Ejercicios resueltos y exámenes



Documentos relacionados
I EJERCICIOS RESUELTOS II EXÁMENES DE ECONOMETRÍA III EXÁMENES DE ECONOMETRÍA EMPRESARIAL IV EXÁMENES DE PRINCIPIOS DE ECONOMETRÍA

EJERCICIO Usando los datos sobre el consumo de gasolina en los Estados Unidos que se muestran en el cuadro 1, estime los modelos siguientes:

RESTRICCIONES LINEALES

IV EXÁMENES DE PRINCIPIOS DE ECONOMETRÍA. a) Indique en que se basa el cumplimiento, en su caso, de las siguientes igualdades

Estadística Clase 6. Maestría en Finanzas Universidad del CEMA. Profesor: Alberto Landro Asistente: Julián R. Siri

Cálculo y Estadística

Ejercicios T9c- VARIABLE ALEATORIA, MODELOS DE PROBABILIDAD UNIVARIANTES C

Hallar la media y varianza. Obtener la F.G.M y obtenerlas de nuevo.

7) Considere los ejercicios 2.b) y 2.c) a) Encuentre un nuevo modelo en variable de estados considerando la transformación dada por:

Examen Final de Econometría Grado

Capítulo 3 Metodología.

Movimiento Rectilíneo Uniformemente Acelerado (MRUA)

En este capítulo se presenta a detalle el esquema de relajación Lagrangeana utilizado para

ALTERNATIVAS AL ESTIMADOR DE REGRESIÓN EN POBLACIONES FINITAS. APLICACIÓN A UN COLECTIVO DE EMPRESAS

División de Ciencias Sociales y Humanidades Licenciatura en Economía

E C O N O M E T R I A

Cálculo Estocástico Variación Cuadrática para Martingalas Continuas y Acotadas

Cálculo y Estadística

Tema 21: Distribución muestral de un estadístico

Curso 2006/07. Tema 9: Modelos con retardos distribuidos (I) 9.1. Análisis de los efectos dinámicos en un modelo con retardos distribuidos

MOVIMIENTO RECTILÍNEO UNIFORMEMENTE ACELERADO

Estadística de Precios de Vivienda

+12V +12V +12V 2K 15V. Problema 2: Determinar el punto de funcionamiento del transistor MOSFET del siguiente circuito: I(mA) D

Tema 5. Análisis Transitorio de Circuitos de Primer y Segundo Orden

INDICE DE COSTES DE LA CONSTRUCCIÓN

FASCÍCULO: MATRICES Y DETERMINANTES

MUESTRAS CON ROTACIÓN DE PANELES

Método de Runge-Kutta para Ecuaciones Diferenciales

Santiago, CIRCULAR N. Para todas las entidades aseguradoras y reaseguradoras del segundo grupo

CICLO BASICO DE INGENIERIA. Aplicar los conceptos fundamentales relacionados con el algebra matricial y calculo de determinantes.

El signo negativo indica que la fem inducida es una E que se opone al cambio de la corriente.

Regresión y correlación Tema Contraste sobre β 1.2 Regresión en formato ANOVA. 2. Correlación. Contraste sobre ρ xy

UNA INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE SERIES TEMPORALES NO LINEALES

Facultad de CC. Económicas y Empresariales- Licenciatura en Economía ECONOMETRIA- Convocatoria de Febrero. 4/02/2010

TIPOS DE TENDENCIAS Y SUS CONSEQUENCIAS. Tendencias estocásticas versus deterministas.

MADRID / SEPTIEMBRE99. LOGSE / FÍSICA / ÓPTICA/OPCIÓN A/ CUESTIÓN 3

1. MODELOS DE SERIES TEMPORALES UNIECUACIONALES

ESTIMACIÓN DE LAS ELASTICIDADES DE LA DEMANDA DE GASOLINA EN EL ECUADOR: UN ANÁLISIS EMPÍRICO

TEMA 4: CANALES DIGITALES EN BANDA BASE CON RUIDO

APÉNDICE B. METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA BÁSICA

MODELOS DE SERIES DE TIEMPO. porque su esperanza (condicional) depende de su valor en el período pasado:

