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La covarianza: a) nos indica el grado de bondad de ajuste entre dos variables. b) mide la causalidad entre dos variables aleatorias. c) su rango de variación es entre -1 y 1 d) puede tener un valor superior a 1	d) puede tener un valor superior a 1	el valor de la covarianza nos indica el grado de asociación de forma cualitativa por lo que los valores pueden ser tanto mayores de 1 como menores de -1 en definitiva nos interesa el signo no tanto el valor.
En un modelo de mínimos cuadrados ordinarios. ¿qué hipótesis deben cumplir los residuos? A) los residuos deben tener media 0, varianza constante y dependencia entre ellos. B) los residuos deben tener media 1, varianza constante e independencia entre ellos. C) los residuos deben tener media 1, varianza constante y dependencia entre ellos. D) los residuos deben tener media 0, varianza constante e independencia entre ellos.	D) los residuos deben tener media 0, varianza constante e independencia entre ellos.
Un activo que ofrece poco riesgo tendrá: A) una varianza negativa. B) una covarianza con signo positivo. C) una desviación típica muy pequeña D) una desviación típica muy grande.	C) una desviación típica muy pequeña	el riesgo y volatilidad de un activo se mide a través de la desviación típica.
Si nuestro modelo causal viene representado por la recta de regresion lineal FI = 1,02 +1, 3 RD siendo FI el nivel de fondos de inversión (en millones) y RD el nivel de renta disponible. ¿que se puede afirmar? A) sí el nivel de renta disponible es 0, no sé invertir en fondos de inversión. B) sí el nivel de renta disponible aumenta en un 1%, el nivel de fondos de inversión aumenta en media 1,3 millones. C) si no hay renta disponible, el nivel de fondos de inversión, en media, será de 1,02 millones. D) sí la renta disponible aumenta en un 1%, se reducirá el nivel de fondos de inversión.	C) si no hay renta disponible, el nivel de fondos de inversión, en media, será de 1,02 millones.	un modelo de regresion lineal nos indica que variación tendrá en media la variable dependiente ante un movimiento en media de la variable independiente.
Una media del riesgo de un activo nos la proporciona: A) la desviación típica. B) la esperanza matemática. C) la moda. D) la media aritmetica ponderada.	A) la desviación típica.	las medidas de dispersión más habituales son la varianza y la desviación típica.
En distribuciones con dos variables, el grado de asociación entre ellas se mide con: A) la desviación típica. B) la esperanza matemática. C) la covarianza. D) la curtosis.	C) la covarianza.
La pendiente de la recta de regresión lineal es: A) Cov(X, Y) / Var (X) B) Media(Y) - b*Media(X) C) Var(X) / Cov(X, Y) D) Cov(X, Y) / Var (Y)	A) Cov(X, Y) / Var (X)	bien en el libro de fórmulas
Decimos que existe independencia entre los movimientos de dos activos cuando el valor de la covarianza es: A) + 1 B) 0 C) - 2 D)- 50	B) 0	si es positivo están directamente relacionados, si es negativo son inversamente relacionados.
El coeficiente de correlación lineal: A) mide la causalidad entre dos variables aleatorias. B) nos indica cómo se comportan dos variables entre sí. C) mide el % de variación que expresa la recta de regresion. D) puede tener un valor superior a 1.	B) nos indica cómo se comportan dos variables entre sí.	sí el coeficiente de correlación lineal se encuentra entre 0 y 1 las variables se comportarán de manera directa, si el valor está entre -1 y 0 las variables se comportarán de manera inversa
¿qué coeficiente toma valores entre -1 y 1? A) el coeficiente de correlación lineal. B) la covarianza. C) el coeficiente de determinación. D) la varianza.	A) el coeficiente de correlación lineal.
La frecuencia absoluta: A) nos indica el número de veces que se repite la característica que queremos medir. B) nos indica la cantidad total de los datos de una muestra. C) nos indica la proporción de datos sobre el total que hay igual o inferiores al considerado. D) nos indica la proporción del valor sobre el total de los mismos.	A) nos indica el número de veces que se repite la característica que queremos medir.
