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Examen autoevaluacion tema 2 econometria 2 ...

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1.

Sea Xt una serie temporal "mensual". La variación absoluta intermensual se define como:

Selecciona una: a. (Xt / Xt-1 -1)

* 100 ≈ Δ lnXt*100 * 100 ≈ Δ12 lnXt*100

b. (Xt / Xt-12 -1)

c. Δ12Xt = Xt - Xt-12 d. ΔXt = Xt - Xt-1

2.

Sea Xt una serie temporal y Xt-1 la misma serie temporal retardada un período.

Lo más habitual es que haya correlación lineal entre ambas series temporales. Dicha correlación se denomina "autocorrelación" puesto que se está refiriendo a la misma variable X, pero con distintos desfases temporales, en este caso, t y t-1 (verdadero o falso): Selecciona una: Verdadero Falso

3.

Los valores de la variable que constituye la serie temporal pueden ser el resultado de una agregación dentro de un período de tiempo (día, semana, mes, trimestre, año, ...) o el valor obtenido en un instante en el tiempo (su valor no es el resultado de una agregación).

En el primer caso se habla de variable stock y en el segundo de variable flujo (verdadero o falso): Selecciona una: Verdadero Falso

4.

Los valores de la variable que constituye la serie temporal pueden ser el resultado de una agregación dentro de un período de tiempo (día, semana, mes, trimestre, año, ...) o el valor obtenido en un instante en el tiempo (su valor no es el resultado de una agregación).

En el primer caso se habla de variable stock y en el segundo de variable flujo (verdadero o falso): Selecciona una: Verdadero Falso

5.

Una serie temporal se puede descomponer en cuatro componentes no observables: Tendencia, Ciclo, Variaciones Estacionales y componente Irregular.

Selecciona una: Verdadero Falso

6.

Sea Xt una serie temporal "mensual". La variación absoluta interanual se define como:

Selecciona una: a. (Xt / Xt-1 -1)

* 100 ≈ Δ lnXt*100

b. ΔXt = Xt - Xt-1

c. Δ12Xt = Xt - Xt-12 d. (Xt / Xt-12 -1)

7.

* 100 ≈ Δ12 lnXt*100

Las series temporales se clasifican en dos: evolutivas y estacionarias.

Selecciona una: Verdadero Falso

8.

Indique qué afirmaciones son ciertas en relación a la descomposición de una serie temporal:

Selecciona una o más de una: a. La componente irregular representa los movimientos que no tienen ningún carácter sistemático (son movimientos puramente aleatorios en la serie temporal...asociados a eventos puntuales, terremotos, atentados...etc.) b. Los Ciclos son movimientos de la serie a corto plazo, as ociados a ciclos económicos. c. La Tendencia es un movimiento de la serie a largo plazo (normalmente suele ser una línea recta creciente o decreciente) d. La componente Estacional o Estacionalidad son movimientos de la serie a corto plazo (en muchas ocasiones asociados a las condiciones climáticas, como ocurren con los fenómenos turísticos)

9.

Se observa que la evolución gráfica de la serie temporal mensual de viajeros que llega n a la provincia de málaga presenta picos en los meses de "Semana Santa".

Dependiendo de si la Semana Santa cae en "marzo" o en "abril" el pico se producirá en un mes o en otro. Estos picos se pueden asociar a "problemas de calendario" propio de una serie temporal (verdadero o falso): Selecciona una: Verdadero Falso

10. La aceleración de una serie temporal representa un incremento de la tasa de variación o de la variación absoluta. Selecciona una: Verdadero Falso

11. Supongamos que tenemos una serie temporal mensual y queremos agregar los datos para convertirla en una serie anual. Cuando la serie temporal es "flujo" el dato anual es la suma de los 12 meses. Cuando la serie temporal es "stock" el dato anual se puede referir a un mes concreto (por ejemplo, el mes de diciembre) o hacer la media de los doce meses (lo más habitual). Indique en qué casos se hace correctamente la agregación a cifra anual: Selecciona una o más de una:

a. Paro registrado mensual en el sector de la construcción en Málaga: media de los 12 meses b. Ocupados trimestrales en el sector servicios en Málaga: suma de los cuatro trimestres c. Viajeros mensuales que llegan a Málaga: suma de los 12 meses d. Cifra de ventas mensuales de una empresa: suma de los 12 meses

