EJERCICIO T2 NOMBRE: Correctas Incorrectas En Blanco Puntos

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1 ECONOMETRÍA EJERCICIO T APELLIDOS: NOMBRE: FIRMA: GRUPO: DNI: Pregunta A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta 3 A B C En Blanco Pregunta 4 A B C En Blanco Pregunta 5 A B C En Blanco Pregunta 6 A B C En Blanco Pregunta 7 A B C En Blanco Pregunta 8 A B C En Blanco Pregunta 9 A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta 3 A B C En Blanco Pregunta 4 A B C En Blanco Pregunta 5 A B C En Blanco Pregunta 6 A B C En Blanco Pregunta 7 A B C En Blanco Pregunta 8 A B C En Blanco Pregunta 9 A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Correctas Incorrectas En Blanco Puntos INSTRUCCIONES El control consta de preguntas de tipo test y tiene una duración de hora Señale su respuesta a cada pregunta con bolígrafo, tachando con una CRUZ GRANDE una y sólo una casilla por pregunta en la plantilla anterior Si tacha más de una casilla en una pregunta, se considerará que su respuesta a dicha pregunta es incorrecta Si desea dejar alguna pregunta sin responder, tache la casilla "En Blanco" correspondiente Una respuesta correcta vale + puntos, una incorrecta punto, y una en blanco puntos LA CALIFICACIÓN DEL CONTROL ES IGUAL AL NÚMERO DE PUNTOS DIVIDIDO ENTRE 4 Página de 4

2 Pregunta Considere un modelo RLM clásico del tipo [M] Y = b + bx + b3x3 + U, y suponga que se omite por error la variable explicativa X 3 en [M], de manera que en lugar de [M] se especi ca un modelo RLS como [M] Y = b + bx + V Si ˆb representa el estimador MCO de b en el modelo [M], indique cuál de las a rmaciones siguientes es CIERTA: A) Si la covarianza muestral entre X y X 3 es negativa y b 3 <, entonces E[ b ˆ ] < b, por lo que ˆb es un estimador sesgado de b en [M] B) Si la covarianza muestral entre X y X 3 es negativa y b 3 >, entonces E[ b ˆ ] > b, por lo que ˆb es un estimador sesgado de b en [M] C) Si b 3 =, entonces E[ b ˆ ] = b, por lo que ˆb es un estimador insesgado de b en [M] Pregunta Considere un modelo RLS clásico del tipo [M] Y = b + bx + U, y suponga que se incluye por error en [M] la variable explicativa irrelevante X 3, de manera que en lugar de [M] se especi ca un modelo RLM como [M] Y = b + bx + b3x3 + U Indique cuál de las a rmaciones siguientes es CIERTA: A) Si la covarianza muestral entre X y X 3 es distinta de cero, entonces el estimador MCO de b en el modelo [M] es sesgado B) Si la covarianza muestral entre X y X 3 es cero, entonces el estimador MCO de b en [M] tiene la misma varianza que el estimador MCO de b en [M] C) El valor esperado del estimador MCO de b 3 en el modelo [M] no coincide con b 3 Pregunta 3 Si en el modelo Y = Xb + U se cumplen todas las hipótesis clásicas, pero existe un alto grado de asociación lineal entre algunas columnas de la matriz X, entonces el estimador MCO de b : A) Puede ser un estimador poco preciso de b B) Es e ciente a pesar de la multicolinealidad aproximada, pero puede no ser insesgado C) Es insesgado, pero la multicolinealidad aproximada implica que no es e ciente Las preguntas 4 a 6 se re eren a los tres grá cos de residuos siguientes: Pregunta 4 Indique cuál de los tres grá cos sugiere la presencia de heteroscedasticidad: A) El grá co B) El grá co C) El grá co 3 Pregunta 5 Indique cuál de los tres grá cos sugiere la presencia de algún error de especi cación en la forma funcional o en el conjunto de variables explicativas: A) El grá co B) El grá co C) El grá co 3 Pregunta 6 Indique cuál de los tres grá cos no presenta síntomas problemáticos: A) El grá co B) El grá co C) El grá co 3 Pregunta 7 Indique cuál de las a rmaciones siguientes es FALSA: Página de 4

