Finanzas Ii

1300 palabras 6 páginas
TRABAJO N°1

Profesor Alumno

: Oscar Sjoberg T. : Antonio Vásquez V.

1. Defina curva de indiferencia y tasa marginal de sustitución. R. En microeconomía las curvas de indiferencia se definen como los conjuntos de puntos en el espacio de combinaciones de bienes para los que la satisfacción del consumidor es idéntica, es decir que para todos los puntos pertenecientes a una misma curva, el consumidor no tiene preferencia por la combinación representada por uno sobre la combinación representada por otro. La satisfacción del consumidor se caracteriza mediante la función de utilidad en la que las variables son las cantidades de cada bien representadas por el valor sobre cada eje.

Tasa marginal de sustitución (TMS) es la cantidad de
…ver más…
Autocorrelación: La autocorrelación surge cuando los términos de error del modelo no son independientes entre sí, es decir, están vinculados. La autocorrelación generalmente aparece en datos en serie de tiempo aunque también se presenta en el caso de una muestra de corte transversal. Las principales causas que hacen que aparezca la autocorrelación en una muestra son: Inercia: cuando existen tendencias marcadas que influyen en los valores futuros de la serie. Sesgos de especificación: cuando se elige mal la forma funcional o cuando se omiten variables, lo cual genera un comportamiento sistemático Tiempo de ajuste: es el tiempo que se toma para procesar la información de un periodo dado; un fenómeno sucedido en un periodo determinado puede impactar en periodos posteriores. Preparación de datos: en datos de corte transversal, al ordenarlos con respecto a una variable puede introducir un proceso aparentemente autocorrelacionado. Las consecuencias, producto de la autocorrelación, es que los estimadores son poco eficientes, ya que las varianzas estarán sobre o sub estimada lo cual imposibilita utilizar las pruebas de contraste estadístico para verificar la validez de las estimaciones

Multicolinealidad: es una situación en la que se presenta una fuerte correlación entre variables explicativas del modelo. La correlación ha de ser

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