Econometria Aplicada

Un modelo con 2 rezagos autorregresivos, 3 rezagos de medias móviles y 1 diferencia, es: ARIMA(2, 3, 1). ARIMA(3, 1, 2). ARIMA(2, 1, 3). ARIMA(1, 2, 3).

Considere los datos del siguiente enlace: https://drive.google.com/file/d/1jM7BK8QSs3vUrq5D5MSAzO6u21wH_hTm/view Realice el ajuste del modelo ARIMA con 2 diferencias y 1 rezago en cada componente (autorregresiva y media móvil). Suponiendo que los datos empiezan en enero de 2013. Entonces el valor del pronóstico del mes de julio de 2020, es: 25.85. 20.85. 15.12. 12.85.

A las variables no correlacionadas con el error se denominan: Discretas. Aleatorias. Exógenas. Endógenas.

Se necesita de otra estimación adicional para concluir si los residuos son estacionarios o no. Los residuos de la regresión son estacionarios al 5%. Los residuos de la regresión son no estacionarios al 5%. Ninguna de las anteriores.

El método algebraico que describe el problema de multicolinealidad se puede expresar mediante un diagrama de. Ballentine. Gauss. Venn. Paretto.

Se lo define como un cambio a largo plazo que se produce en relación de la media. Decrecimiento. Estacionariedad. Tendencia. Crecimiento.

Si añadimos variables al modelo, por lo general la SCR ________. decrece. permanece constante. crece. no existe.

El acto de asignarle un número a una de las alternativas no siginifca que la variable cualitativa se haya trasnformado en una cuantitativa, simplemente se asigna un ________ para que sea más sencillo operarla. Número. Parámetro. Esquema. Nombre.

Muchas series temporales presentan cierta periodicidad o dicho de otro modo, variación de cierto periodo (anual, mensual, trimestral, etc.)", esto corresponde al concepto de: Tendencia. Estacionalidad. Decrecimiento. Crecimiento.

el valor del estadístico BJ (Bera y Jarque), es: -0.042. 4.42. 12.02. 21.02.

Con respecto al siguiente modelo: yt=θ0−θ1yt−1+ut es cierto que: Es un modelo autorregresivo con 1 rezago. Es un modelo autorregresivo con 2 rezagos. Es un modelo de medias móviles con 2 rezagos. Es un modelo de medias móviles con 1 rezago.

Si añadimos variables al modelo, los grados de libertad _________ porque se estiman más parámetros. son constantes. disminuyen. aumentan. no existen.

Para efectuar inferencias del proceso estocástico a partir de una sola realización, es necesario imponer restricciones, habitualmente son que sea estacionario y ___________. Estocástico. Constantes. Ergódico. Fijo.

Los instrumentos son las variables utilizadas para calcular los valores previstos para las variables __________ en la primera etapa del análisis de mínimos cuadrados de dos etapas. Endógenas. Discretas. Exógenas. Continuas.

Considere los datos del siguiente enlace: https://drive.google.com/file/d/1jM7BK8QSs3vUrq5D5MSAzO6u21wH_hTm/view Realice el ajuste del modelo ARIMA con 2 diferencias y 1 rezago en cada componente (autorregresiva y media móvil). Suponiendo que los datos empiezan en enero de 2013. Entonces el valor del pronóstico del mes de octubre de 2020, es: 25.85. 12.19. 12.85. 20.85.

No pueden ordenarse de forma jerárquica, por ejemplo las profesiones, ciudades, estado civil. Nominales. Binarias. Dicotómicas. Ordinales.

El GCP es estacionaria en torno a la media con tendencia determinística. El GCP es estacionaria con media cero. Ninguna de las anteriores. El GCP es estacionaria con una media distinta a cero.

Si dos o más variables de un modelo de regresión presentan relaciones lineales se conoce como: Heterocedasticidad. Equivalencia. Multicolinealidad. Proporción.

En R, la libreria que dese ser cargada para generar las fechas de la correspondiente serie de tiempo, es: ade4. lubridate. ggplot. tidyverse.

Con respecto a la siguiente gráfica: es cierto que: La línea 0 es cruzada en 15 ocasiones. Tiene perturbaciones correlacionadas positivamente. Tiene perturbaciones no correlacionadas. Tiene perturbaciones correlacionadas negativamente.

En los diagramas de Ballentine, el grado de multicolinealidad se mide por el ____________ de la intersección entre los círculos. área externa. área interna. área sombreada. área blanca.

Es un error de especificción en donde se toma en cuenta una variable de poca significatividad en el modelo econométrico. Forma funcional relevante. Inclusión de variable irrelevante. Exclusión de variable relevante. Forma funcional incorrecta.

Uno de los siguientes contrastes de estacionariedad, propone un enfoque no paramétrico para recoger la dinámica de los rezagos. Identifíquelo: ADF. Dickey Fuller. Phillips Perron. KPSS.

Para el modelo dado: El valor del estadístico F, es: 142. 112. 132. 102.

A. B. C. D.

Las variables _________ son aquellas que variables estadísticas que expresan una cualidad o característica de un objeto o individuo en cuestión. Discretas. Cualitativas. Continuas. Cuantitativas.

En análisis de regresión, la variable dependiente también se llama: Regresada. Dicotómica. Cualitativa. Ingresada.

Con respecto a los errores de especificación de un modelo, el subajuste del modelo se refiere a: Omisión de variables innecesarias. Omisión de variables relevantes. Inclusión de variables relevantes. Inclusión de variables innecesarias.

En el modelo: ln(salario)=β1+δ1mujer+β2educ la tasa de variación porcentual para δ1=1/2 , es aproximadamente: 30%. 25%. 65%. 45%.

Considere los datos del siguiente enlace: https://drive.google.com/file/d/1jM7BK8QSs3vUrq5D5MSAzO6u21wH_hTm/view Realice el ajuste del modelo ARIMA con 2 diferencias y 1 rezago en cada componente (autorregresiva y media móvil). Suponiendo que los datos empiezan en enero de 2013. Entonces el valor del pronóstico del mes de junio de 2020, es: 20.85. 12.85. 25.85. 16.44.

En el modelo: ln(salario)=β1+δ1mujer+β2educ la tasa de variación porcentual para δ1=1/4 , es aproximadamente: 28%. 38%. 18%. 48%.

Para una muestra grande, Durbin demostró que, según la hipótesis nula de que ρ=0 , el estadístico h sigue la distribución: t de estudent. Normal estándar. Chi-cuadrada. F de Fisher.

Cuando una serie es no estacionaria, su media y varianza ____________ a lo largo del tiempo. Permanecen constantes. Permanecen fijas. Se combinan. Cambian.

Una de las siguientes opciones NO corresponde a un contraste estadístico para determinar estacionariedad. Identifíquela: ADF. Dickey Fuller. Pearson. Phillips Perron.

el valor del estadístico h de Durbin, es. 1.63. 6.31. 1.36. 3.61.