12. Siendo T = Tendencia, C= Ciclos, E = Estacionalidad, I= Irregular, indique qué afirmaciones son ciertas en relación a la combinación de las componentes inobservables de una serie temporal: Selecciona una o más de una: a. En un enfoque aditivo (X = T + E + C + I), sólo la componente T viene expresada en la misma unidad de medida que X. El resto son adimensionales. b. En un enfoque aditivo (X = T + E + C + I), todas las componentes vienen expresadas en la misma unidad de medida que X. c. En un enfoque multiplicativo (X = T * E * C * I), sólo la componente T vienen expresada en la misma unidad de medida que X. El resto son adimensionales. d. En un enfoque multiplicativo (X = T * E * C * I), todas las componentes vienen expresadas en la misma unidad de medida que X.

13. Una serie temporal evolutiva se aprecia visualmente en un gráfico porque, en general, su nivel experimenta un crecimiento o decrecimiento continuado. Selecciona una: Verdadero Falso

14. Un elemento de homogeneidad en las series temporales viene dado por los cambios metodológicos que pueden experimentar la elaboración de dicho temporal. Selecciona una: Verdadero Falso

15. Diga qué secuencia de coeficientes de autocorrelación es más habitual en una serie temporal: Selecciona una: a. ρXtXt-1 = 0,4; ρXtXt-2 = 0,6; ρXtXt-3 = 0,8; ρXtXt-4 = 0,9 b. ρXtXt-1 = 0,9; ρXtXt-2 = 0,8; ρXtXt-3 = 0,6; ρXtXt-4 = 0,4 16. Sea Xt una serie temporal "mensual". La tasa intermensual se define como: Selecciona una: a. Δ12Xt = Xt - Xt-12 b. (Xt / Xt-12 -1) c. (Xt / Xt-1 -1) d. ΔXt = Xt - Xt-1

* 100 ≈ Δ12 lnXt*100

* 100 ≈ Δ lnXt*100

17. A partir de una serie temporal, es posible calcular todos los posibles momentos de un proceso estocástico, siempre que responda a un proceso estacionario. Selecciona una: Verdadero Falso

18. La función de autocorrelación correspondiente a los procesos estocásticos no estacionarios disminuye rápidamente con el aumento de desfase temporal. Selecciona una: Verdadero Falso

19. El correlograma asociado a un proceso ruido blanco se caracteriza por la ausencia de barras ya que todos los coeficientes de autocorrelación son nulos a partir de k=1. Selecciona una: Verdadero Falso 20. Indique cuáles son los principales momentos de un proceso estocástico: Selecciona una o más de una: a. Covarianza b. Varianza c. Autocorrelación d. El estadistico t-student e. Media 21. Diga qué afirmaciones son ciertas en relación a un proceso estocástico estacionario: Selecciona una o más de una: a. La varianza del proceso crece con el tiempo. b. Las autocorrelaciones sólo dependen de los desfases temporales (k) c. Las covarianzas sólo dependen de los desfases temporales (k). d. La media del proceso debe ser constante.

22. A partir de una serie temporal, es posible calcular todos los posibles momentos de un proceso estocástico, siempre que responda a un proceso estacionario. Selecciona una: Verdadero Falso

23. Un proceso estocástico, asociado a una serie temporal, es una colección de variables aleatorias ordenadas en el tiempo. Selecciona una: Verdadero Falso

24. Una serie temporal es una realización de un proceso estocástico. Selecciona una: Verdadero Falso 25. Indique cuál es el estadístico más adecuado para contrastar la hipótesis nula de que todos coeficientes de autocorrelación son nulos, es decir, Ho : ρ1 = ρ2 = ... = ρk = 0 Selecciona una: a. Estadístico de White. b. Estadístico de Ljung y Box. c. Fórmula de bartlett. d. Estadístico de Durbin-Watson.

