Econometria

CONCEPTOS Y FUENTES
El modelo propuesto para esta investigación se llevará a cabo por medio de la descripción de las variables en una ecuación de regresión lineal, siguiendo el modelo econométricoestablecido, es decir:

Yt= β_(0 )+ β_1 X1+ β_2 X2 +⋯+β_p Xp+ e^
Donde:
: variable dependiente
: variables explicativas,
β_(0 ) β_1 β_(2 )… β_(p )parámetros, miden la influencia que lasvariables explicativas tienen sobre la variable dependiente

Al modelo propuesto se aplicará el Método de Minímos Cuadrados, con apoyo de la herramienta informática Eviews para poder optimizar elmodelo y encontrar la función mejor que se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático.
EL método de mínimos cuadrados intenta disminuir suma decuadrados de los residuos entre los puntos generados por la función y los correspondientes en los datos.

Para comprobar la eficiencia del modelo, se realizarán pruebas de normalidad, multicolinealidadnormalidad, autocorrelación y Heterocedasticidad:

Pruebas de Autocorrelación:
Prueba de Durbin Watson
Este método se basa en la razón de la suma de las diferencias al cuadrado de residuossucesivos sobre la suma de residuos al cuadrado.
Este método sostiene principalmente que el modelo de regresión incluye el término de intersección y las variables explicativas, son no estocásticas y que eltermino del error esta normalmente distribuido.

Breusch-Godfrey
Este método plantea utilizar el modelo de regresión de dos variables y estima mediante el MMCO; se hace regresión de Ût sobre la Xtoriginal y se obtiene R2 de esta regresión

Para la autocorrelación, lo mejor es establecer algún ajuste al modelo o verificar la presentación de la información para evitar correlación entre lasvariables explicativas.
Pruebas de Normalidad

Gráfica de probabilidad normal
Esta prueba es simple, ya que solamente depende de una valuación general del comportamiento del modelo, para que...