Trabajo de grado I

¿Qué representa la frontera de posibilidades de producción (FPP)?. Los precios máximos de los productos. La curva de indiferencia del consumidor. Las combinaciones máximas de bienes que una economía puede producir. El equilibrio de Nash.

¿Cuál es una característica fundamental del oligopolio?. Total independencia entre empresas. Interdependencia estratégica entre empresas. Precios determinados únicamente por la oferta. Precios determinados únicamente por la oferta.

¿Qué caracteriza a un monopolio?. Una sola empresa controla todo el mercado. Empresas ofrecen bienes homogéneos y diferenciados. Muchas empresas compiten libremente. Competencia perfecta y eficiente.

¿Qué es el oligopolio?. Capacidad de las empresas para evitar la competencia extranjera. Un pequeño número de empresas dominan el mercado. El mercado tiene libre entrada y salida de empresas. Una empresa domina el mercado.

¿Qué define una estrategia dominante?. Es una decisión aleatoria. Solo se usa en juegos secuenciales. Se impone por intervención estatal. Es la mejor opción independientemente de lo que hagan los demás jugadores.

¿Qué problema surge con los bienes públicos?. El problema del free-rider (polizón). La sobreproducción de bienes públicos. La eliminación completa del mercado. La competencia perfecta genera subproducción.

¿Cuál es una solución típica al problema del free-rider?. Creación de monopolios estatales. Prohibición del consumo de bienes públicos. Reducción de la oferta de bienes públicos. Provisión pública financiada mediante impuestos.

¿Qué caracteriza a los bienes públicos?. Exclusión y no rivalidad. Exclusión y rivalidad. Exclusión y rivalidad. No exclusión y rivalidad.

¿Qué tipo de bien es el alumbrado público?. Bien inferior. Bien club. Bien público. Bien privado.

¿Qué es una externalidad negativa?. Cuando la producción o consumo genera costos a terceros. Cuando las empresas generan beneficios sociales. Cuando el mercado asigna eficientemente los recursos. Cuando se reducen los costos de producción.

¿Qué es una selección adversa?. Un acuerdo justo entre partes. Una regulación efectiva del Estado. Una situación donde los agentes con mayor riesgo son los más propensos a participar en el mercado. Un resultado eficiente de mercado.

¿Cuál es un ejemplo clásico de selección adversa?. Publicidad engañosa en redes sociales. Guerra de precios en oligopolios. Subvenciones al consumo de bienes públicos. Mercado de autos usados.

¿Qué representa el Pasivo de una empresa?. El pasivo representa las cuentas de apertura en la constitución de la empresa. El pasivo representa todas las cuentas de bienes y derechos que tiene la empresa. El pasivo representa el capital de inicio de la empresa por parte de los accionistas. El pasivo representa todas las cuentas de deudas y obligaciones pendientes de pago de la empresa.

¿Qué es la empresa?. La empresa es una institución sin fines de lucro creada para brindar servicios a la sociedad. La empresa es una organización sin fines de lucro. La empresa es una organización sin fines de lucro que brinda servicios gratuitos a la sociedad. La empresa es una organización que realiza administración financiera para alcanzar objetivos como el éxito económico y empresarial.

¿Qué representa una variable binaria (dummy) en un modelo de regresión?. Una variable que toma valores 0 o 1 para indicar la presencia o ausencia de una característica cualitativa. Una variable continua que mide el impacto de una política económica. Una variable que solo puede ser negativa o positiva. Una variable que representa el promedio de una categoría.

¿Qué es la autocorrelación en un modelo de regresión?. La correlación entre los errores de diferentes observaciones en una serie temporal. La correlación entre variables independientes. La falta de relación entre la variable dependiente e independiente. La homogeneidad de la varianza de los errores.

¿Qué prueba se utiliza para detectar autocorrelación en los residuos de un modelo?. El test de Durbin-Watson. El test de Breusch-Pagan. El test de Shapiro-Wilk. El test de Kolmogorov-Smirnov.

¿Qué prueba se utiliza comúnmente para detectar heteroscedasticidad?. El test de Breusch-Pagan. El test de Durbin-Watson. El test de Ramsey RESET. El test de correlación de Pearson.

¿Qué es la heteroscedasticidad en un modelo de regresión?. Cuando la varianza de los errores no es constante a lo largo de las observaciones. Cuando los errores están correlacionados entre sí. Cuando el modelo incluye demasiadas variables. Cuando las variables son independientes.

¿Qué es la multicolinealidad en un modelo de regresión?. Cuando dos o más variables explicativas están altamente correlacionadas, dificultando identificar su efecto individual. Cuando la variable dependiente está correlacionada consigo misma. Cuando los errores del modelo no están correlacionados. Cuando todas las variables son binarias.