26. Diga qué afirmaciones son ciertas en relación a un proceso estocástico denominado "ruido blanco": Selecciona una o más de una: a. La media del proceso es nula. b. La varianza del proceso es nula. c. La covarianza del proceso es nula. d. La autocorrelación del proceso es no nula.

27. Si un proceso estocástico presenta autocorrelación diremos que es un proceso estocástico no estacionario. Selecciona una: Verdadero Falso

28. El proceso: Xt=0.5+Xt-1+εt Selecciona una o más de una: a. El proceso no es invertible. b. El proceso no es estacionario. c. Es un proceso ARMA (1,0) d. Es un modelo ARMA (0,1)

29. Sobre los Procesos Estocásticos Estacionarios: Selecciona una o más de una: a. Una Serie Temporal no evolutiva se caracteriza porque su nivel crece con el tiempo. b. En los Procesos Estocásticos Estacionarios la varianza no es constante. c. Una Serie Temporal Evolutiva ha sido generada por un Proceso Estocástico no Estacionario. d. Una Serie Temporal no evolutiva ha sido generada por un Proceso Estocástico Estacionario.

30. Sobre los modelos ARMA(p,q) Selecciona una o más de una: a. Todo modelo ARMA incorpora una variable aleatoria que es ruido blanco b. Los correlogramas f.a. y f.a.p. permiten identificar claramente el modelo ARMA(p,q). c. Todo modelo AR(p) es estacionario. d. Todo modelo MA(q) es estacionario.

31. Sea el proceso: ut = -0,6 ut-1 + εt. Señale la/s respuesta/s correcta/s: Selecciona una o más de una: a. La función de autocorrelación simple se anula para k > 1 b. El coeficiente de autocorrelación de orden 1 es -0,6 c. El coeficiente de autocorrelación de orden 0 es 1 d. La función de autocorrelación parcial disminuye exponencialmente con alternancia en signos.

32. Considere el proceso ut = Ø0+ Ø1 ut-1 + εt, donde el término de error tiene media nula y varianza σ2. Señale qué afirmaciones son ciertas: Selecciona una o más de una: a. La varianza del proceso es σ2 b. La función de autocorrelación valdrá 1 en el desfase cero c. La función de autocorrelación parcial de tercer orden es nula d. El proceso ut tiene media nula

33. El proceso ut = 0,4 ut-1 + 0,3 ut-2 + εt: Selecciona una o más de una: a. Es un proceso ARMA (0,2) b. La función de autocorrelación parcial se anula a partir de k=3 c. Es un proceso ARMA (2,0) d. El proceso siempre es invertible

34. Diga qué afirmación/es es/son ciertas: Selecciona una o más de una: a. En un modelo ARMA(p,q) la parte AR debe ser invertible. b. Si una serie temporal tiene una perturbación ut que sigue un proceso AR (1), la media de ut es nula. c. En un modelo ARMA(p,q) la parte MA debe ser estacionaria. d. Si una serie temporal tiene una perturbación ut que sigue un proceso MA (1), la media de ut es nula.

35. Sobre las condiciones de un Proceso Estocástico Estacionario: Selecciona una o más de una: a. Las autocorrelaciones disminuyen lentamente. b. La media del Proceso Estocástico es constante y no depende de t. c. La varianza del Proceso Estocástico es constante y no depende de t. d. La covarianza del Proceso Estocástico no depende de k.

36. Diga qué afirmación/es es/son ciertas a partir del siguiente proceso estocástico: ut = 2,5+0,5 ut1 + εt Selecciona una o más de una: a. La media del proceso es constante e igual a 5. b. Se trata de un proceso ARMA (0,1). c. La función de autocorrelación simple disminuye exponencialmente. d. Se trata de un proceso no estacionario y no invertible.

