Domande d'esame VERIFICATO
ESAME ECONOMETRIA 2019
Cattolica del Sacro Cuore economia dei mercati e degli intermediari finanziari Curriculum gestione delle banche e delle assicurazioni 2019
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Questo documento di Econometria, utile per studenti di Economia dei Mercati e degli Intermediari Finanziari (curriculum Gestione Banche e Assicurazioni), presenta quesiti fondamentali su concetti statistici e modellistici. Vengono esplorate proprietà di distribuzioni, assunzioni dei modelli di regressione (linearità, R²), la legge dei grandi numeri, e il calcolo di serie geometriche. Il documento affronta inoltre metodi di stima come i minimi quadrati a due stadi (2SLS) e test diagnostici come il test di Ramsey, oltre a caratteristiche di indicatori come l'R² non centrato. È un ripasso essenziale di Econometria per prepararsi agli esami universitari.
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- Verità/Falsità su concetti statistici:
- La probabilità di ottenere un numero positivo in una distribuzione normale standard N(0,1) è pari al 50%.
- La linearità della relazione è una delle ipotesi del modello di regressione.
- In un modello di regressione, un indice R² pari a 1 indica una perfetta spiegazione della variabilità della variabile dipendente da parte delle variabili indipendenti.
- La legge dei grandi numeri stabilisce la convergenza in probabilità di una media al suo valore atteso sotto determinate condizioni.
- Viene smentita l'affermazione che in una distribuzione asimmetrica positiva la media sia minore della moda (al contrario, la media è maggiore).
- Domande a scelta multipla:
- La somma infinita di una serie geometrica 1 + α + α² + α³ + ... per |α| < 1 ha valore 1/(1 - α).
- Il campionamento casuale è una proprietà dei dati che garantisce che questi siano distribuiti in modo indipendente.
- Un modello a equazioni simultanee è sicuramente identificato se è soddisfatta la regola di rango, una condizione necessaria e sufficiente.
- Il test di Ramsey ha come ipotesi nulla che la forma funzionale della relazione sia lineare, testando l'eventuale specificazione errata.
- I minimi quadrati a due stadi (2SLS) sono uno stimatore che utilizza variabili strumentali per affrontare problemi di endogeneità.
- L'R² non centrato può assumere valori negativi, a differenza dell'R² centrato.
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