Redes de Comunicaciones

Inferencia en Regresión Lineal Simple

4o. Encuentro. Matemáticas en todo y para todos. Uso de las distribuciones de probabilidad en la simulación de sistemas productivos

Capitalización y descuento simple

INTERVALOS DE CONFIANZA BOOTSTRAP EN REGRESIÓN P-SPLINE CON ERRORES AUTOCORRELACIONADOS

Semana 12: Tema 9 Movimiento Rotacional

EJERCICIOS RESUELTOS VARIABLE ALEATORIA UNIDIMENSIONAL

Estimación a partir de muestras intencionadas: fiabilidad del Índice de Producción Industrial en la Comunitat Valenciana( )

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 6 de Junio de :00 horas. Pregunta 19 A B C En Blanco. Pregunta 18 A B C En Blanco

CURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso

UNIDAD VI. Qué son las Variables Ficticias?

-.GEOMETRÍA.- a) 37 cm y 45 cm. b) 16 cm y 30 cm. En estos dos, se dan la hipotenusa y un cateto, y se pide el otro cateto:

Bloque 5. Probabilidad y Estadística Tema 2. Estadística descriptiva Ejercicios resueltos

(4 3 i)(4 3 i)

SISTEMAS DE ECUACIONES SIMULTANEAS

TEMA III: DESCRIPCIÓN BI-VARIANTE

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN

9. CIRCUITOS DE SEGUNDO ORDEN LC Y RLC

1. Introducción, n, concepto y clasificación

Material Docente de. Econometría. Curso Segunda parte. Problemas y cuestiones

Nota de Clase 5 Introducción a modelos de Data Panel: Generalidades

El circuito eléctrico de la figura está formado por un conjunto de Resistencias, condensadores, bobinas y una fuente de tensión.

Análisis estadístico de incertidumbres aleatorias

Introducción a la Econometría Curso 2009/ Serie de Problemas 21

PARTE II FUNDAMENTO ECONOMÉTRICO

TRABAJO PRACTICO Nº1: NÚMEROS ÍNDICES

CAPÍTULO V. Hipótesis teórica, metodología y especificación econométrica

1. Números imaginarios. Números complejos en forma binómica página Representación gráfica de los números complejos página 116

Introducción a la Teoría de Inventarios

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 17 de Mayo de :00 horas

Dinero, precios, tasa de interés y actividad económica: un modelo del caso colombiano (1984:I 2003:IV)

Los esquemas de la reproduccio n de Marx

Macroeconomía II. FCE-UBA Primer Examen Parcial Mayo 2015 INSTRUCCIONES. (Prof. D. Pierri)

Tema 3: Números índice

ANALISIS DE INDICADORES DE COMERCIO EXTERIOR Y POLÍTICA COMERCIAL

a) Qué población (la de hombres o la de mujeres) presenta un salario medio mayor? b) Qué porcentaje de varones gana más de 900?

VERIFICACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL MODELO DE COX

4 BALANZA DE MOHR: Contracción de mezcla alcohol/h2o

7. Contrastes de Hipótesis

Matemáticas II. Segundo Curso, Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática Grado en Ingeniería Eléctrica. 17 de febrero de

Circuitos Rectificadores 1/8

NOTA: En todos los ejercicios se deberá justificar la respuesta explicando el procedimiento seguido en la resolución del ejercicio.

CRÉDITO PESCA. Consideraciones del producto:

Pattern Classification

Fórmulas y modelos econométricos para el análisis de regresión

2. Métodos Numéricos Aplicados a Ecuaciones Diferenciales

Ejemplo: Consumo - Ingreso. Ingreso. Consumo. Población 60 familias

XIV SEMINARIO NACIONAL DE HIDRAULICA E HIDROLOGIA ANÁLISIS DEL AJUSTE DE MODELOS DE REGRESIÓN EN HIDROLOGIA

CAPÍTULO IV BASES Y DESARROLLO DEL PROGRAMA COMPUTACIONAL. En este capítulo describiremos los modelos y herramientas que utilizaremos para la

