Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economıa y la

Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economı́a y la Empresa
Prueba de evaluación tipo test asignatura Econometrı́a II (GECO Grupo C)
Modelos de Elección Discreta
Nombre y Apellidos: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . DNI: . . . . . . . . . . . . . . . . . . Grupo: . . . . . . . . . .
Pregunta
1
2
3
4
5
6
a
a
a
a
a
a
Opciones
b c d
b c d
b c d
b c d
b c d
b c d
Calificación
1. Indique la expresión incorrecta:
A. Un modelo lineal múltiple en el que la variable dependiente es dicotómica no puede ser estimado por el
método de Mı́nimos Cuadrados Ordinarios.
B. En un modelo lineal múltiple en el que la variable dependiente es binaria se estima la probabilidad de que
dicha variable sea igual a 1.
C. Uno de los inconvenientes del modelo lineal de probabilidad es que las predicciones de la variable dependiente
pueden ser mayores que 1.
D. Las regresiones Logit y Probit son modelos de regresión no lineales.
1.
2. Indique la expresión correcta:
A. El efecto marginal para una variable Xj en el modelo Logit es
densidad de una normal de media 0 y varianza 1.
∂Yi
∂Xji
= φ(zi )βj donde φ es la función de
B. El efecto marginal para una variable Xj en el modelo Probit es
densidad de una normal de media 0 y varianza 1.
∂Yi
∂Xji
=
e−zi
β
(1+e−zi )2 j
C. El efecto marginal para una variable Xj en el modelo Logit es
de densidad de una normal de media 0 y varianza 1.
∂Yi
∂Xji
=
1
β
ezi (1+e−zi )2 j
D. El efecto marginal para una variable Xj en el modelo Probit es
densidad de una normal de media 0 y varianza 1.
∂Yi
∂Xji
donde φ es la función de
donde φ es la función
= φ(zi )βj donde φ es la función de
2.
3. Se define el ood-ratio como:
A. El número de veces que es menos probable que ocurra un fenómeno a que no ocurra.
B. El porcentaje de aciertos de que ocurra un fenómeno a que no ocurra
C. El número de veces que es más probable que ocurra un fenómeno a que no ocurra.
D. Ninguna de las opciones anteriores es correcta.
3.
4. En un estudio con 150 personas se ha observado si tiene la vivienda que habita en propiedad o no, sus ingresos y si
trabaja o no. Los resultados obtenidos mediante un ajuste de un modelo Logit han sido los siguientes:
Variable
Estimación
Término Independiente
-1.54
Ingresos
0.0005
Trabajo
0.45
El odd-ratio para una persona cuya renta es 1800 euros y tiene trabajo es:
A. −0,19
B. 0,8269 e implica que es 0.8269 veces más probable que dicha persona tenga la vivienda que habita en
propiedad frente a que no la tenga.
C. 0,8269 e implica que por cada persona que en dichas condiciones tiene la vivienda que habita en propiedad
hay 1.2092 que no.
D. 1,2092 e implica que es 1.2092 veces menos probable que dicha persona tenga la vivienda que habita en
propiedad frente a que no la tenga.
4.
5. Dados los datos de la pregunta 4:
A. Es 1.6487 veces más probable que tenga en propiedad un individuo con unos ingresos en 100 euros superiores
a otros.
B. Es 1.568 veces menos probable que tenga en propiedad la vivienda que habita un individuo que trabaja que
otro que no lo hace.
C. Es 1.568 veces más probable que tenga en propiedad la vivienda que habita un individuo que trabaja que
otro que no lo hace.
D. Las opciones A y C son correctas.
5.
6. Dados los datos de la pregunta 4:
A. La probabilidad de que tenga en propiedad la vivienda que habita un individuo con unos ingresos de 20000
euros que no trabaja es de 0.9998.
B. La probabilidad de que tenga en propiedad la vivienda que habita un individuo con unos ingresos de 12000
euros que no trabaja es de 0.9926.
C. La probabilidad de que tenga en propiedad la vivienda que habita un individuo con unos ingresos de 20000
euros que trabaja es de 0.9998.
D. La probabilidad de que tenga en propiedad la vivienda que habita un individuo con unos ingresos de 12000
euros que trabaja es de 0.9885.
6.
¡¡Importante!!: sólo se corregirán las respuestas especificadas en la tabla inicial.