37. Diga qué afirmación/es es/son ciertas: Selecciona una o más de una: a. En un proceso AR (1) con coeficiente positivo, la función de autocorrelación parcial tiene un decrecimiento exponencial puro. b. En un proceso MA (1) la función de autocorrelación simple se anula para valores de K ≥ 2. c. En un proceso AR (1) con coeficiente negativo, la función de autocorrelación simple tiene un decrecimiento exponencial con alternancia de signos. d. En un proceso AR (1) con coeficiente positivo, la función de autocorrelación tiene un decrecimiento exponencial. 38. Sobre el modelo AR (1) y MA (1) Selecciona una o más de una: a. La función de Autocorrelación disminuye exponencialmente en un AR (1) b. La función de Autocorrelación disminuye exponencialmente en un MA (1). c. La función de Autocorrelación Parcial se anula para k ≥ 1 en un AR (1) d. La Esperanza siempre es nula.

39. En relación a los PTE señale qué afirmaciones son ciertas: Selecciona una o más de una: a. La parte estocástica debe ser estacionaria. b. En un PTE no puede captarse la componente estacional de la serie. c. Son procesos evolutivos debido a la presencia de Tendencias deterministas. d. Son procesos evolutivos debido a la presencia de Tendencias estocásticas.

40. Señale qué afirmaciones son ciertas: Selecciona una o más de una: a. Una tendencia lineal representa un proceso de tendencia estacionario (PTE). b. La modelización ARIMA se aplica a los procesos de tendencia estacionarios (PTE) c. Una tendencia exponencial representa un proceso de diferencia estacionario (PDE). d. La perturbación ruido blanco es un proceso estacionario.

41. Sobre la estimación de un Proceso de Tendencia Estacionaria: Selecciona una o más de una: a. Se puede estimar por Máxima Verosimilitud o Mínimos Cuadrados Generalizadas su la parte estocástica es un proceso ARMA b. Al ser Proceso No Estacionario no se puede estimar por MCO. c. No se puede estimar por MCO si la parte determinista no es ruido blanco. d. Se puede estimar por MCO si la parte estocástica es ruido blanco

42. Cuál de las siguientes afirmaciones impide que una serie sea estacionaria: Selecciona una: a. La dispersión es homogénea b. La función de autocorrelación decrece rápidamente. c. La serie es estacional d. El nivel de la serie es razonablemente estable

43. Señale qué afirmaciones son correctas: Selecciona una o más de una: a. En un PTE la componente estocástica viene dada por el término de perturbación b. En un PTE la parte determinista representa la parte no estacionaria del proceso estocástico c. En un PTE puede haber tendencias estocásticas d. En un PTE la componente estocástica debe ser estacionaria

44. Diga qué afirmación/es es/son ciertas: Selecciona una o más de una: a. En un PTE la media condicional de la variable es constante. b. Los procesos estocásticos no estacionarios se clasifican en Procesos de Tendencia Estacionarios (PTE) y Procesos de Diferencia Estacionarios (PDE). c. En un PTE la varianza condicional es una constante finita. d. Una Tendencia exponencial con estacionalidad multiplicativa es un ejemplo de PTE.

45. Diga qué afirmación/es es/son ciertas: Selecciona una: a. Los procesos estocásticos se pueden clasificar en estacionarios y no estacionarios. b. Los procesos de Tendencia estacionarios se caracterizan por la presencia de raíces unitarias. c. Los procesos de Tendencia Estacionarios se caracterizan porque su varianza no es constante. d. Un proceso estocástico es una realización de una serie temporal.

46. En relación a los efectos de un shock en los Procesos Estocásticos: Selecciona una o más de una: a. En un paseo aleatorio con deriva, un shock en el periodo t afecta de forma permanente al nivel de la variable a partir del periodo t. b. En una Tendencia Lineal con AR (1) un shock en el periodo t va teniendo cada vez menos peso en el nivel de la variable para los periodos futuros. c. En una Tendencia Lineal, un shock en el pe riodo t afecta de forma permanente al nivel de la variable a partir del periodo t. d. Todas son correctas

