.

En el modelo lm(mpg ~ wt + hp + disp, data = mtcars), ¿cuál es la variable dependiente?. mpg. disp.

¿Qué significa homocedasticidad en un modelo de regresión?. Que la varianza del error es constante para los valores de las variables explicativas. Que la varianza del error es la variable independiente.

Si el p-valor de un coeficiente es menor que 0,05, ¿qué decisión se toma normalmente?. Se rechaza la hipótesis nula y la variable se considera significativa. Se acepta la hipótesis nula.

¿Por qué es importante que los datos provengan de una muestra aleatoria?. porque ayuda a que los resultados sean representativos de la población. porque ayuda a que los resultados concuerden con la variable independiente.

¿En qué consiste la predicción con regresión múltiple?. Usar la ecuación estimada para calcular un valor aproximado de la variable dependiente. Usar la ecuación estimada para calcular un valor macroecoeconomico.

En un modelo con dos variables explicativas, ¿qué plantea la hipótesis nula de la prueba F?. Que ninguna variable independiente explica significativamente a la variable dependiente. Que ninguna variable independiente explica la variable cuantitativa.

En un modelo de regresión múltiple con tres variables, ¿qué representa la variable dependiente?. La variable que se desea explicar o predecir. Los valores de la variable cualitativa.

Qué significa el supuesto de no colinealidad perfecta?. Que las variables explicativas no deben estar perfectamente relacionadas entre sí. Que las variables estan relacionadas entre si.

En un modelo de regresión, ¿qué representa una variable dicotómica?. Una variable que solo toma dos valores, como 0 y 1. Una variable que solo toma tres valores.

Si se analiza el salario según nivel educativo mediante variables dicotómicas, ¿qué permite identificar un modelo ANOVA?. Si existen diferencias promedio de salario entre niveles educativos. Si existen diferencias de niveles educativos.

¿Cuál es un ejemplo correcto de variable dicotómica?. Sexo codificado como 1 si es hombre y 0 si es mujer. Una variable que solo toma dos valores, como 0 y 1.

¿Qué significa autocorrelación en el modelo de regresión?. Que los términos de error están correlacionados entre sí. Que los términos no estan relacionados.

¿En qué tipo de datos suele ser más común encontrar autocorrelación?. Serie de Tiempo. Heterocedasticidad.