Examen Econometría 2026

¿Qué ocurre con el estimador MCO si se incumple el supuesto de exogeneidad?. Es eficiente. Es consistente. Es sesgado e inconsistente. Es insesgado.

En el modelo lineal de probabilidad (MLP), la ecuación básica es: Yi = Φ(α + βXi). Yi = Λ(α + βXi). ln Yi = α + βXi + ε. Yi = α + βXi + εi.

¿Qué problema resuelven los modelos de datos de panel?. Normalidad. Endogeneidad siempre. Variables omitidas. Multicolinealidad.

Si λ ≈ 0 en Box-Cox la variabilidad de la serie. Es aproximadamente constante. Es aproximadamente constante calculando su diferencia. Es aproximadamente constante diferenciándola respecto de su media. Es aproximadamente constante transformándola en logaritmos.

En los modelos de retardos distribuidos (RD), la autocorrelación del error: Obliga a usar variables instrumentales siempre. Hace inconsistente MCO. Puede existir. Está prohibida.

En el modelo de regresión simple, si xt tiene raíz unitaria pero εt es estacionario, entonces el estimador es: Inconsistente. Consistente. No converge. Sesgado e inconsistente.

¿Qué propiedad hace útiles las funciones de respuesta impulso (FRI) en un VAR?. Que resume la dinámica de propagación de shocks de manera más informativa que mirar coeficientes individuales. Que hacen innecesaria la estimación. Que eliminan la multicolinealidad. Que sustituyen toda la inferencia clásica.

¿Por qué diferenciar las variables I(1) no siempre es adecuado ni económica ni econométricamente?. Porque vuelve no estacionarias a las series. Porque hace imposible el ADF. Porque genera cointegración artificial. Porque impide analizar aspectos relevantes de la relación dinámica, especialmente el equilibrio de largo plazo.

Considera un panel con (N = 24) países, (T = 15) años y (k = 1) regresor explicativo observable. Si se estima un modelo con efectos fijos individuales y temporales mediante dummies y constante, ¿cuántos grados de libertad tiene dicho modelo?. 321. 324. 322. 323.

La media de Yt = 4 + 0,2Yt−1 + εt, es: 4. 5. 4,8. 20.

(RESERVA) En el modelo Yt = 4 + 0,4Yt−1 + εt. Si (σ²ε = 9), la varianza incondicional es: 9. 10,71. 12,50. 9,64.