Autocorrelacion

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AUTOCORRELACIÓN

¿Qué sucede si los términos error están correlacionados?

❖ Resumen

La autocorrelación puede surgir por diversas razones, tales como la inercia o lentitud de las series de tiempo económicas, el sesgo de especificación resultante de excluir variables importantes del modelo o de utilizar la forma funcional incorrecta, el fenómeno de la tela araña, el manejo ytransformación de datos, etc. Como resultado, es útil distinguir entre la autocorrelación pura y la autocorrelación “inducida,” debido a uno o más de los factores que se acaban de analizar.

Si se viola el supuesto del modelo clásico de regresión lineal de que los errores o las perturbaciones ut consideradas dentro de la función de regresión poblacional (FRP) son aleatorios o no correlacionado, surge elproblema de autocorrelación o de la correlación serial.

Aunque los estimadores MCO continúan estando distribuidos en forma asintótica y normal, además de ser insesgados y consistentes en presencia de autocorrelación, éstos dejan de ser eficientes.

❖ Palabras Claves

Autocorrelación, correlación serial, sesgo de especificación.

❖ Summary

The autocorrelación can arise fordiverse reasons, such as the inertia or slowness of the economic series of time, the bias of resulting specification of excluding important variables of the pattern or of using the functional incorrect form, the phenomenon of the cloth claws, the handling and transformation of data, etc. As a result, it is useful to distinguish between the pure autocorrelación and the "induced autocorrelación," due toone or more than the factors that have just analyzed.

If the supposition of the classic pattern of lineal regression is violated that the errors or the interferences ut considered inside the function of population (FRP) regression are aleatory or not correlated, the autocorrelación problem arises or of the serial correlation.

Although the estimators MCO continues being distributed inasymptotic and normal form, besides being unbiased and consistent in autocorrelación presence, these stop to be efficient.

❖ Key words

Autocorrelation, serial correlation, I slant of specification.

❖ Introducción

Una de las hipótesis que definen el Modelo de Regresión Lineal Normal Clásico (MRLNC) es la que establece que el vector de perturbaciones sigue una distribución según unvector normal esférico.

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La autocorrelación es un incumplimiento de una de la Hipótesis del MLG Se puede definir como: “correlación entre los miembros de series de observaciones ordenadas en el tiempo (como en información de series de tiempo) o en el espacio (en información de corte transversal)”.

El modelo que ahora se estudia es por tanto un Modelo de Regresión Lineal Generalizado conautocorrelación y verifica todas las hipótesis del Modelo de regresión lineal normal clásico excepto la que hace referencia a la nulidad de las covarianzas de la perturbación.
Este nuevo modelo, en el que se supone que no hay problemas de heterocedasticidad, queda especificado como, Dado que se admite la existencia de auto correlación pero no de heterocedasticidad la matriz de varianzas ycovarianzas de la perturbación presenta los elementos de la diagonal principal constantes.

❖ Evidencia Empírica

Se examinara en forma crítica este supuesto con el fin de buscar respuestas a las siguientes preguntas:

• ¿Cuál es la naturaleza de la autocorrelación?
• ¿Cuál son las consecuencias teóricas de la autocorrelación?
• Puesto que el supuesto de no autocorrelación serelaciona con las perturbaciones no observables ui, ¿Cómo se sabe cuando hay autocorrelación en cualquier situación dada?
• ¿Cómo puede remediar el problema de la autocorrelación?

¿CUÁL ES LA NATURALEZA DE LA AUTOCORRELACIÓN?

El termino de autocorrelación se puede definir como la correlación entre miembros d series de observaciones ordenadas en el tiempo o en el espacio.
La...
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