¿qué significa el dato del coeficiente de determinación? A) nos dice qué porcentaje del total de la variación de la variable endógena ha sido explicada por la variable exogena. B) nos da una medida de la bondad de ajuste del sistema. En concreto cómo varía la variable exogena en función de la variable endógena. C) nos dice qué cantidad del total de la variación de la variable exogena viene explicado por el movimiento de la variable endógena. D) nos da la medida de asociación lineal entre las variables.	A) nos dice qué porcentaje del total de la variación de la variable endógena ha sido explicada por la variable exogena.	se trata de un valor entre 0 y 1 y representa el porcentaje de explicación de la variable exogena sobre el total de la variación de la variable endógena cuanto más cerca de 1 menor influencia tienen los errores.
Las medidas estadísticas se clasifican en: A) medidas de dispersión, de asimetría y curtosis. B) medidas de posición, dispersión, asimetría y curtosis y concentración. C) medidas de asimetría, curtosis y de concentración. D) medidas de posición central y de dispersión.	B) medidas de posición, dispersión, asimetría y curtosis y concentración.
¿qué coeficiente toma valores únicamente entre 0 y 1? A) el coeficiente de correlación lineal. B) la desviación típica. C) el coeficiente de regresión. D) el coeficiente de determinación.	D) el coeficiente de determinación.	el coeficiente de determinación toma valores entre 0 y 1 y su valor es igual al cuadrado del coeficiente de correlación lineal.
Si estimamos el modelo de regresion lineal Y= a + b X, y obtenemos un coeficiente de determinación R2 =0,5. ¿qué significa? A) el parámetro b es la raíz cuadrada de 0,5. B) la variable independiente apenas explica el comportamiento de la variable dependiente. C) la variación de los resultados del modelo de regresion lineal explican el 50% del movimiento en media de la variable dependiente. D) la variable dependiente explica el 50% del movimiento de la variable independiente.	C) la variación de los resultados del modelo de regresion lineal explican el 50% del movimiento en media de la variable dependiente.	siempre es la variable independiente la que explica a la dependiente
Sí tenemos una covarianza negativa. Señale la respuesta correcta: A) una de las desviaciones tiene que ser negativa. B) las variables se relacionan en sentido opuesto. C) la covarianza y una de las desviaciones debe ser negativa. D) la covarianza nunca es negativa.	B) las variables se relacionan en sentido opuesto.	dependencia inversa
La media aritmetica ponderada es una media de: A) dispersion. B) posición. C) forma. D) concentración.	B) posición.	es una de las medidas de posición central
Una medida del riesgo de un activo nos la proporciona: A) la volatilidad. B) la media aritmetica ponderada. C) la covarianza. D) la moda.	A) la volatilidad	varianza y desviacion tipica son medidas de volatilidad y riesgo de un activo
¿cuál de las siguientes expresiones se corresponde con la definición de la desviación típica? A) raíz cuadrada del sumatorio de las diferencias de cada dato con respecto a la media, elevadas al cuadrado y divididas por el número de datos. B) raíz cuadrada del sumatorio de las distancias de cada dato con respecto a la mediana, elevadas al cuadrado y divididas por el número de datos. C) raíz cuadrada de la covarianza. D) ninguna es correcta.	A) raíz cuadrada del sumatorio de las diferencias de cada dato con respecto a la media, elevadas al cuadrado y divididas por el número de datos.
En la ecuacion de regresion lineal Y= 1,6 - 2,4 X, un R2=0,8 significa: A) el 80% de la variación de la variable Y está determinada por la variación de los resultados que puede explicarse por el modelo de regresion lineal. B) la variable independiente es el 80% de la variable dependiente. C) el 80% de la variación de la variable X está determinada linealmente por sus variaciones de la variable Y. D) Y es el 80% de X en determinados casos.	A) el 80% de la variación de la variable Y está determinada por la variación de los resultados que puede explicarse por el modelo de regresion lineal.
Podemos definir la covarianza entre dos activos como: A) todas son correctas. B) la media aritmética de los productos de las desviaciones estándar de cada una de las variables. C) la varianza conjunta. D) el producto del coeficiente de correlación lineal de los activos por el producto de las desviaciones típicas de los activos.	D) el producto del coeficiente de correlación lineal de los activos por el producto de las desviaciones típicas de los activos.	despejando de la ecuación de la medida de asociación entre dos activos
Si consideramos dos variables aleatorias X e Y, denominadas ambas en dólares. La covarianza entre X e Y se expresará en términos de: A) raíz cuadrada de euros. B) ninguna es correcta. C) euros. D) dólares al cuadrado.	D) dólares al cuadrado.
Al estudiar el grado de asociación entre dos variables: A) calculamos el coeficiente de correlación al cuadrado. B) calculamos el coeficiente de correlación. C) calculamos el coeficiente de regresión. D) calculamos el coeficiente de determinación.	B) calculamos el coeficiente de correlación.