Según Greene (2012), ¿qué método se utiliza para detectar multicolinealidad?. El Factor de Inflación de la Varianza (VIF). La prueba de Durbin-Watson. El test de Ramsey RESET. La transformación logarítmica de variables.

¿Cuál es una consecuencia de no incluir una variable relevante en un modelo de regresión?. Sesgo en los coeficientes estimados debido a la omisión de información importante. Reducción automática de la multicolinealidad. Mayor precisión en las estimaciones. Eliminación de la heteroscedasticidad.

¿Qué es un error de especificación en un modelo de regresión?. Cuando el modelo no captura adecuadamente la relación entre las variables debido a omisiones o formas funcionales incorrectas. Cuando todas las variables son cualitativas. Cuando el modelo tiene demasiadas observaciones. Cuando los errores están normalmente distribuidos.

¿Qué tipo de variable es "género" en un modelo econométrico?. Una variable cualitativa que puede transformarse en una variable binaria. Una variable cuantitativa continua. Una variable de series temporales. Una variable de panel.

¿Cómo se interpreta el coeficiente de una variable binaria en un modelo de regresión lineal?. Representa el cambio en la variable dependiente cuando la variable binaria cambia de 0 a 1, manteniendo constantes las demás variables. Indica la correlación entre la variable binaria y la variable dependiente. Muestra el valor promedio de la variable dependiente para todas las categorías. Representa la varianza de la variable dependiente.

¿Cuál es el propósito de crear variables binarias para una variable cualitativa con k categorías?. Incluir información cualitativa en el modelo de regresión usando k−1 variables binarias. Reducir el número de observaciones en el modelo. Convertir todas las categorías en una sola variable continua. Eliminar la necesidad de variables independientes en el modelo.

¿Qué es un cambio estructural en un modelo econométrico?. Una modificación en la relación entre las variables del modelo en diferentes periodos. Un aumento en el número de observaciones del modelo. La eliminación de variables cualitativas del modelo. Un cambio en la escala de las variables cuantitativa.

¿Cómo se pueden usar variables ficticias para modelar un cambio estructural?. Introduciendo una variable binaria que indique el periodo posterior al cambio. Eliminando todas las variables del modelo excepto la dependiente. Convirtiendo todas las variables en cualitativas. Calculando el promedio de las variables antes y después del cambio.

¿Cuál es el significado del valor p en una prueba de hipótesis?. Es la probabilidad de observar un resultado tan extremo como el obtenido, suponiendo que H₀ es verdadera. Es la probabilidad de que la hipótesis alternativa sea cierta. Es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula incorrectamente. Es la probabilidad de cometer un error de tipo I.

¿Qué afirma la hipótesis nula (H₀) en una prueba de hipótesis?. Es la afirmación que nunca se rechaza. Es la afirmación que se acepta si H₀ es rechazada. Es la afirmación que se rechaza si H₀ es aceptada. Es la afirmación que se pone a prueba.

¿Qué representa un error de tipo I?. Rechazar H₀ cuando es verdadera. Aceptar H₁ cuando es falsa. No rechazar H₀ cuando es falsa. Aceptar H₀ cuando es verdadera.

¿Qué es un error de tipo II?. Aceptar H₀ cuando es falsa. Rechazar H₀ cuando es verdadera. No rechazar H₀ cuando es falsa. Rechazar H₁ cuando es verdadera.

Si el nivel de significación (α) es 0.05, ¿qué indica este valor?. La probabilidad de cometer un error de tipo II. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. La probabilidad de cometer un error de tipo I. La probabilidad de aceptar la hipótesis nula.

¿Cuál es el nivel de significación comúnmente utilizado en pruebas de hipótesis?. 0.05. 0.20. 0.15. 0.10.

Qué significa un valor p menor al nivel de significación (α)?. La hipótesis nula es verdadera. Se acepta la hipótesis nula. Se rechaza la hipótesis nula. No se tiene suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula.

En una prueba de hipótesis para la proporción, ¿qué ocurre si el valor p es menor que α?. Se rechaza la hipótesis nula. Se acepta la hipótesis alternativa. No se tiene suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. No se rechaza la hipótesis nula.

¿Qué evalúa una prueba de hipótesis para proporciones de población?. La varianza de una población. La mediana de una población. La proporción de una característica en una población. La media de una población.

