1 / 19
- 0,74
- 0,78
- 0,5
- 0,34
- -0,468
- 0
- 0,468
- 0,5
- 0,046
- 0,6
- 0,0364
- -0,6
La matriz de varianzas y covarianzas de vector de perturbaciones es:-
El modelo transformado con perturbaciones esféricas correspondiente es:-
El estimador eficiente de β es:- Todo falso
- MCGF mediante el estimador de Cochrane Orcutt
- MCO
- MCG
El modelo tranformado tiene perturbaciones:- Ruido blanco
- Heterocedásticas
- Homocedásticas pero correlacionadas
- Incorrelacionadas pero heterocedásticas
El segundo y tercer elementos del vector de observaciones de la variable dependiente correspondiente al modelo transformado son:- 0,6 y 1,2
- 5,6 y 2,8
- 5,6 y -2,8
- 4,5 y 3,9
La segunda y tercera observación correspondiente a la segunda variable explicativa del modelo transformado es:- 2,2 y 1,4
- 0,6 y 3,4
- 4,5 y 3,9
- 2,2 y -1,4
- Ahora cambiamos de modelo y tenemos la siguiente información:
- 0,745
- 1,49
- 0,51
- 1
- 0,35
- -0,35
- 0
- 0,5
- 0
- 0,49
- -0,35
- 0,35
- Por último, estudiamos el siguiente modelo:
Las pertubaciones del modelo:- Todo falso
- Son independientes
- Tienen covarianzas distintas de cero
- Tienen varianza heterocedástica
Las perturbaciones del modelo:- Tienen covarianzas que alternan el signo
- Tienen covarianzas todas positivas
- Tienen covarianzas igual a cero
- Todo falso
La matriz de varianzas y covarianzas del vector de perturbaciones E(uu') tiene:- 3600 covarianzas desconocidas
- Dos varianzas desconocidas,
y ρ - 1770 covarianzas desconocidas y desconocida
- 60 covarianzas desconocidas y desconocida
La matriz de varianzas y covarianzas del vector de perturbaciones E(uu') tiene:- Dos elementos desconocidos: ρ y
- Dos elementos desconocidos: ρ y
- Ninguna de las anteriores
- Tres elementos desconocidos: , ρ ,
- Dos elementos desconocidos: ρ y
El estimador eficiente asintóticamente de β es:- Todo falso
- MCO
- MCGF
- MCG
El método de Hildreth-Lu elige el valor de
en una red de valores tal que:- Minimiza la suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado con perturbaciones ruido blanco.
- Minimiza la suma de cuadrados de los residuos del modelo de interés.
- Todo falso
- Maximiza la suma de cuadrados de los residuos del modelo de interés
El método de Cochrane-Orcutt elige como estimador de ρ:-
-
- Todo falso
-
-
