TEST TEMA 4 ECONOMETRIA I

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TESTE ACADEMIA PREPARACIÓN EXAMEN

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Carla

Spain

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#	Jeux	Précision	temps
1	Carla 19 Novembre 2025	% 100	00:30

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TEST TEMA 4 ECONOMETRIA IVersion en ligne TESTE ACADEMIA PREPARACIÓN EXAMEN par Carla 1 La multicolinialidad a Es un problema muestral b Será mayor cuanto mayor sea la correlación entre el regresando y los regresores c Supone siempre el incumplimiento de las hipótesis del MRLNC, pues implica que \|X tX\| = 0 d Si es perfecta, entonces podemos estimar por MCO 2 En un modelo econométrico con dos variables explicativas, podemos tener indicios de que existe multicolinealidad. a Si obtenemos una varianza estimada de la perturbación pequeña. b Si obtenemos un coeficiente de correlación simple entre los regresores próximo a uno. c Si el R 2 es elevado. d Si el determinante de la matriz Rx toma valores próximos a uno. 3 En un MRLNC la eliminación de una variable explicativa relevante a Es siempre aconsejable. b Aumentará las varianzas estimadas de los estimadores siempre que sea una variable que causa multicolinealidad. c Llevará a que los estimadores MCO del nuevo modelo sean insesgados. d Puede no ser aconsejable si el objetivo de modelo es la predicción. 4 Si en un modelo econométrico excluimos una variable explicativa relevante que está relacionada con los otros regresores del modelo a Los estimadores MCO del modelo resultante serán estimadores sesgados de los parámetros del modelo inicial b El coeficiente de determinación no varía. c Los estimadores MCO seguirán siendo ELIO de los parámetros del modelo inicial d La perturbación aleatoria del nuevo modelo no es ruido blanco 5 Un modelo econométrico puede presentar un elevado grado de multicolinealidad a Cuando hay correlación entre la perturbación aleatoria y alguno de los regresores b Cuando se incorpora al modelo una variable explicativa con elevada variabilidad a lo largo de la muestra. c Cuando se incluye en el modelo algún regresor cuyos datos varían muy poco a lo largo de la muestra. d Cuando se observa un coeficiente de correlación elevado entre la variable endógena y alguno de los regresores

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par Carla

La multicolinialidad

Es un problema muestral

Será mayor cuanto mayor sea la correlación entre el regresando y los regresores

Supone siempre el incumplimiento de las hipótesis del MRLNC, pues implica que |X tX| = 0

Si es perfecta, entonces podemos estimar por MCO

En un modelo econométrico con dos variables explicativas, podemos tener indicios de que existe multicolinealidad.

Si obtenemos una varianza estimada de la perturbación pequeña.

Si obtenemos un coeficiente de correlación simple entre los regresores próximo a uno.

Si el R 2 es elevado.

Si el determinante de la matriz Rx toma valores próximos a uno.

En un MRLNC la eliminación de una variable explicativa relevante

Es siempre aconsejable.

Aumentará las varianzas estimadas de los estimadores siempre que sea una variable que causa multicolinealidad.

Llevará a que los estimadores MCO del nuevo modelo sean insesgados.

Puede no ser aconsejable si el objetivo de modelo es la predicción.

Si en un modelo econométrico excluimos una variable explicativa relevante que está relacionada con los otros regresores del modelo

Los estimadores MCO del modelo resultante serán estimadores sesgados de los parámetros del modelo inicial

El coeficiente de determinación no varía.

Los estimadores MCO seguirán siendo ELIO de los parámetros del modelo inicial

La perturbación aleatoria del nuevo modelo no es ruido blanco

Un modelo econométrico puede presentar un elevado grado de multicolinealidad

Cuando hay correlación entre la perturbación aleatoria y alguno de los regresores

Cuando se incorpora al modelo una variable explicativa con elevada variabilidad a lo largo de la muestra.

Cuando se incluye en el modelo algún regresor cuyos datos varían muy poco a lo largo de la muestra.

Cuando se observa un coeficiente de correlación elevado entre la variable endógena y alguno de los regresores

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La multicolinialidad

En un modelo econométrico con dos variables explicativas, podemos tener indicios de que existe multicolinealidad.

En un MRLNC la eliminación de una variable explicativa relevante

Si en un modelo econométrico excluimos una variable explicativa relevante que está relacionada con los otros regresores del modelo

Un modelo econométrico puede presentar un elevado grado de multicolinealidad

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