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Econometria > Esquema > Flashcards

Esquema Flashcards

1
Q

Modelo económetrico

A

Describir y evaluar una relación entre variables a través de métodos estadísticos

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2
Q

Relación lineal

A

Estimar la mejor línea recta que relacione Y y X que minimice las distancias verticales de las observaciones

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3
Q

Tipos de datos

A

Series de tiempo t
Corte transversal i
Panel ti

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4
Q

ANOVA

A

Análisis de varianza

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5
Q

Modelo dinámico

A

Análisis de comportamientos pasados de variables dependientes e independientes

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6
Q

Medidas de tendencia central

A

Media
Mediana
Moda

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7
Q

Dispersion

A

Varianza
Desviación estándar

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8
Q

Sesgo

A

Asimetría
Kurtosis

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9
Q

Intervalos de confianza

A

Rango dentro del que se encuentra un parámetro desconocido

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10
Q

Distribución normal

A

La función de densidad es simétrica respectó a la media

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11
Q

MELI

A

Mejor estimador linealmente insesgado

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12
Q

Propiedades de los estimadores

A

Insesgados
Consistentes
Lineal
Eficiente

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13
Q

Forma matriz

A

B=X’Y (X’X)^-1

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14
Q

1 y 2 Supuesto MCO

A

relación lineal en los parámetros

la variable independiente X no es estocastica sus variables son independientes al error

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15
Q

3 y 4 supuesto de MCO

A

el término del error tiene una media o valor esperado de 0

Termino de error tiene una varianza constante

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16
Q

5 y 6 supuesto de MCO

A

Las variables aleatorias ut son estadísticamente independientes

Termino de error esta distribuido en forma normal

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17
Q

7 8 y 9 supuesto de MCO

A

grados de libertad, la cantidad de observaciones no debe ser mayor al número de variables independientes

No multicolinealidad

No hay cambio estructural

18
Q

Niveles

A

Cuando X cambia en una unidad, permaneciendo el resto de las variables constantes, Y varía en promedio beta unidades

19
Q

Lineal log

A

Cuando X varia en 1%, Y varia en promedio beta/100 unidades

20
Q

Log lineal

A

Cuando X varia en una unidad, Y varia en promedio 100 * beta %

21
Q

Log log

A

Cuando X varia en 1%, Y varia en promedio beta%

22
Q

Cuadrático

A

Cuando x varia en una unidad, Y varia en promedio beta1 + 2 beta X

23
Q

R2 coeficiente de determinación

A

Porcentaje de variación en Y que es explicada en promedio por las variaciones de las variables independientes en su conjunto

24
Q

R2 ajustada

A

Indica porcentaje de variación explicado sólo por aquellas variables independientes que en realidad afectan a la variable explicada

25
Q

t student

A

Prueba de significancia individual
P-value<0.1 el estimador es significativo

26
Q

Prueba F

A

Prueba de significancia global
P-value < 0.1 los estimadores en su conjunto son significativos

27
Q

Normalidad

A

La media mediana y moda son iguales
También sirven las medidas de asimetría

28
Q

Causas de no normalidad

A

Las variables dependientes e independientes no tienen distribución normal -> los residuales no tendrían una distribución normal

La serie de datos posee valores atípicos

Insuficiente tamaño de la muestra

29
Q

Consecuencia de no normalidad

A

Estimadores insesgados, pierden eficiencia

No se pueden hacer pruebas de hipótesis

30
Q

Detección de normalidad

A

Informales: histograma
gráfico probabilidad probabilidad
Gráfico cuantil cuantil

Formales:
Jarque Bera. P-value > 0.05 Ho acepta se distribuye normal
Shapiro Francia
Shapiro wilk
Anderson

31
Q

Solución de no normalidad

A

Aumentar el tamaño de la muestra
Re especificar el modelo
Variable dummy

32
Q

Autocorrelacion

A

Se refiere a la correlación entre ut y sus valores pasados

33
Q

Causas de autocorrelacion

A

Se omitieron variables

Especificación incorrecta

34
Q

Consecuencia de autocorrelacion

A

Los estimadores son ineficientes

F y t no son confiables

R2 sobreestimada

35
Q

Detección de auto correlación

A

Informal: gráfico de residuales

Formal: durbin Watson p>0.05 no hay auto
Breusch Godfrey

36
Q

Heterocedasticidad

A

La varianza no es constante

37
Q

Causas heterocedasticidad

A

Problemas en especificación

Los datos tienden a agruparse

Forma funcional incorrecta

38
Q

Consecuencia heterocedasticidad

A

No son eficientes por que no tienen varianza minima

Los intervalos y y f no son válidos

Las pruebas no son confiables

39
Q

Detección heterocedasticidad

A

Prueba breusch pagan

P > 0.05 varianza constante

Prueba white

Koenker basset

40
Q

Solución de heterocedasticidad

A

Respecificar el modelo: forma funcional, modelo dinámico, reescalar log o índice

Econometria (1 decks)

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