NOMBRE: I. TEST (debe marcar sólo un resultado como válido en cada pregunta)

Transcripción

1 ECONOMETRÍA I Examen DADE 20 de enero de 2005 NOMBRE: I. TEST (debe marcar sólo un resultado como válido en cada pregunta) 1. El contraste del predictor Sirve para determinar si las predicciones del modelo econométrico son correctas Sirve para calcular el intervalo de confianza de las predicciones Es útil para determinar si el modelo sirve para predecir o no 2. La omisión de variables relevantes Está relacionada con problemas de multicolinealidad Produce un incremento de los errores Se relaciona con la forma funcional del modelo Todas las anteriores 3. Un parámetro es estadísticamente óptimo cuando De entre todos los eficientes es el más pequeño De todos los parámetros, es el que presenta el signo correcto Es el que hace mayor la cota de Cramer Rao De entre todos los insesgados es el que presenta menor varianza 4. La suma cuadrática de los errores en el MBRL Sirve para analizar la mejora relativa entre varios modelos, sea cual sea el número de variables implicadas en cada uno de ellos Siempre será aconsejable que se encuentre en valores reducidos Es básica para analizar la significatividad individual de las variables del modelo 5. Los parámetros estimados por máxima-verosimilitud Siempre coinciden con los MCO Responden al valor que anula la primera derivada de la función de densidad de las perturbaciones aleatorias Siempre son insesgados

2 6. Para solventar un problema de cambio de estructura en el MBRL Se deben eliminar las variables que provocan el problema Se incluye una variable ficticia de tipo escalón Se calculan ratios entre las variables, pero nunca se eliminan Todas las anteriores 7. El contraste F de Snedecor de significatividad conjunta en el MBRL Determina la validez conjunta de todas las variables incluidas en el modelo Determina cuantas variables del modelo son significativas para explicar a la endógena Determina si al menos alguna variable es significativa para explicar a la endógena Nunca se puede emplear en modelos con constante 8. Una diferencia amplia entre la R cuadrado y la R cuadrado ajustada Es un indicio de presencia de multicolinealidad Nos muestra un posible problema de especificación en el modelo Siempre se produce una diferencia amplia entre ambas 9. La muestra pequeña en un MBRL Implica que no se puedan estimar los parámetros del modelo Un incremento en la varianza estimada de los parámetros Un incremento en la varianza estimada de las variables explicativas Un aumento de la significatividad individual de las variables explicativas 10. Los parámetros del MBRL estimados por MCO Son siempre insesgados, eficientes, lineales y óptimos Siempre son consistentes, aún cuando sean insesgados Aseguran que la suma de los errores sea igual a cero

3 II. PREGUNTAS CON ESPACIO LIMITADO 1. Demuestre que la suma de los errores en el MBRL estimado por MCO es igual a cero 2. Determine cuáles son las posibles utilidades de un modelo econométrico 3. Demuestre para qué caso los parámetros de un modelo estimados con MCO siguen siendo insesgados a pesar de la presencia de regresores estocásticos entre las explicativas.

4 III. PRÁCTICA Una cadena de grandes superficies española desea conocer una cifra estimada de sus ventas en Para ello, cuenta con datos desde 1980 hasta 2004 y plantea el siguiente modelo econométrico: VENTAS = C(1) + C(2)*SALARIOS_IPC + C(3)*NUEVAS_SUP + C(4)*INTERES_CONSUMO + C(5)*APERTURA_FESTIVO + C(6)*VTA_TARJETAS Donde: VENTAS: ventas totales anuales SALARIOS_IPC: crecimiento de los salarios reales (cto. De los salarios menos cto. IPC) NUEVAS_SUP: crecimiento de las inversiones en nuevos metros cuadrados de exposición. INTERES_CONSUMO: Tipo de interés medio al consumo APERTURA_FESTIVO: número de días festivos que se abre en el año VTA_TARJETAS: crecimiento de la emisión de tarjetas de compra del establecimiento 1. Rellene los huecos en los que aparecen interrogantes 2. Determine la validez individual y conjunta en el modelo presentado 3. Existe alguna variables o variables explicativas que pudiera estar repitiendo información en el modelo? En su caso, qué efectos produciría sobre el modelo? Cómo corregiría este problema, si lo hay? 4. Los cambios en la estructura de mercado producidos por la libertad de movimientos de capitales en 1993 pudiera afectar al modelo. Podría contrastar este hecho? 5. Determine cuál es el impacto sobre las ventas por cada día de apertura en festivos más que se decida por el gobierno, calculando las bandas de fluctuación en las qué se movería dicho impacto. 6. Entre qué bandas se moverían, como máximo, las ventas en 2005?

5 Información complementaria: Dependent Variable: VENTAS C???????????? SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP INTERES_CONSUMO ?????? APERTURA_FESTIVO VTA_TARJETAS R-squared?????? Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var?????? S.E. of regression?????? Akaike info criterion Sum squared resid?????? Schwarz criterion Log likelihood F-statistic?????? Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Residual Actual Fitted Test CUSUM de parámetros 95% de confianza CUSUM 5% Significance

6 Estadísticas descriptivas de las variables VENTAS SALARIOS_I PC NUEVAS_SU P INTERES_C ONSUMO APERTURA_ FESTIVO VTA_TARJE TAS Mean Median Maximum Minimum Std. Dev Observations Matriz de correlaciones entre las variables VENTAS SALARIOS_I PC NUEVAS_SU P INTERES_C ONSUMO APERTURA_ FESTIVO VTA_TARJE TAS VENTAS SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP INTERES_CONS UMO APERTURA_FE STIVO VTA_TARJETAS Regresiones auxiliares Dependent Variable: SALARIOS_IPC C NUEVAS_SUP INTERES_CONSUMO APERTURA_FESTIVO VTA_TARJETAS R-squared Mean dependent var Dependent Variable: NUEVAS_SUP C SALARIOS_IPC INTERES_CONSUMO APERTURA_FESTIVO VTA_TARJETAS R-squared Mean dependent var

7 Dependent Variable: INTERES_CONSUM O C SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP APERTURA_FESTIVO VTA_TARJETAS R-squared Mean dependent var Dependent Variable: APERTURA_FESTIVO Date: 01/18/05 Time: 11:55 C SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP INTERES_CONSUMO VTA_TARJETAS R-squared Mean dependent var Dependent Variable: VTA_TARJETAS C SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP INTERES_CONSUMO APERTURA_FESTIVO R-squared Mean dependent var Dependent Variable: VENTAS Sample: Included observations: 13 C SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP INTERES_CONSUMO APERTURA_FESTIVO VTA_TARJETAS R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

8 Dependent Variable: VENTAS Sample: Included observations: 12 C SALARIOS_IPC NUEVAS_SUP INTERES_CONSUMO APERTURA_FESTIVO VTA_TARJETAS R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) LOS VALORES NECESARIOS DE LA T-STUDENT Y F-SNEDECOR TABULADOS SE DEJARÁN INDICADOS, SI HAY QUE USARLOS