47. En el modelo ARIMA (2,1,0) (1,1,1)4 sin deriva, se está modelizando: Selecciona una o más de una: a. Si se trabaja con logaritmos se está modelizando la variación intertrimestral de la tasa interanual. b. Si se trabaja con logaritmos se está modelizando la tasa intertrimestral. c. Si no se trabaja con logaritmos, se está modelizando la variación absoluta interanual. d. Si se trabaja en logaritmos se está modelizando la variación interanual de la tasa intertrimestral. 48. Diga qué afirmación/es es/son ciertas: Selecciona una o más de una: a. En un paseo aleatorio, su autocorrelación tiende a la unidad para todo valor de k. b. La diferencia entre un paseo aleatorio con o sin deriva es la presencia de una constante. c. Un paseo aleatorio con o sin deriva es un MA (1) no estacionario al tener una raíz unitaria. d. En un AR (1) estacionario su autocorrelación tiende a cero conforme aumenta K.

49. Diga qué afirmación es cierta en relación a la identificación del siguiente modelo: (1-0,7L) (1-L)2(1L4) LnXt = 1,9 + (1-0,8L4) εt Selecciona una: a. ARIMA (2,1,0) (0,2,1)4 b. ARIMA (1,2,0) (0,1,1)4 c. ARIMA (1,2,0) (0,1,1)4 d. ARIMA (1,1,2) (1,1,1)4 50. Si Zt es I (1) entonces: Selecciona una: a. ∆2Zt es estacionaria b. ∆∆Zt es estacionaria c. ∆Zt es estacionaria d. Zt es estacionaria

51. Señale qué afirmaciones son correctas: Selecciona una o más de una: a. Un PDE no es estacionario debido a que tiene tendencias estocásticas b. Un paseo aleatorio es un ejemplo de PDE c. Un PDE puede ser un proceso integrado de orden 1 d. En un PDE la Esperanza del proceso y la varianza condicionada siempre depende de t

52. Si Zt es I (0) entonces: Selecciona una: a. ∆Zt es estacionaria b. ∆∆Zt es estacionaria c. Zt es estacionaria d. ∆2Zt es estacionaria

53. Diga qué afirmación/es es/son ciertas: Selecciona una o más de una: a. Si en un proceso ARIMA existe una raíz unitaria en la parte autorregresiva y no se toma una diferencia, se produce un problema de sobre diferenciación. b. Si Xt es I (2) entonces ∆Xt es I (1) y ∆2 Xt es I (0) c. Un ARMA (1,1) es un proceso estocástico integrado de orden 1. d. Un Proceso ARIMA (2,1,0) es un proceso integrado de orden 1.

54. Sobre los Procesos Integrados de orden 1: Selecciona una o más de una: a. Si Xt es un proceso I (1) debemos realizar la transformación ∆Xt para convertirlo en I (0) b. Si una serie temporal es I (1) se dice que tiene Tendencia Determinista. c. Un Proceso Estocástico ARIMA (1,1,1) es un proceso I (1) d. Todo proceso estocástico I (1) es estacionario

55. Una serie temporal trimestral se ha identificado como ARIMA (2,1,0) (1,1,1)4 sin deriva, siendo la parte ARMA estacionaria e invertible: Selecciona una o más de una: a. El polinomio regular de media móvil tiene dos raíces. b. En términos de ritmos de crecimiento, se modeliza la aceleración c. Se dice que este proceso está sobrediferenciado. d. Se denomina Proceso I (1) xI (1)4, es decir, tiene una raíz unitaria regular y cuatro raíces unitarias estacionales.

56. En el modelo ARIMA (1,1,1) (0,0,1)12 con deriva se está modelizando: Selecciona una: a. Si se trabaja con logaritmos se está modelizando la variación intermensual de la tasa interanual. b. Si se trabaja sin logaritmos se está modelizando la variación absoluta interanual. c. Si se trabaja sin logaritmo se está modelizando la variación absoluta intermensual. d. Si se trabaja con logaritmo se está modelizando a tasa de variación interanual.

57. Identifique el siguiente modelo y señale la/s respuesta/s correcta/s (1- 0,8L12- 0,3 L24) (1- L12) Xt = 0,84 + ϵt Selecciona una o más de una: a. ARIMA (1,1,0) (0,0,1)12 b. ARMA (2,0)12 c. ARIMA (2,1,0)12 d. ARIMA (0,0,0) (2,1,0)12...