7 Fundamentos mco
Tarea 2
Fundamentos del método de MCO
1. Modelo de regresión lineal: el modelo de regresión lineal debe ser lineal enlos coeficientes, pero puede no serlo en las variables.
2. Valores fijos de X, o valores de X independientes del término de error: cuandola variable X se obtiene de una manera estocástica, es decir, al azar, se puede suponer que la variable X es independiente del término de error(u).
3. El valor de la perturbación “u” es igual a cero: dado un valor de X, la media o el valor esperado del término de error (u), es iguala cero.
4. Homoscedasticidad o varianza constante de “u”: La varianza, es decir la desviación estándar elevada al cuadrado del término deerror “u”, es la misma sin importar el valor de X.
5. No hay autocorrelación entre las perturbaciones: dados dos valores diferentes de lavariable X, la correlación entre sus términos de error es cero, es decir son completamente independientes.
6. El número de observacionesdebe ser mayor que el número de parámetros por estimar: por ejemplo, si se tienen dos variables, X y Y, se deben de tener mínimo 2 pares deobservaciones de esas 2 variables.
7. La naturaleza de las variables X: No todos los valores de la variable X en una muestra deben de ser iguales.La varianza de X debe de ser un número positivo. Tampoco puede haber valores atípicos (valores muy diferentes con el resto de las observaciones).
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