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• andys nuñez

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ACTIVIDADES A DESARROLLAR a) ¿Qué es un coeficiente beta? ¿Por qué la prueba de significancia se basa en la hipótesis de que beta es igual a cero? La beta es la forma en que se mide la exposición al riesgo sistémico, en donde la suma del riego sistémico y la beta, es lo que llamamos la volatilidad o riesgo total. En si la beta se base en un estadístico el cual nos puede indicar la correlación que hay entre los comportamientos de una acción y el sector mostrando un patrón repetitivo el cual incide de forma representativa ante el valor del mercado. En b) Apoyándose en la función de la recta en la matemática, explique qué es el intercepto y qué es la pendiente, y relaciónelos con los coeficientes beta de los modelos de regresión De acuerdo a Wooldrige si la regresará se incrementa ante una desviación estándar en promedio, entonces la regresada va a aumentar así, β∗ 2 unidades de desviación estándar. Por lo que entonces el Intercepto, indica el valor promedio de la variable de respuesta Y cuando X es cero. c) Qué significa el concepto de “determinación” en econometría, y por tanto, qué mide el coeficiente de determinación? ¿Y cómo se interpreta? La determinación en econometría significa la proporción de las varianzas totales antes las variables explicativas por la regresión. Siendo la determinación conocida o también llamada como R cuadrado la cual refleja la bondad ante los justes de cualquier modelo de variable que desea explicar. El coeficiente de determinación es la medición entre el porcentaje explicado por la varianza de la regresión cuando se presenta una relación con la varianza de la variable que se des explicar. d) ¿Qué significa causalidad estadística? En estadística es la relación entre causa y efecto, también la causalidad es conocida por tener una relación de necesidad de concurrencia ante dos variables estadísticas correlacionadas, es de notar que en econometría correlación no implica causalidad. e) ¿Cuál es la diferencia entre el modelo simple y el modelo múltiple? y de dos ejemplos, a través de ecuaciones, donde se especifiquen las variables El modelo simple es un modelo de regresión el cual permite valorar la probabilidad de una variable cualitativa en función de una variable cuantitativa. Mientras que el

modelo Múltiple se caracteriza por ser una extensión ante la regresión logística simple. La cual se basa en los mismos principios que la regresión logística simple, pero ampliando el número de predictores f) ¿Cuál es la relación entre coeficiente de correlación y coeficiente de determinación? El coeficiente de correlación de Pearson o r es una prueba estadística que permite analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón, donde r mide el grado de asociación lineal entre dos variables. Cuando el coeficiente r de Pearson se eleva al cuadrado, el resultado indica el porcentaje de la variación de una variable debido a la variación de la otra y viceversa. Es decir, el coeficiente de determinación, r al cuadrado o r², es la proporción de la variación en Y explicada por X [ CITATION Geo15 \l 3082 ] g) ¿Cuál es la diferencia de cálculo entre el coeficiente de determinación y el coeficiente de determinación ajustado? El coeficiente de determinación R cuadrado, es la proporción de las varianzas totales antes las variables explicativas por la regresión, también la determinación oscila entre 0 y 1 en donde más cerca de 1 se sitúe su valor, mayor será el ajuste del modelo a la variable que estamos intentando explica. Mientras que el coeficiente de determinación ajustado el cual se conoce como R cuadrado ajustado es la medida entre el porcentaje aplicativo por la varianza ante la regresión en relación con la varianza de la variable que se desea explicar.