En distribuciones con dos variables, el grado de asociación entre ellas se mide con: A) la curtosis. B) la esperanza matemática. C) la covarianza. D) la desviación típica.	C) la covarianza.
Un analista tiene ante si dos fondos de las mismas características y misma rentabilidad media esperada. ¿cuál será el que elija? A) el que menos varianza esperada presente. B) el que tenga más activos. C) ninguna es correcta. D) si tienen la misma rentabilidad esperada serán indiferentes.	A) el que menos varianza esperada presente.	ante la misma rentabilidad nos fijaremos en la volatilidad que puede ser medida por la varianza
Hemos observado que los precios de dos activos varían aproximadamente en sentido inverso. Entonces: A) la covarianza tiene signo negativo. B) la covarianza tiene signo positivo pero valor muy pequeño. C) las desviaciones típicas de los dos activos tendrán signos distintos. D) las desviaciones típicas de ambos activos son negativas.	A) la covarianza tiene signo negativo.	la covarianza es la utilizada para conocer el sentido de correlación existente entre dos variables
Si queremos analizar como variaría el volumen de ventas de pisos ante cambios en el precio del suelo, plantearíamos: A) calcular el coeficiente de regresion lineal entre ventas de pisos y precios del suelo, siendo el precio del suelo la variable dependiente. B) calcular el coeficiente de correlación en una regresion lineal entre ventas de pisos y precios del suelo, siendo el precio del suelo la variable independiente. C) plantear un modelo de regresion lineal entre ventas de pisos y precios del suelo, siendo el precio del suelo la variable independiente. D) calcular el coeficiente de determinación en una relación lineal entre venta de pisos y precios del suelo, siendo el volumen de ventas la variable dependiente.	C) plantear un modelo de regresion lineal entre ventas de pisos y precios del suelo, siendo el precio del suelo la variable independiente.	plantear un modelo de regresion lineal o calcular el coeficiente de regresion lineal son lo mismo.
El coeficiente de determinación o R2: A) toma valores entre -1 y 0. B) toma valores entre -1 y 1. C) nos mide la bondad de ajuste de la recta de regresión. D) nos ofrece la pendiente de la recta de regresión.	C) nos mide la bondad de ajuste de la recta de regresión.	es el cuadrado del coeficiente de correlación lineal toma valores entre 0 y 1
La esperanza matemática de una variable aleatoria debe entenderse como: A) la media aritmetica sin ponderar B) la varianza. C) la media aritmetica ponderada. D) la desviación típica.	C) la media aritmetica ponderada.	la esperanza matemática es la media de todos los valores ponderados por su probabilidad
Hemos calculado la desviación típica de las rentabilidades obtenidas por determinado activo: A) si es pequeña, es un activo poco rentable. B) si tiene signo negativo, es un activo poco volátil. C) si es grande, es un activo muy volátil. D) si tiene signo positivo, es un activo muy volátil.	C) si es grande, es un activo muy volátil.
La covarianza nos sirve para medir: A) la relación entre los riesgos de dos activos. B) la rentabilidad media de una cartera de activos. C) la relación entre las rentabilidades de dos activos. D) la volatilidad y riesgo de un activo.	C) la relación entre las rentabilidades de dos activos.	la covarianza mide rentabilidad
Sí tenemos una correlación negativa. Señale la respuesta correcta. A) la covarianza toma valores entre 0 y 1. B) o la covarianza o una de las desviaciones tiene que ser negativa. C) la covarianza y una de las desviaciones será negativa. D) la covarianza siempre será negativa.	D) la covarianza siempre será negativa.	como las desviaciones típicas siempre son positivas para que una correlación sea negativa debe ser negativa la covarianza
La media aritmetica ponderada es: A) ninguna respuesta es correcta. B) el promedio cuando todos los valores tienen igual ponderación. C) el promedio cuando cada valor pondera según su frecuencia relativa. D) la raíz cuadrada de la varianza.	C) el promedio cuando cada valor pondera según su frecuencia relativa.
Conocida la varianza de una distribucion, su raíz cuadrada es: A) su desviación típica. B) su covarianza. C) su asimetría. D) la media aritmética.	A) su desviación típica.