Pronóstico con Modelos Econométricos

Autor: Jorge Mauricio Oviedo 1

CAPITULO CUATRO MEDIDAS DE DISPERSION, ASIMETRIA Y CURTOSIS

6.1 EN QUÉ CONSISTEN LOS NÚMEROS COMPLEJOS

I.- MÉTODOS FUNDAMENTALES PARA LA ESTIMACIÓN DE MODELOS DE DATOS DE PANEL DINÁMICOS

Apéndice metodológico

Econometría de Económicas Ejercicios para el tema 1

Análisis de supervivencia. Albert Sorribas Grup de Bioestadística I Biomatemàtica Departament de Ciències Mèdiques Bàsiques Universitat de Lleida

Estimación de cuantiles y P-valores para contrastes de raíces unitarias estocásticas(*)

Transcripción:

Prncpos de Economería y Economería Empresaral I Ejerccos resuelos y exámenes Recoplados por Ezequel Urel

I EJERCICIOS RESUELOS II EXÁMENES DE ECONOMERÍA III EXÁMENES DE ECONOMERÍA EMPRESARIAL IV EXÁMENES DE PRINCIPIOS DE ECONOMERÍA Noa: Los ejerccos con asersco no corresponden al programa acual de Prncpos de Economería

I EJERCICIOS RESUELOS Un nvesgador ha esmado el sguene modelo con una muesra de 5 observacones: Y = + X + u Una vez realzada la esmacón exravía oda la nformacón de que dsponía excepo la que aparece en la sguene abla: Núm. obs. X 3-3 3 4 0 4 5? 5 6? Con la nformacón aneror el nvesgador debe calcular una esmacón de la varanza de las perurbacones aleaoras Cómo debe proceder? Un nvesgador consdera que la relacón enre consumo ( C ) y rena ( R )debe ser esrcamene proporconal. Por ello, planea el sguene modelo: C = R + u a) Deduzca la fórmula para esmar b) Deduzca la fórmula para esmar σ c) En ese modelo, a qué es gual uˆ? 3 En lenguaje esadísco se suelen hacer en muchas ocasones afrmacones como la sguene: Sea una muesra aleaora smple de amaño exraída de una varable X con dsrbucón normal N( ασ, ). a) Exprese el modelo aneror con lenguaje economérco, nroducendo un érmno de perurbacón. b) Deduzca la formula para esmar α c) Deduzca la formula para esmar σ 3 = d) En ese modelo, a qué sería gual = u ˆ uˆ? 4 Sea el sguene modelo que relacona el gaso en educacón ( E ) con la rena dsponble ( R ): E = + R + u De la nformacón obenda de una muesra de0 famlas se han obendo los sguenes resulados:

0 0 0 = = = E = 7 R = 50 R = 30.650 E = 6 RE = 4.345 Se pde: a) Obenga una esmacón de y. b) Esme la elascdad gaso en educacón-rena para el promedo de las famlas de la muesra. c) Descomponga la varanza oal del gaso en educacón de la muesra en varanza explcada y varanza resdual. d) Calcule el coefcene de deermnacón. e) Esme la varanza de las perurbacones f) Conrase s la rena dsponble ene o no una nfluenca sgnfcava sobre el gaso en educacón. g) Para E=7 y R=50, conrase s la elascdad gaso en educacón-rena dsponble es o no superor a. Sea el sguene modelo Y = + X + u =,,, 5 Al esmar ese modelo con una muesra de amaño se han obendo los sguenes resulados: = X = Y = X = B = Se pde: ) Obener la esmacón de y ) Obener la suma de cuadrados de los resduos Y = E = X Y = F 3) Obener el esadísco para conrasar H0 : H: 0 4) Conrasar las hpóess del puno 3 bajo el supueso de que EB= F 5) Calcular el coefcene de deermnacón bajo el supueso de que EB= F 6) Conrasar las hpóess del puno 3 bajo el supueso de que EB= F Solucones El prmer problema que enemos que resolver es hallar los valores de los resduos para las observacones número 4 y 5. Para ello, enemos en cuena que las dos ecuacones normales de los coefcenes mponen resrccones sobre los resduos, ya que = = uˆ ux ˆ Por lo ano, en nuesro caso concreo se verfcará que 4

