Multicolinealidad

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MULTICOLINEALIDAD: ¿QUÉ PASA SI LAS REGRESORAS ESTÁN CORRELACIONADAS?

ANDREA KATHERINE RIOS CHIMBO

RESUMEN
En el presente análisis introduciremos el tema de la multicolinealidad basándonos en el supuesto 10 del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) y dice que no existe multicolinealidad entre las regresoras incluidas en el modelo de regresión. Introduciremos dos supuestos más; elsupuesto 7 y el ocho respectivamente.
El supuesto 7 del MCRL dice que el número de observaciones en la muestra debe ser mayor que el número de regresoras. El supuesto 8 de MCRL, la cual requiere que exista la variabilidad suficiente en los valores de las regresoras, en vista que ambas están estrechamente relacionadas con la suposición de la multicolinealidad.
Estos temas que abordaremos nos serviránde base para el desarrollo de modelos econométricos que nos permitan obtener análisis más precisos al momento de tomar decisiones.
PALABRAS CLAVE: Multicolinealidad, correlación, modelo de regresión, regresión lineal.
ABSTRACT
This analysis will introduce the issue of multicollinearity based on the assumption 10 classic linear regression model (MCRL), said that there is no multicollinearitybetween the Regressions included in the regression model. Introduce two assumptions, the course seven and eight respectively.
The assumption MCRL 7 says that the number of observations in the sample must be greater than the number of regressors. The assumption 8 MCRL, which requires that there is sufficient variability in the values of the Regressions, given that both are closely related to theassumption of multicollinearity.
These Topics discussed will be the basis for the development of econometric models that allow us to obtain more accurate analysis when making decisions.
KEY WORDS: Multicollinearity, correlation, regression, linear regression.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

* Analizar el término multicolinealidad del supuesto 10 del MCRL en el análisis econométrico.OBJETIVOS ESPECÍFICOS

* Estudiar el supuesto 7 del MCRL, que dice que el número de observaciones en la muestra debe ser mayor que el número de regresoras.

* Presentar y estudiar el supuesto 8 del MCRL en el análisis econométrico.

INTRODUCCIÓN

A menudo, en la práctica, nos enfrentamos con el problema más difícil de tener variables independientes con un alto grado de multicolinealidad. Lamulticolinealidad surge cuando dos o más variables (o combinación de variables) están altamente (pero no perfectamente) correlacionadas entre sí. No nos sorprende que las distribuciones de los parámetros de regresión estimado sean bastantes sensibles a la correlación entre variables independientes, y también a la magnitud de error estándar de la regresión (Pindyck, Rubinfeld, 2001, p.98).

Lasrelaciones entre variables en el mundo real y particularmente en economía, no suelen ser sencillas y, algunas veces, tampoco conviene especificar el modelo de manera que se pierdan algunas influencias importantes entre las variables (Martín, Labeaga, Mochón, 1997, p.112).

MARCO TEÓRICO
Lo normal, y lo grave de la presencia de multicolinealidad, será el grado de correlación que se produce entrelas variables. A mayor grado de correlación más cerca de la singularidad estará la matriz X`X con lo que ocurrirá que ligeros cambios en dicha matriz por adición o supresión de observaciones, implicaran cambios importantes en las estimaciones de los parámetros de la recta de regresión (Martín, Labeaga, Mochón, 1997, p.113).
* NATURALEZA DE LA MULTICOLINEALIDAD
El término multicolinealidad seatribuye a Ragnar Frisch. Originalmente significó la existencia de una relación lineal perfecta o exacta entre algunas o todas las variables explicativas de un modelo de regresión. Se dice que hay una relación lineal exacta si satisface la siguiente condición:
λ1 X1 +λ2 X2+…+λk Xk =0
Donde λ1 , λ2…λk, son constantes tales que no todas ellas son simultáneamente iguales a cero.
Sin embargo,...
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