Decimos que dos activos se encuentran perfectamente incorrelados cuando su coeficiente de correlación lineal es: A) 0 B) 1 C) - 1 D) ninguna es correcta.	A) 0
Sí disponemos de las rentabilidades pasadas de un activo financiero y queremos medir su volatilidad, calcularemos: A) la mediana B) la moda C) la varianza D) la media aritmética	C) la varianza
En una tabla de distribución de frecuencias, ¿cuando conviene agrupar los datos en intervalos? A) cuando usemos frecuencias absolutas. B) cuando los datos represente una media. C) cuando el número de datos a analizar sea muy elevado. D) cuándo pongamos las frecuencias relativas.	C) cuando el número de datos a analizar sea muy elevado.
La volatilidad de una accion es: A) la varianza de sus rentabilidades. B) la desviación típica de sus rendimientos. C) la desviación típica de sus cotizaciones. D) la varianza de sus cotizaciones.	B) la desviación típica de sus rendimientos.	la volatilidad se identifica con la variable de desviación típica
Considere el caso de dos variables denominadas ambas en euros. La covarianza entre las dos variables se expresa en términos de: A) euros. B) en euros al cuadrado. C) el raíz cuadrada de euros. D) oscila entre + 10 y -10.	B) en euros al cuadrado.
Sí el coeficiente b es negativo... A) indica que no existe relación entre las variables. B) no tiene ningún significado. C) indica que existe una relación inversa entre las variables. D) el coeficiente a debe ser también negativo.	C) indica que existe una relación inversa entre las variables.	el signo de la beta nos lo da la covarianza por lo tanto si es negativa nos indica la relación inversa entre las variables
La frecuencia absoluta acumulada de un determinado valor es: A) el número de veces que se repite ese valor B) el número de datos que hay igual o inferiores a ese valor. C) la proporción de datos sobre el total que hay igual o inferiores a ese valor D) la proporción que ese valor representa sobre el número total de datos	B) el número de datos que hay igual o inferiores a ese valor.
Marque la respuesta correcta. A) a efectos prácticos empleamos el coeficiente de correlacion y la varianza ya que se trata de variables adimensionales, frente a la covarianza y a la desviación típica que son variables dimensionales. B) a efectos prácticos empleamos la covarianza y la desviacion tipica ya que se trata de variables adimensionales, frente al coeficiente de correlación la varianza que son variables dimensionales. C) a efectos prácticos empleamos el coeficiente de correlación y la desviación típica ya que se trata de variables adimensionales, frente a la covarianza y la varianza que son variables dimensionales. D) a efectos prácticos empleamos la covarianza y la varianza ya que se trata de variables adimensionales, frente a la desviación típica y el coeficiente de correlación que son variables dimensionales.	C) a efectos prácticos empleamos el coeficiente de correlación y la desviación típica ya que se trata de variables adimensionales, frente a la covarianza y la varianza que son variables dimensionales.	la desviación típica y el coeficiente de correlación arrojan valores adimensionales independientemente de la dimensión de los datos empleados siempre estar acotado entre -1 y +1
La desviación típica es una medida estadística de: A) posición central B) concentración C) dispersion D) posición no central	C) dispersion
Sí tenemos dos regresiones: la primera con un coeficiente de determinación de 0,7 y una b 0,15 y la segunda con un R2 de 0,7 y una b de 0, 35 ¿que puedo afirmar? A) la influencia de la variable independiente en la dependiente es la misma en las dos regresiones. B) los resultados de la regresión primera son mejores que los de la segunda. C) como los regresores b son diferentes, no pueden ser comparables. D) los resultados de la regresión primera son peores que los de la segunda.	A) la influencia de la variable independiente en la dependiente es la misma en las dos regresiones.	el coeficiente de determinación es el cuadrado del coeficiente de correlación lineal R, así que en ambos ejemplos el grado de relación lineal que existe es el mismo
Marque la respuesta correcta: A) el riesgo de un título se puede separar en riesgo sistemático y riesgo específico, que se determina a partir de la beta del título frente al mercado. B) el riesgo de un título se puede separar en riesgo específico y riesgo sistemático, que se determina a partir de la beta del título frente al mercado. C) el riesgo de un título se puede separar en riesgo no sistemático y riesgo específico, que se determina a partir de la beta del título frente al mercado. D) el riesgo de un título se puede separar en riesgo sistemático y riesgo específico, que se determina a partir de la beta del título frente al mercado.	B) el riesgo de un título se puede separar en riesgo específico y riesgo sistemático, que se determina a partir de la beta del título frente al mercado.

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