u ˆ + u ˆ + u ˆ 3 + u ˆ 4 + u ˆ 5 ux ˆ + ux ˆ + ux ˆ 3 3 + ux ˆ 4 4 + ux ˆ 5 5 Susuyendo los valores de la abla se obene que 3+ 0+ uˆ4 + uˆ5 3 3+ 0 4 + 5uˆ4 + 6uˆ5 es decr, u ˆ 4 + u ˆ 5 = 5uˆ4 + 6uˆ5 = 7 Resolvendo, el ssema aneror, se obene que uˆ4 = uˆ5 = El esmador nsesgado de la varanza de las perurbacones vene dado por = σ ˆ = Aplcando la fórmula nuesro caso se obene que 5 uˆ uˆ = + ( 3) + 0 + ( ) + σ ˆ = = = 6 5 3 Obsérvese que en el denomnador de la fórmula fgura - (en lugar de ), debdo precsamene a que se perden grados de lberad por las resrccones que mponen las ecuacones normales. Para que exsa una esrca proporconaldad enre el consumo y la rena se debe verfcar la sguene relacón eórca: C consane R = El modelo propueso s prescndmos de la perurbacón, que no alera el valor medo de la varable endógena - se verfca esa propedad ya que C = R En cambo, en un modelo con érmno ndependene no se verfcaría esa propedad, ya que en ese caso C + R = = + consane R R R a) Para esmar hay que mnmzar la sguene expresón: Por lo ano, es decr, S = [ uˆ ] ˆ = C R ds d ˆ = = = C ˆ R R = 5

ˆ = = = CR b) El esmador de la varanza de las perurbacones [ uˆ ] ˆ C R = = σ ˆ = = En la expresón aneror, en el denomnador aparece -, debdo a que se ha perddo un solo grado de lberad, ya que solamene hay una ecuacón normal que mponga resrccones sobre los resduos. c) Como no hay érmno ndependene, la reca ajusada pasa por el orgen. En ese caso, a dferenca del caso en que ajusamos una reca sn resrccones (es decr, con érmno ndependene), solamene enemos una ecuacón normal para el ajuse, que vene dada por C ˆ R R = [ uˆ ] R = = En cambo, al no haber érmno ndependene, no enemos una ecuacón normal relava a ese érmno, y por ano, no podemos esablecer que se cumpla que = R uˆ =0. Recordemos que esa propedad se deducía de la prmera ecuacón normal de la reca asocada al érmno ndependene. En ese caso, al prescndr del érmno ndependene, se prescnde ambén de la prmera ecuacón normal. En consecuenca, no podemos predecr cuál es el valor de uˆ. = 3 a)en el lenguaje economérco el modelo se puede expresar de la sguene forma: X = α + u donde u ~ NID(0, σ ) El hecho de que la muesra se ha exraído en un muesreo aleaoro smple mplca que las X y, por ano, las perurbacones aleaoras son ndependenes enre sí. Es decr, Euu ( ) 0 =, para. Por ora pare, la varanza de las X exraídas endrán la msma varanza ya que provenen de una poblacón consane. De acuerdo con lo aneror, se deduce que EX ( ) = E( α + u) = α EX ( α) = Eu ( ) = σ Por ano, 6

X ~ N( ασ, ) Una dferenca de carácer meramene formal. En lenguaje esadísco se suele ulzar la desvacón ípca para como dspersón, menras que en economería es más usual ulzar la varanza. b) Para esmar α aplcamos el crero mínmo-cuadráco: Por lo ano, es decr, S = uˆ = [ X αˆ] = = ds = [ X αˆ ] d ˆ α = X = α ˆ = = X Como puede verse, la ecuacón normal nos ndca que [ X αˆ] = uˆ = = lo que mplca una resrccón sobre los resduos. c) El esmador de σ vendrá dado por = = σ ˆ = = uˆ = [ X αˆ] En ese caso, dado que solo hay una resrccón sobre los resduos, el número de grados de lberad es -. d) Como ya hemos vso en el aparado b), uˆ =0 4 a) ( R R)( E E) ( RE ER RE + RE) ˆ = = = = ( R R) ( R RR + R ) = = R E E R R E + RE R E ER RE + RE = = = = = = R RR + R R RR + R = = = 7

