Resumen de preguntas del libro Econometría de Gujarati 5ta edición

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Resumen de preguntas del libro Econometŕıa de Gujarati
5ta edición
Para un repaso de conceptos de Estad́ıstica, lea del Apéndice A, los puntos A7 “Estimación
puntual y por intervalos” y A.8 “Prueba de Hipótesis”.
Introducción
1. ¿Por qué la Econometŕıa es una disciplina aparte?
2. ¿Qué tipo de afirmaciones hace la teoŕıa económica?
3. ¿Cuál es el trabajo del econometrista? ¿Cuál es el interés principal de la economı́a matemáti-
ca?
4. ¿Cuáles son los pasos de la metodoloǵıa de la Econometŕıa? Explique brevemente cada uno
de ellos.
Caṕıtulo 1. Naturaleza del análisis de regresión
1. ¿Cuál es la interpretación moderna de la regresión? Cite tres ejemplos que haya comprendido
del libro.
2. ¿Cuál es la diferencia entre relaciones estocásticas y determińısticas?
3. ¿Cuál es la diferencia entre el análisis regresión y de correlación?
4. ¿En cual y porque el tratamiento es simétrico y cual es asimétrico? Justifique.
5. ¿Cuál es la terminoloǵıa y la notación asociada a las variables bajo estudio?
6. ¿Qué tipos de datos hay disponibles para el análisis emṕırico? Describa brevemente cada
uno de ellos.
7. Enumere las principales razones de fallas de calidad de los datos. ¿Qué debe tener en mente
el investigador?
8. ¿Cuál son las cuatro categoŕıas de clasificación de una variable? Describa brevemente cada
una.
Caṕıtulo 2. Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas
básicas
1. ¿Cuál es la diferencia entre media condicional y media incondicional?
2. ¿Qué es, desde el punto de vista geométrico, una curva de regresión poblacional?
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3. ¿Qué significa la expresión 2.2.2 y que β1 y β2?
4. ¿Cuál es el significado del término lineal? ¿Cuál es el pertinente?
5. ¿Cómo se interpreta la ecuación 2.4.1? Cual son los dos componentes involucrados?
6. Importancia del término de perturbación ¿Por qué no se crea un modelo de regresión con
tantas variables como sea posible?
7. ¿A qué se denomina Función de Regresión Muestral?
8. ¿Qué es un estimador? ¿Qué es una estimación?
9. Lea atentamente “Resumen y conclusione” del caṕıtulo 2.
Caṕıtulo 3. Modelo de regresión con dos variables: problemas de es-
timación
1. ¿Cuáles son las propiedades numéricas de los estimadores MCO?
2. ¿Cuál son las propiedades de la ĺınea de regresión?
3. ¿Cuáles son los supuestos del modelo de regresión? Describa brevemente cada uno
4. ¿Qué son los grados de libertad?
5. Enumere las propiedades de los errores estándar de b1 y b2.
6. Enumere las propiedades del teorema Gauss-Markov.
7. ¿Qué es el r2 y que mide? ¿Cuáles son sus propiedades?
8. ¿Qué es el coeficiente de correlación? ¿Cuáles son sus propiedades?
9. Lea atentamente “Resumen y conclusiones” del caṕıtulo 3.
Caṕıtulo 4. Modelo clásico de regresión lineal
1. ¿Qué distribución posee u y cuanto vale su media, varianza y covarianza?
2. ¿Por qué debe formularse el supuesto de normalidad?
3. ¿Cuáles son las propiedades de los estimadores MCO según el supuesto de normalidad?
4. Lea atentamente “Resumen y conclusiones” del caṕıtulo 4.
Caṕıtulo 5. Regresión con dos variables
1. 5.10 Analice las formulas asociadas a una predicción media y a una predicción puntual.
(a) ¿Cuál es la diferencia entre ambas predicciones?
(b) ¿Cuál es la diferencia que existe en las formulas asociadas?
2. Analizando la figura 5.6 ¿Cómo son los intervalos de confianza de Y media e Y individual?
¿Por qué se da esta situación?
3. Lea atentamente “Resumen y conclusiones” del caṕıtulo 5.
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Caṕıtulo 6. Extensiones del modelo de regresión
1. Pág. 156 Lea atentamente la pagina, desde el segundo párrafo y con ayuda del ejemplo 6.2,
extraiga conclusiones.
2. ¿Cuál es la caracteŕıstica de la función de un modelo log-lineal o log-log?
3. ¿Cómo es su elasticidad y quien lo determina?
4. ¿Cuál es la caracteŕıstica de la función de un modelo log-lin y lin-log?
5. ¿Cómo es su elasticidad y quien lo determina?
6. En este modelo ¿Qué mide el coeficiente de la pendiente? ¿Cuáles son las caracteŕısticas del
modelo reciproco? Interprete con ayuda de la figura 6.6.
