Técnicas de Predicción Turística

1. Si estimamos el modelo: ln Yi = B0 +B1 ln X1i + B2X2 + Ei. Cuál de las afirmaciones siguientes es correcta. a. Si X1 se incrementa 1%, Y lo hace en B1%. b. Si X1 se incrementa un 1%, Y lo hace en un B1 unidades. c. Si X1 se incrementa un 1%, Y lo hace un 100B1 unidades. d. Si X1 se incrementa una unidad, Y lo hace en un 100B1 %.

2. Un investigador dispone de datos sobre el salario/hora de 500 trabajadores y estima la ecuación de regresión Y= 8 - 3* mujer donde la variable explicativa es una dummy que toma el valor 1 cuando el trabajador es mujer. Diga cuál de las siguientes afirmaciones es correcta,. a. El salario medio de los hombres es 8 y el de las mujeres 3, siendo la diferencia salarial estadísticamente significativa. b. Hay una diferencia salarial significativa entre hombres y mujeres, siendo su valor -3 euros/hora. c. No hay diferencia salarial significativa entre hombres y mujeres. d. La regresión no es un instrumento adecuado para llevar a cabo un contraste de medias.

3. Suponga que la relación entre X (variable independiente) e Y es lineal. Si la constante vale 20 y la pendiente 2, cuando X=5 el valor esperado de Y será: a. 25. b. 22. c. 30. d. No puede afirmarse nada sobre el valor esperado de Y.

4. Para estandarizar una variable hay que: a. Restarle la mediana y dividir el resultado por su desviación típica. b. Restarle la media y dividir el resultado por su desviación típica. c. Restarle la mediana y dividir el resultado por su varianza. d. Restarle la media y dividir el resultado por su varianza.

5. Estimamos la relación entre la esperanza de vida al nacer (esperanzai) con los ingresos personales (ingresosi) y los años de estudios per cápita (estudiosi): esperanza = 20,88 + 4,65* ln(ingresos) + 0,94*estudios + Ei n = 169 ; R2 = 0,6838; R2 corregida = 0,6800. Queremos analizar si los estudios son significativos, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es más correcta?. a. Rechazamos la hipótesis nula con el 99% de confianza. b. Rechazamos la hipótesis nula con el 95% de confianza. c. Rechazamos la hipótesis nula con el 90% de confianza. d. No podemos rechazar la hipótesis nula con el 90% de confianza.

6. Un investigador trata de estimar una función de consumo keynesiana para lo que dispone de datos de consumo agregado (Yt) y renta personal disponible (Xt), ambos expresados en millones de euros. Con estos datos obtiene: Yt = 1000 + 0,81Xt. Si los datos de Yt hubieran estado expresados en miles de millones de euros y los de Xt en millones, los valores de B0 y B1 habrían sido: a. 1.000 y 0,81 respectivamente. b. 1 y 0,00081 respectivamente. c. 1 y 0,81 respectivamente. d. 1.000.000 y 810 respectivamente.

7. Señale cuál de las siguientes afirmaciones es falsa,. a. Un elevado valor de R2 (o del coeficiente de determinación corregido) no significa necesariamente que las variables explicativas sean la verdadera causa de la variable dependiente. b. Un elevado valor de R2 (o del coeficiente de determinación corregido) no significa necesariamente que tengamos un conjunto de regresores apropiados. c. Un elevado valor de R2 (o del coeficiente de determinación corregido) significa que cualquier variable añadida ya no será significativa. d. Un elevado valor de R2 significa que la suma cuadrática residual tiene un valor reducido en relación con el de la suma de los cuadrados total.

8. Señale cuál de los siguientes NO es un supuesto del modelo de regresión lineal: a. Ha de cumplirse que cov(Xi, εi) = 0 para todas las variables explicativas del modelo. b. El término de error ha de tener media nula. c. La variable dependiente no debe estar correlacionada con el término de error. d. La varianza del término de error ha de ser constante.

9. La expresión E(εi|Xi) = 0 indica: a. Que el cociente εi|Xi tiene media nula. b. Que la distribución del error condicionada a X tiene media nula. c. Que la media muestral de Xi es mucho mayor que la media del error. d. Ninguna es correcta.

10. Considere el proceso estocástico siguiente Zt = 0,75Zt-1 + εt, entonces la E(Zt) es. a. 2. b. 1,5. c. 4. d. Ninguna es correcta.

11. El modelo: Zt = Δ∆12Wt = 0,23 · Zt -1 − 0,52 ·Et-12 + Et. Se denomina: a. SARIMA(1, 1, 1)(1, 1, 1)12. b. SARIMA(2, 1, 0)(1, 1, 1)12. c. SARIMA(1, 1, 0)(0, 1, 1)12. d. SARIMA(2, 1, 0)(0, 1, 1)12.