3 A) Una observación atípica (outlier) suele ser al mismo tiempo una observación in uyente B) Una observación extrema (high-leverage point) no siempre es in uyente C) Cualquier observación in uyente siempre tiene asociado un residuo anómalo o atípico Pregunta 8 En relación con el contraste de White, cuyo estadístico se calcula como NR (donde N es el tamaño de la muestra utilizada), indique cuál de las a rmaciones siguientes es CIERTA: A) La hipótesis nula del contraste es la de que las perturbaciones son heteroscedásticas B) El estadístico del contraste sigue aproximadamente una distribución chi-cuadrado C) El número R es el coe ciente de determinación del modelo al que se re ere el contraste Pregunta 9 En un modelo del tipo Y = Xb + U, que satisface todas las hipótesis clásicas excepto por que las perturbaciones contenidas en el vector U son heteroscedásticas, el estimador de White es: A) Un estimador adecuado de la matriz de varianzas-covarianzas del estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) de b B) Un estimador adecuado de la matriz de varianzas-covarianzas del estimador de Mínimos Cuadrados Ponderados (MCP) de b C) Un estimador del vector b preferible a los estimadores MCO y MCP de b Pregunta Considere un modelo RLS del tipo [] Yi = b + b Xi + Ui ( i =,, N), en el que se cumplen todas las hipótesis clásicas excepto por que [] Var[ Ui ] = s ( i =,, N), donde s es un número (constante) positivo, y v,, v N son cantidades conocidas y distintas en cada punto muestral Si ( y, x),, ( yn, x N ) son los datos disponibles sobre las dos variables del modelo [], entonces las estimaciones por Mínimos Cuadrados Ponderados (MCP) de b y b en [] pueden calcularse estimando por MCO: A) La regresión SIN término constante de y i sobre x i y x i, donde y i = yi/, x i = /, y x i = xi/ B) La regresión SIN término constante de y i sobre x i y x i, donde y i = yi/, x i = /, y x i = xi/ C) La regresión CON término constante de y i sobre x i, donde y i = yi/, y x i = xi/ Las preguntas a se re eren al enunciado siguiente: Usando datos del año sobre 5 trabajadores de cierta empresa, se ha estimado por MCO el modelo siguiente: Dependent Variable: LOG( SAL ) Method: Least Squares Sample: 5 Included observations: 5 Variable Coefficient Std Error t-statistic Prob C EDUC MUJER PC PD R-squared: Sum Squared Resid: 9468 En esta tabla, LOG es el logaritmo neperiano, SAL es el salario percibido en el año (euros), EDUC es los años de educación, MUJER es una variable binaria que vale uno para las mujeres y cero para los hombres, y PC y PD son dos variables binarias que clasi can a los 5 trabajadores según su puesto de trabajo: administrativo (PC =, PD = ), comercial (PC =, PD = ), o directivo (PC =, PD = ) Pregunta El efecto parcial estimado de cada año de educación adicional sobre el salario: A) Es aproximadamente igual a un 468% B) Es igual a unos 468 euros C) No puede calcularse con la información disponible Pregunta El modelo estimado explica aproximadamente: A) Un 78% de la variación observada en los datos de la serie SAL B) Un 89% de la variación observada en los datos de la serie SAL C) Un 78% de la variación observada en los datos de la serie LOG( SAL ) Página 3 de 4

4 Pregunta 3 La diferencia esperada entre los salarios de una mujer y de un hombre, con los mismos años de educación y el mismo puesto de trabajo: A) Se estima en unos 7 euros y es signi cativa al % B) Se estima aproximadamente en un 7% y es signi cativa al % C) Se estima en unos 7 euros y es signi cativa al 5% Pregunta 4 La diferencia esperada entre los salarios de un hombre en un puesto directivo y un hombre en un puesto administrativo, con los mismos años de educación: A) Se estima en unos 54 euros y es signi cativa al % B) Se estima en unos 54 euros y es signi cativa al 5% C) Se estima aproximadamente en un 54% y es signi cativa al % Pregunta 5 A igualdad de las demás características consideradas, la diferencia salarial esperada entre un puesto comercial y un puesto administrativo: A) Es signi cativa al % B) Es signi cativa al 5% C) Es signi cativa al % Pregunta 6 Si en lugar del modelo del enunciado, que puede escribirse como log SAL = b+ beduc + b3mujer + b4pc + b5pd + U, se hubiera estimado el modelo log SAL = d+ deduc + d3mujer + d4pa + d5pd + U, donde PA es una variable binaria asociada con los puestos administrativos, entonces en este modelo: A) dˆ = bˆ ˆ - b4, d ˆ = bˆ, d ˆ 3 = bˆ 4, dˆ 5 = bˆ 4 - bˆ 5 B) dˆ = bˆ ˆ + b4, d ˆ = bˆ, d ˆ 3 = bˆ 4, dˆ 5 = bˆ 5 - bˆ 4 C) d ˆ = bˆ, d ˆ = bˆ, d ˆ 3 = bˆ 4, d ˆ 5 =- bˆ 5 Pregunta 7 A igualdad de las demás características consideradas, la diferencia salarial esperada entre un puesto directivo y un puesto comercial: A) Se estima aproximadamente en un % B) Se estima aproximadamente en un 4% C) No puede estimarse con la información disponible Pregunta 8 Si la covarianza estimada entre los estimadores de b 4 y b 5 es -475, entonces el estadístico t para contrastar la hipótesis de que (a igualdad de las demás características consideradas) no existen diferencias salariales esperadas entre los puestos directivos y los puestos comerciales: A) Es aproximadamente igual a 58 B) Es aproximadamente igual a 635 C) No puede calcularse con la información disponible Pregunta 9 La hipótesis nula de que ni el género ni el puesto de trabajo implican conjuntamente diferencias salariales signi cativas, puede escribirse como: A) H : b3 =, b5 - b4 = en el primer modelo de la pregunta 6 B) H : d3 =, d4 - d5 = en el segundo modelo de la pregunta 6 H : d =, d =, d = en el segundo modelo de la pregunta 6 C) Pregunta Si en la regresión con término constante de LOG( SAL ) sobre EDUC el coe ciente de determinación y la suma de cuadrados de los residuos y son 476 y 554, respectivamente, entonces el estadístico F para contrastar la hipótesis nula de la Pregunta 9: A) No puede calcularse con la información disponible B) Es aproximadamente igual a 749 C) Es igual aproximadamente a 766 Página 4 de 4

5 ECONOMETRÍA EJERCICIO T RESPUESTAS CORRECTAS Pregunta A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta 3 A B C En Blanco Pregunta 4 A B C En Blanco Pregunta 5 A B C En Blanco Pregunta 6 A B C En Blanco Pregunta 7 A B C En Blanco Pregunta 8 A B C En Blanco Pregunta 9 A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco Pregunta 3 A B C En Blanco Pregunta 4 A B C En Blanco Pregunta 5 A B C En Blanco Pregunta 6 A B C En Blanco Pregunta 7 A B C En Blanco Pregunta 8 A B C En Blanco Pregunta 9 A B C En Blanco Pregunta A B C En Blanco RESPUESTAS CORRECTAS