¿Cuál es la hipótesis nula en una prueba para diferencia de proporciones?. La proporción de la población 1 es menor que la de la población 2. La proporción de la población 1 es mayor que la de la población 2. No hay diferencia entre las proporciones de las dos poblaciones. Hay una diferencia significativa entre las proporciones.

¿Cuál es el objetivo de una prueba para diferencia entre medias de dos poblaciones?. Evaluar si hay una diferencia entre las medias de dos poblaciones. Evaluar si las medias son mayores a un valor específico. Comparar la mediana de dos poblaciones. Determinar si la varianza de una población es igual a cero.

¿Cuándo se utiliza la prueba t en lugar de la prueba z?. Cuando la varianza de la población es desconocida y el tamaño de la muestra es pequeño. Cuando se compara la media con un valor específico. Cuando se realiza una prueba bilateral. Cuando la varianza de la población es conocida y el tamaño de la muestra es grande.

¿Qué herramienta estadística se recomienda para realizar pruebas de hipótesis para proporciones?. Word. R. Paint. PowerPoint.

¿Si hay una política fiscal expansiva qué sucede con las curvas IS y LM?. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se mantiene. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se mantiene.

¿Si hay una política fiscal restrictiva qué sucede con las curvas IS y LM?. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se mantiene. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se mantiene. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la derecha.

¿Si hay una política monetaria expansiva qué sucede con las curvas LM e IS?. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se mantiene. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se mantiene. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda.

¿Si hay una política monetaria restrictiva qué sucede con las curvas LM e IS?. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se mantiene. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se mantiene. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda.

¿Qué sucede con las curvas LM e IS si hay una política monetaria expansiva y una política fiscal expansiva?. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la izquierda.

¿Qué sucede con las curvas LM e IS si hay una política monetaria expansiva y una política fiscal restrictiva?. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda.

¿Qué sucede con las curvas LM e IS si hay una política monetaria restrictiva y una política fiscal expansiva?. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda.

¿Si el Banco Central está vendiendo bonos, qué política está aplicando y cuál es su efecto sobre las curvas IS y LM?. Monetaria expansiva; la LM se desplaza a la derecha y la IS se mantiene. Monetaria restrictiva; la LM se desplaza a la izquierda y la IS se mantiene. Fiscal restrictiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la izquierda. Fiscal expansiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la derecha.

¿Si el Gobierno aumenta el gasto público, qué política aplica y cuál es el efecto sobre las curvas IS y LM?. Fiscal restrictiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la izquierda. Monetaria expansiva; la LM se desplaza a la derecha y la IS se mantiene. Monetaria restrictiva; la LM se desplaza a la izquierda y la IS se mantiene. Fiscal expansiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la derecha.

¿Si el Gobierno disminuye el gasto público, qué política aplica y cuál es el efecto sobre las curvas IS y LM?. Fiscal expansiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la derecha. Monetaria expansiva; la LM se desplaza a la derecha y la IS se mantiene. Fiscal restrictiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la izquierda. Monetaria restrictiva; la LM se desplaza a la izquierda y la IS se mantiene.

Si el Gobierno disminuye los impuestos, qué política aplica y cuál es el efecto sobre las curvas IS y LM?. Monetaria expansiva; la LM se desplaza a la derecha y la IS se mantiene. Fiscal restrictiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la izquierda. Monetaria restrictiva; la LM se desplaza a la izquierda y la IS se mantiene. Fiscal expansiva; la LM se mantiene y la IS se desplaza a la derecha.

¿Qué sucede con las curvas LM e IS si aumenta el gasto público y disminuyen los impuestos?. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se desplaza a la derecha.

¿Qué sucede con las curvas LM e IS si disminuye el gasto público y aumentan los impuestos?. La curva LM se desplaza a la izquierda y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la derecha. La curva LM se desplaza a la derecha y la curva IS se desplaza a la izquierda. La curva LM se mantiene igual y la curva IS se desplaza a la izquierda.

Según Wooldridge (2015), ¿qué técnica se puede usar para corregir la autocorrelación?. Modelos autorregresivos (AR). Eliminar todas las variables temporales. Convertir las variables en binarias. Ignorar la estructura temporal de los datos.

Según Bai y Perron (2003), ¿qué método se utiliza para analizar múltiples cambios estructurales?. El método de variables ficticias para indicar los periodos de cambio. La eliminación de observaciones en los periodos de cambio. La transformación logarítmica de todas las variables. El uso exclusivo de modelos no lineales.

¿Por qué es importante detectar cambios estructurales en un modelo econométrico?. Para evitar sesgos en el análisis y mejorar la precisión del modelo. Para reducir el número de variables en el modelo. Para convertir variables cualitativas en cuantitativas. Para eliminar la necesidad de variables binarias.