7. Analice la información brindada por la tabla 6.6 y el ejemplo 6.6.
8. Lea atentamente “Resumen y conclusiones” del caṕıtulo 6.
Caṕıtulo 7. Análisis de regresión múltiple: el problema de la estima-
ción
1. Sección 7.8 ¿Cuál es la propiedad asociada al R2?
2. Analice la ecuación 7.8.4 y busque en el texto que se comprende de ella.
3. ¿Cuándo es posible comparar del R2?
4. Lea la sección “el juego de maximizar R2”.
5. Lea la sección 7.10 Modelo de regresión polinomial.
6. Defina el coeficiente de correlación de orden cero.
7. Defina el coeficiente de correlación parcial.
8. Que indica el orden de un coeficiente de correlación parcial.
Caṕıtulo 8. Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferen-
cia
1. En el ı́tem 8.3, ¿Qué postulado se hace sobre β2? ¿Qué establece la hipótesis nula? ¿A qué
conclusión se llega? ¿Cómo se interpreta el valor obtenido?
2. En el ı́tem 8.4 ¿Cuál es la hipótesis nula considerada? ¿Cómo se denomina?
3. Mirando la tabla 8.3, analice como se obtiene el valor del estad́ıstico F ¿Qué conclusión se
extrae respecto a la hipótesis?
4. Lea la ecuación 8.4.11 y lea como están relacionadas la F y el R2.
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Caṕıtulo 9. Modelo de regresión con variables dicotómicas
1. ¿Cuál es la naturaleza de las variables dicotómicas?
2. ¿Qué precaución debemos tener con las variables dicotómicas? Enuncie brevemente cada uno
de los aspectos.
3. ¿Qué tipo de efecto de interacción al utilizar variables dicotómicas tiene sobre la media Y?
¿Cómo se construye un efecto de interacción?
4. ¿Cómo se utiliza la variable dicotómica para el estudio de análisis estacional?
5. ¿Qué sucede si la variable dependiente es dicotómica?
6. Parte 2 Flexibilización de los supuestos del modelo clásico.
7. Analice el resumen de los supuestos presentados nuevamente aqúı.
Caṕıtulo 10. Multicolinealidad
1. ¿Que designa el término de multicolinealidad?
2. Analice y extraiga conclusiones de la figura 10.1.
3. ¿Por qué supone el modelo clásico de regresión lineal que no hay multicolinealidad entre las
columnas de X?
4. ¿Cuáles son las fuentes de multicolinealidad?
5. ¿Por qué en econometŕıa, la multicolinealidad ocasiona mucho daño?
6. ¿Cuáles son las consecuencias teóricas de la multicolinealidad?
7. ¿Cuáles son las consecuencias prácticas de la multicolinealidad?
8. ¿Qué es el FIV y como se define su fórmula? ¿Qué muestra el FIV?
9. ¿Cómo se conoce el inverso del FIV?
10. ¿Cómo detectamos la multicolinealidad?
11. ¿Cuáles son las medidas correctivas?
12. Lea el procedimiento del ejemplo ampliado 10.10.
Caṕıtulo 11. Heterocedasticdad
1. ¿Cuál es la naturaleza de la heterocedasticidad? Analice esto mirando la figura 11.1 y 11.2.
2. ¿Cuáles son las razones por las cuales las varianzas de Î1
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i puede n ser variable?
3. En presencia de heterocedasticidad ¿Sigue siendo MELI el estimador?
4. El método de Mı́nimos Cuadrados Generalizados (MCG) ¿Qué conocimiento seŕıa recomen-
dable aprovechar
5. ¿Qué tipo de esquema querŕıamos diseñar?
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6. En resumen ¿Qué es MCG?
7. ¿Cuál es la diferencia entre MCG y MCO?
8. ¿Cuál es la consecuencia de estimar MCO con heterocedasticidad?
9. Analice los métodos informales de detección de la heterocedasticidad.
10. ¿Qué análisis de β hace la prueba de Park para detectar la heterocedasticidad?
11. ¿Qué similitudes presenta la prueba de Glejser a la de Park?
12. ¿Qué significa la expresión 11.5.10?
13. ¿Cuáles son los pasos de Goldfeld-Quant?
14. ¿Qué análisis se realiza sobre λ?
15. ¿Cómo procede la prueba de White?
16. ¿Cuándo proceder cuando se conoce σ2i ?
17. Analice los diversos supuestos sobre los patrones de heterocedasticidad.
18. Lea atentamente “Resumen y conclusiones”.
Caṕıtulo 12. Autocorrelacion
1. ¿Cómo se define eltérmino “autocorrelacion”?
2. ¿Cuál es la diferencia entre autocorrelacion y correlación serial?
3. ¿Cuáles son las razones por la ocurre la correlación serial?
4. ¿Sigue siendo los estimadores MELI?
5. ¿Cómo se detecta la autocorrelacion a través del Durbin-Watson?
6. ¿Cómo arma las diversas regiones? Ayúdese con la figura 12.10.
7. ¿Cuál es el mecanismo de prueba de Durbin-Watson?
8. ¿En que supuestos se basa la prueba d?
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