EXAMEN ECONOMETRÍA I GRUPO 31 LADE Prof. Rafael de Arce 3 de septiembre de Nombre y Apellidos:

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1 EXAMEN ECONOMETRÍA I GRUPO 31 LADE Prof. Rafael de Arce 3 de septiembre de 2004 Nombre y Apellidos: PRIMERA PARTE: Preguntas tipo test (sólo debe marcarse una en cada caso): 1. En el Modelo Básico de Regresión Lineal: La suma de los errores siempre es cero Los estimadores son ELIO si se cumplen todas las hipótesis básicas El ECM es el mínimo posible 2. Para comparar la bondad de ajuste entre dos modelos alternativos: Siempre se debe utilizar la R cuadrado general del modelo El mejor sistema es emplear los Errores cuadráticos medios Debe emplearse la R cuadrado ajustada Debe comprobarse que todas las variables sean significativas individualmente 3. Es sintomático de un posible cambio de estructura el que Los valores de la R cuadrado sean altos y, sin embargo, haya variables no significativas El contraste F de significación conjunta acepte la hipótesis nula Exista un punto de elevado error muy cerca de alguno de los extremos muestrales 4. La presencia de estimadores sesgados en el MBRL puede deberse a: La omisión de variables relevantes en el modelo La presencia de una perturbación aleatoria con media no nula La inclusión de regresores estocásticos 5. En un MBRL: No se pueden incluir variables con distintas unidades de medida El término constante representa el valor de la endógena cuando las demás explicativas toman valor cero El valor medio de las explicativas aplicadas al modelo reproduce la media de la endógena Todas las explicativas deben estar siempre referidas al mismo año base

2 6. La hipótesis de rango pleno supone: Que no exista ninguna variable exógena combinación exacta del resto de las explicativas Que no se repita información entre las variables explicativas Que el valor del determinante de la matriz de varianzas covarianzas de las variables sea distinto de cero 7. Los estimadores MCO del MBRL: Se distribuyen como una T de Student por necesidades de estimación de la desviación típica de la perturbación aleatoria Se distribuyen siempre como una normal al margen de los procedimientos empleados para su estandarización Se distribuyen como una chi-cuadrado en el caso de que las perturbaciones no sean normales 8. El contraste de significatividad individual de los parámetros: Sirve para descartar problemas de heterocedasticidad en el modelo Pierde potencia en el caso de presencia de problemas de multicolinealidad Está sujeto siempre al número de variables incluidas en el modelo No se debe utilizar en modelos de corte transversal 9. El contraste del predictor en un punto nos indicará: La capacidad predictiva del modelo La relación entre los errores cometidos en período extra-muestral y muestral Las bandas de fluctuación de la endógena en el período t La forma funcional del modelo teórico Determina la posibilidad de realizar la estimación lineal Es fundamental para determinar la forma en la que se distribuirán los estimadores Afecta a las propiedades del modelo estimado

3 SEGUNDA PARTE: Una empresa internacional de transportes desea estimar la importancia que pudiera tener la actual crisis de los precios del petróleo (BRENT) sobre sus costes totales que, dado su gran tamaño, están sujetos a ciertos componentes conocidos (Empleados, Márgenes de Gestión, precio barril BRENT y amortización) y otros aleatorios. Para ello, construye el siguiente modelo econométrico: COSTES = C(1) + C(2)*EMPLEADOS + C(3)*GESTION + C(4)*BRENT + C(5)*AMORTIZAC 1. Lamentablemente, al recibir por fax los resultados de la regresión se han perdido algunos valores que Vd. debe rellenar (marcados con interrogantes). 2. Podría determinar la importancia relativa de la subida de un dólar sobre los costes de la compañía? Entre qué márgenes se movería su estimación de lo que supone cada incremento de un dólar en el barril BRENT sobre los costes de la empresa? Qué orden de importancia tiene esta variable para determinar los costes totales? 3. Valore el modelo presentado para determinar los costes 4. El consejero delegado duda de la efectividad del modelo, teniendo en cuenta las graves crisis sufridas con la crisis del Golfo del 92. Podría corroborar la bondad del modelo para todo el período analizado? 5. Algunos técnicos entienden que la variable empleados y la de gestión podrían incluir información redundante. Podría confirmar o rechazar este punto? 6. Si en 2005 el barril se colocara a un precio de 45 dólares y el resto de las variables explicativas crecieran un 3% respecto a su valor de 2004, entre qué bandas se movería el valor de predicción de los costes para 2005? INFORMACIÓN RECIBIDA POR FAX: obs COSTES EMPLEADOS GESTION BRENT AMORTIZAC

4 COSTES EMPLEADOS GESTION BRENT AMORTIZAC Mean Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Matriz de correlaciones entre las variables del modelo COSTES EMPLEADOS GESTION BRENT AMORTIZAC COSTES EMPLEADOS GESTION BRENT AMORTIZAC REGRESIÓN I Sample: Included observations: 25 C EMPLEADOS GESTION?????? ?????? BRENT ?????? AMORTIZAC 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) REGRESIÓN II Sample: Included observations: 12 C EMPLEADOS GESTION BRENT AMORTIZAC R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion

5 Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) REGRESIÓN III Sample: Included observations: 13 C EMPLEADOS GESTION BRENT AMORTIZAC 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) REGRESIÓN IV Dependent Variable: GESTION Sample: Included observations: 25 C EMPLEADOS E BRENT AMORTIZAC 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) (En la pizarra se colgarán los valores de las tablas de la t-student necesarios para los apartados correspondientes).