Riesgos

25. Que son las variables instrumentales, como se usan y que cuidados se deben tener en su aplicación.
Variable Instrumental. (Esteban González, 2008, pág. 114)
Definición
Una variable instrumental es una variable Zt que satisface tres condiciones:
1. No está incluida en el modelo como variable explicativa.
2. Esta incorrelacionada con el termino de error, E (Zt, ut) = 0.
3. Estacorrelacionada con la variable para la cual hace de instrumento.
Como se Usan
El Método de las Variables Instrumentales provee una solución para el problema de endogeneidad, estas también puede ser convenientemente aplicadas en otros contextos como el de variables omitidas (o errores de medida).
El concepto general es el de estimador de variables instrumentales (IV). Una forma bastante “popular” deeste estimador habitualmente utilizada en el contexto de endogeneidad es conocida como mínimos cuadrados en dos etapas (TSLS).
Cuidados
Con respecto a los instrumentos sabemos que estos tienen que cumplir tres condiciones:
1. No estar incluidos como regresores en el modelo de interés.
2. Estar incorrelacionados con la perturbación del modelo de interés.
3. Estar correlacionados con lavariable para la cual hacen de instrumento.
En la práctica existen dos situaciones diferentes en la búsqueda de instrumentos:
a) Que el número de instrumentos disponibles coincida con el número de variables que necesiten instrumento.
b) Que el número de instrumentos disponibles sea mayor que el número de variables que necesiten instrumento.

29. En que consiste la función de máxima verosimilitud,mínimos cuadrados ponderados, mínimos cuadrados generalizados. Explique su origen, utilidad y limitaciones.
METODO DE MAXIMA VEROSIMILITUD (Molinero, 2003)
Origen MLE
Existen diferentes procedimientos para estimar los coeficientes de un modelo de regresión, o para estimar los parámetros de una distribución de probabilidad. De entre esos procedimientos probablemente el más versátil, ya que sepuede aplicar en gran cantidad de situaciones, y por ello uno de los más empleado se conoce con el nombre de "método de máxima verosimilitud" (en inglés "method of maximum likelihood").
El método de máxima verosimilitud, abreviado a menudo como MLE, tal y como hoy lo conocemos e interpretamos fue propuesto por Fisher (1890−1962), aunque ya de una forma mucho más artificiosa fue inicialmenteatisbado por Bernoulli (1700−1782), cuyo planteamiento fue revisado y modificado por su coetáneo y amigo el gran matemático Euler (1707−1783).
Utilidad MLE
El método de máxima verosimilitud se utiliza por ejemplo para estimar los coeficientes de un modelo logístico de regresión, en el que se calcula la probabilidad de que ocurra un determinado suceso
En conclusión el método de máximaverosimilitud es un procedimiento que permite estimar los parámetros de un modelo probabilístico, o los coeficientes de un modelo matemático, de tal manera que sean los más probables a partir de los datos obtenidos.
Limitaciones MLE
La función de verosimilitud nos permite comparar modelos, por ejemplo dos modelos en el que en uno de ellos se incluye una variable adicional con respecto al primer modelo. Lasdiferencias en la función de verosimilitud se alteran arbitrariamente con la escala de medida, por lo que la forma adecuada de compararlas es mediante cocientes. De ahí que cuando se comparan modelos que han sido estimados mediante este procedimiento se hable de cociente de verosimilitud (likelihood ratio).
Además si el modelo propuesto no fuera adecuado el método tampoco lo será. Quiere estodecir que la razón de verosimilitud no nos proporciona información suficiente en cuanto a la bondad de ajuste, que habrá que verificar convenientemente por otros métodos.
Mínimos Cuadrados Generalizados (Esteban González, 2008, pág. 38)
Origen, Utilidad y limitaciones MCG

Dados los fallos que ocurren en las propiedades de los estimadores MCO, surge la conveniencia de buscar estimadores...