A) Prova d'hipòtesis B) Teoria dels jocs C) Anàlisi de regressió D) Arbres de decisió
A) La correlació implica relacions més fortes que la causalitat. B) La correlació mostra una relació entre variables, mentre que la causalitat implica que una variable afecta directament l'altra. C) La correlació és el mateix que la causalitat en econometria. D) La causalitat implica una relació més fiable que la correlació.
A) L'anàlisi de dades d'un moment concret en el temps. B) L'estudi de dades recollides al llarg del temps. C) Un mètode per predir tendències econòmiques futures. D) La classificació de variables econòmiques.
A) Els residus segueixen una distribució normal. B) El model és lineal. C) La variància dels termes d'error és constant. D) Els termes d'error no estan correlacionats.
A) Endogeneïtat B) Heteroscedasticitat C) Multicolinealitat D) Autocorreŀlació
A) Una variable que adopta el valor de 0 o 1 per representar categories. B) Una variable amb valors que varien contínuament. C) Una variable utilitzada només per a la regressió no lineal. D) Una variable utilitzada per a la prova d'autocorreació.
A) La presència de valors atípics en les dades. B) Un tipus d'autocorreació. C) Quan la variància dels termes d'error no és constant. D) Una mesura de la incertesa en l'anàlisi de regressió.
A) Les dades transversals s'utilitzen per a la predicció, mentre que les dades de sèries temporals s'utilitzen per a l'anàlisi. B) Les dades de sèries temporals representen entitats, mentre que les dades transversals representen el temps. C) Les dades transversals es recullen en un moment concret, mentre que les dades de sèries temporals es recullen al llarg del temps. D) Les dades transversals són contínues, mentre que les dades de sèries temporals són categòriques.
A) Classificar dades econòmiques. B) Predir tendències econòmiques futures. C) Comprovar l'existència d'endogeneïtat. D) Estimar la relació entre les variables dependents i independents.
A) Extreure relacions senzilles de conjunts de dades grans. B) Crear models teòrics complexos sense utilitzar dades. C) Centrar-se exclusivament en dades històriques. D) Ignorar l'anàlisi estadística en els estudis econòmics.
A) Ragnar Frisch B) Udny Yule C) Jan Tinbergen D) Henry Ludwell Moore
A) "Political Arithmetick" de Sir William Petty B) "Mathematical Psychics" de Francis Ysidro Edgeworth C) "Synthetic Economics" d'Henry Ludwell Moore D) "Manual of Political Economy" de Vilfredo Pareto
A) Eficiència B) Consistència C) Biaix D) Imparcialitat
A) Estimació de la màxima versemblança B) Mètode general de moments C) Mínims quadrats ordinaris (MCO) D) Estadística bayesiana
A) Segments de línia solapats B) Solucions lineals òptimes C) Sèries mínimes operatives D) Mínims quadrats ordinaris
A) Estadística bayesiana B) Enfocs clàssics o frequentistes C) Mínims quadrats ordinaris (MQO) D) Mètode general de moments
A) Imparcialitat B) Eficiència C) Consistència D) Biaix
A) Card (1999). B) Mínims quadrats ordinaris. C) Disseny de discontinuïtat en la regressió. D) Anàlisi de diferències en diferències.
A) The Journal of Applied Econometrics B) Econometrica C) The Review of Economics and Statistics D) Econometric Reviews
A) Modelatge causal estructural B) Assajos controlats aleatoritzats C) Anàlisi de sèries temporals D) Econometria bayesiana
A) Collinearitat B) Biaix en la especificació C) Causalitat bidireccional D) Manipulació de dades per obtenir resultats desitjats
A) Utilitzant només dades històriques. B) Augmentant la mida de la mostra dels seus estudis. C) Ignorant completament la crítica. D) Adoptant metodologies quasi-experimentals.
A) Programari estadístic avançat. B) Consens d'experts. C) Un conjunt de dades ampli. D) Cal conèixer l'hipòtesi contrafactual.
A) Tendències històriques. B) El que podria haver estat. (O: L'hipòtesi contrafactual.) C) Informació qualitativa. D) Mostres aleatòries. |