Econometría

1. La econometría es una rama de la economía que utiliza técnicas estadísticas, matemáticas e informáticas para analizar datos económicos. Consiste en la aplicación de métodos estadísticos a modelos económicos con el fin de probar teorías y predecir tendencias futuras. Gracias a la econometría, los economistas pueden cuantificar la relación entre distintas variables económicas y tomar decisiones fundamentadas en análisis basados en datos. La econometría desempeña un papel crucial en diversos campos, como las finanzas, la empresa, las políticas públicas y el mundo académico, ya que proporciona valiosos conocimientos sobre el comportamiento económico y ayuda a los responsables políticos a diseñar estrategias eficaces para promover el crecimiento económico y la estabilidad.

¿Qué método se utiliza habitualmente en econometría para estimar las relaciones entre variables?

A) Teoría de juegos
B) Árboles de decisión
C) Comprobación de hipótesis
D) Análisis de regresión

2. ¿Cuál es la diferencia entre correlación y causalidad en econometría?

A) Correlación es lo mismo que causalidad en econometría
B) La correlación muestra una relación entre variables; la causalidad implica que una variable afecta directamente a la otra.
C) La causalidad implica una relación más fiable que la correlación
D) La correlación implica relaciones más fuertes que la causalidad

3. ¿Qué es el análisis de series temporales en econometría?

A) El estudio de los datos recogidos a lo largo del tiempo
B) El análisis de datos de un único punto en el tiempo
C) Clasificación de las variables económicas
D) Un método para predecir las tendencias económicas futuras

4. ¿Qué es la heteroscedasticidad en econometría?

A) Cuando la varianza de los términos de error no es constante
B) Una medida de la incertidumbre en el análisis de regresión
C) La presencia de valores atípicos en los datos
D) Un tipo de autocorrelación

5. ¿Cuál es la diferencia entre datos transversales y series temporales en econometría?

A) Los datos transversales se utilizan para la previsión, los datos de series temporales para el análisis
B) Los datos de series temporales representan entidades, los datos transversales representan tiempo
C) Los datos transversales se recogen en un único momento, mientras que los datos de series temporales se recogen a lo largo del tiempo.
D) Los datos transversales son continuos, los datos de series temporales son categóricos

6. En econometría, ¿qué es una variable ficticia?

A) Una variable con valores que varían continuamente
B) Variable utilizada para comprobar la autocorrelación
C) Variable utilizada únicamente para la regresión no lineal
D) Una variable que toma el valor 0 o 1 para representar categorías

7. ¿Para qué sirve la regresión MCO (mínimos cuadrados ordinarios) en econometría?

A) Para comprobar la endogeneidad
B) Clasificar los datos económicos
C) Predecir las tendencias económicas futuras
D) Estimar la relación entre las variables dependientes e independientes

8. ¿Cuál es el supuesto clave de la homocedasticidad en el análisis de regresión?

A) Los residuos se distribuyen normalmente
B) Los términos de error no están correlacionados
C) El modelo es lineal
D) La varianza de los términos de error es constante

9. ¿Qué prueba el estadístico Durbin-Watson en el análisis de regresión?

A) Autocorrelación
B) Heteroscedasticidad
C) Multicolinealidad
D) Endogeneidad

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