ECONOMETRÍA I

Licenciatura DADE. Curso 2005 - 2006

PRIMER EJERCICIO OBLIGATORIO

CUESTIONES

A. ¿Por qué se define con el apellido de “básico” el modelo de Regresión Lineal estudiado en el curso?

B. ¿Cuales son las hipótesis básicas que acompañan la definición del Modelo

de Regresión Lineal?

C. ¿Qué ventajas ofrece la hipótesis de linealidad impuesta sobre el Modelo de Regresión Lineal?

D. Atendiendo a los órdenes genéricos presentados en la introducción del

MBRL ¿Cuál es el orden del producto matricial YX ''β ?

E. ¿Cómo pueden resumirse en una única expresión genérica las hipótesis básicas de nulidad en media, varianza constante y covarianza serial nula relativa a la perturbación aleatoria del MBRL?.

F. Qué diferencia existe entre un modelo econométri co temporal, transversal y

de datos de Panel y qué motiva la elección de uno frente a otro.

G. ¿Qué se entiende por frecuencia de los datos utilizados en la construcción de un MBRL y qué aspectos condicionan la elección de una determinada frecuencia en la etapa de especificación de un modelo?

H. ¿Qué se entiende por etapa de especificación de un MBRL?

I. ¿Que se pretende computar en la etapa de estimación del MBRL?

J. ¿Cuál es el objetivo de la etapa de estimación en un MBRL?

K. ¿Qué hipótesis básicas resultan fundamentales para sostener la Insesgadez

de los estimadores MCO del MBRL?

L. La correlación entre dos variables ¿implica causalidad?

M. ¿Cómo afecta la hipótesis de normalidad de la perturbación aleatoria a la expresión del estimador Máximo Verosímil?

N. ¿Por qué razón no usamos como estimador de la varianza de la

perturbación aleatoria la suma cuadrática residual entre el número de observaciones “n”?.

O. ¿Qué importancia tiene la hipótesis de normalidad de la perturbación aleatoria en relación con la distribución de los parámetros MCO del MBRL?

EJERCICIOS NUMÉRICOS

A. Suponga que se han estimado los valores de los parámetros de la siguiente ecuación de regresión que relaciona el incremento de las ventas de una empresa a lo largo de una serie de trimestres (V) con el incremento en los gastos en publicidad en esos mismos trimestres (GP) y el incremento del Consumo Privado a nivel nacional (CP).

iiii eCPGPV +++= 75,035,125,0

Suponga que, durante los últimos tres trimestres, se han observado incrementos de las ventas del 6,5% / 6,9% y 6,5%. Durante estos mismos trimestres, el gasto en publicidad creció en la empresa un 2,5% / 2,4% y 2,8% y el consumo privado lo hizo un 3,5%, 3,4% y 3,1% a nivel nacional.

1.- Compute los errores que el modelo comete en estos tres trimestres, tanto en términos absolutos, como en relación porcentual al verdadero valor del crecimiento de las ventas.

2.- Compute qué crecimiento de la publicidad sería necesario para obtener un incremento de las ventas del 8% el próximo trimestre supuesto un escenario de crecimiento del Consumo idéntico en promedio al registrado en los últimos tres trimestres.

- Partiendo de los datos que se muestran en la siguiente tabla para Y y para

X, calcule los parámetros del MBRL así como la matriz de varianzas y covarianzas de esos parámetros 1.

y X1 X2 -3 5 2 -1 10 6 0 20 5 2 25 7 7 40 10

1 Extraído de Pulido. A, “Modelos Econométricos”. Ed. Pirámide

B. PARA HACER EN E-VIEWS. La siguiente tabla, presenta los datos de Precio del Oro, Índice de Precios al Consumo e Índice de la Bolsa de Valores de Nueva York2. Utilizando modelos de regresión:

1.- Decida qué inversión (en oro o en bolsa) constituye una mayor protección contra la inflación (muestre las salidas de e-views utilizadas para llegar a esta conclusión). 2.- Comente las diferencias entre el resultado obtenido y el que resultaría de la comparación simple de la rentabilidad de ambos mercados

Año Precio Oro

(US$ por Onza) IPC

1982-1984=100 Índice Bolsa NY

Fin 1965=100 1977 147.98 60.6 53.69 1978 193.44 65.2 53.70 1979 307.62 72.6 58.32 1980 612.51 82.4 68.10 1981 459.61 90.9 74.02 1982 376.01 96.5 68.93 1983 423.83 99.6 92.63 1984 360.29 103.9 92.46 1985 317.30 107.6 108.90 1986 367.87 109.6 136.00 1987 446.50 113.6 161.70 1988 436.93 118.3 149.91 1989 381.28 124.0 180.02 1990 384.08 130.7 183.46 1991 362.04 136.2 206.33

2 Extraído de Gujarati D.N. “Econometría”. Mc. Graw-Hill.