RE RE = 4345 0 50 7 845 = = =,496 30.650 0 50 5.650 R R = ˆ ˆ 7 0,496 50 0, 4779 = E R = = Por lo ano, la reca de regresón ajusada es la sguene: Eˆ ˆ ˆ = + R = 0, 4778 + 0,496 R b) La elascdad gaso en educacón-rena esmada para el promedo de las famlas de la muesra será la sguene: deˆ R ˆ R 50 ˆ εe/ R= =,496 =, 0683 dr E E 7 c) La descomposcón de la varanza oal del gaso en educacón será gual a ˆ ˆ E ˆ E E E u = = = = + Para la muesra dsponble se obenen los sguenes resulados: Varanza oal: 0 0 = = E E E 0 E 6 0 7 = = = 3, 0 0 0 Varanza explcada: 0 0 Eˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ E ( R) ( R) + + = = = 0 0 0 0 ˆ ( R R ) ( R R ) = ˆ = = = 0 0 0 ( R R)( E E) ( R R) ( R R)( E E) = = ˆ = 0 0 ( R R) = = ˆ = 845,496 =, 6376 0 Varanza resdual: La varanza resdual se obene como dferenca enre la varanza oal y la varanza explcada por la regresón: 0 0 0 uˆ ˆ ˆ E E E E = = = = = 3,, 6376,564 0 0 0 d) El coefcene de deermnacón se defne como la proporcón de la varanza oal explcada por la regresón, es decr, 8

R = 0 0 Eˆ ˆ E 6,376 = =,9574 3, E E = e) La esmacón de la varanza de las perurbacones vendrá dada por uˆ = 5, 64 ˆ σ = =, 703 8 f) Para conrasar s la rena dsponble ene o no una nfluenca sgnfcava sobre el gaso en educacón, seguremos las sguenes eapas: ) Las hpóess nula y alernava son las sguenes: H0 : H: 0 ) El esadísco para el conrase es el sguene: ˆ 0 ˆ 0 0,496 0,496 = = = = = 3, 4 ˆ σ ˆ σ 0,8385 ˆ 0, 05 5.650 ( R R) = El esadísco, bajo la hpóess nula se dsrbuye como de Suden con - grados de lberad, es decr, ~ 3) Regla de decsón S selecconamos un nvel de sgnfcacón del 5%, enonces en las ablas de la de Suden con - grados de lberad, se encuenra el sguene valor en las ablas: α / 0,05/ = 8 =,306 / Como > α, es decr, como 3, 4 >,306, se rechaza la hpóess nula. g) -,306 0,306 3, 4 9

) Para conrasar s la elascdad gaso en educacón-rena dsponble es o no superor a, para E=7 y R=50 (es decr, para el promedo de las famlas de la muesra), sabemos que R 50 εe/ R= = E 7 50 Debemos conrasar s εe/ R= =, frene a la alernava ε E/ R>. 7 Por lo ano, las hpóess nula y alernava son las sguenes: 7 H0 : =,4 50 H: > 0,4 ) El esadísco para el conrase es el sguene: ˆ 0 0,496 0,4 = =,860 ˆ σ ˆ 0, 05 3) Regla de decsón S selecconamos un nvel de sgnfcacón del 5%, enonces en las ablas de la de Suden con - grados de lberad, se encuenra el sguene valor en las ablas para un conrase de una cola: α 0,05 = 8 =, 860 Como < α, es decr, como 0,86 <,860, no puede acepar la hpóess alernava, con un nvel de sgnfcacón del 5%, de que la elascdad gasos en educacón-rena dsponble es superor a en el puno (E=7;R=50). 0 0,86,860 5 ) ( Y Y)( X X) Y X YX = = = ˆ = = ( X X) X X = = F B 0

) F F Y = Y X = F = B B ˆ ˆ = = F EB F u = Y Y = E = B B ˆ ˆ = = = 3) ˆ σ EB F ˆ σ B ( ) EBF EBF = = = = ( ) 9 ˆ B B B X = F ˆ = = B ˆ σ ˆ EB F 9B F F 4) = B = B = 3 EB F F F 9B 9B