Autocorrelacion
Páginas: 3 (725 palabras)
Publicado: 9 de junio de 2012
AUTOCORRELACIÓN
La autocorrelación surge cuando los términos de error del modelo no son independientes entre sí, es decir, cuando: E(uiuj)≠0. para todo i≠j. Entonces los errores estaránvinculados entre sí. Los estimadores mínimos cuadráticos ordinarios (MCO) obtenidos, bajo esta circunstancia, dejan de ser eficientes. La autocorrelación generalmente aparece en datos en serie de tiempoaunque también se presenta en el caso de una muestra de corte transversal.
AUTO CORRELACIÓN CAUSAS
El problema de la autocorrelación se presenta mucho en series históricas, en las cuales la“memoria” se transmite a través de los errores. Un “shock” —grande o pequeño— se mantiene en el tiempo.
Entre las principales causas que hacen que aparezca la autocorrelación en una muestra tenemos lassiguientes:
-Inercia. Cuando existen tendencias marcadas que influyen en los valores futuros de la serie.
-Sesgos de especificación. Cuando se elige mal la forma funcional o cuando se omitenvariables, lo cual genera un comportamiento sistemático en el término estocástico.
-Tiempo de ajuste. Implica el tiempo que los agentes económicos deben tomar para procesar información de un período dado.Así un fenómeno sucedido en un período determinado puede impactar en uno o varios posteriores.
-Preparación de datos. En datos de corte transversal al “ordenar” los datos con respecto algunavariable (consumo ordenado de mayor a menor por la variable ingreso) puede introducir un proceso “aparentemente” autocorrelacionado.
Las consecuencias inmediatas, producto de la autocorrelación, es quelos estimadores son poco eficientes, ya que sus varianzas estarán sobre o subestimada lo cual imposibilita utilizar las pruebas de contrates —“test”— estadístico usuales para verificar la validez delas estimaciones. Pero los estimadores siguen siendo lineales, insesgados y consistentes pero han perdido (como consecuencia de autocorrelación) su propiedad de varianza mínima, pero la insesgadez...
La autocorrelación surge cuando los términos de error del modelo no son independientes entre sí, es decir, cuando: E(uiuj)≠0. para todo i≠j. Entonces los errores estaránvinculados entre sí. Los estimadores mínimos cuadráticos ordinarios (MCO) obtenidos, bajo esta circunstancia, dejan de ser eficientes. La autocorrelación generalmente aparece en datos en serie de tiempoaunque también se presenta en el caso de una muestra de corte transversal.
AUTO CORRELACIÓN CAUSAS
El problema de la autocorrelación se presenta mucho en series históricas, en las cuales la“memoria” se transmite a través de los errores. Un “shock” —grande o pequeño— se mantiene en el tiempo.
Entre las principales causas que hacen que aparezca la autocorrelación en una muestra tenemos lassiguientes:
-Inercia. Cuando existen tendencias marcadas que influyen en los valores futuros de la serie.
-Sesgos de especificación. Cuando se elige mal la forma funcional o cuando se omitenvariables, lo cual genera un comportamiento sistemático en el término estocástico.
-Tiempo de ajuste. Implica el tiempo que los agentes económicos deben tomar para procesar información de un período dado.Así un fenómeno sucedido en un período determinado puede impactar en uno o varios posteriores.
-Preparación de datos. En datos de corte transversal al “ordenar” los datos con respecto algunavariable (consumo ordenado de mayor a menor por la variable ingreso) puede introducir un proceso “aparentemente” autocorrelacionado.
Las consecuencias inmediatas, producto de la autocorrelación, es quelos estimadores son poco eficientes, ya que sus varianzas estarán sobre o subestimada lo cual imposibilita utilizar las pruebas de contrates —“test”— estadístico usuales para verificar la validez delas estimaciones. Pero los estimadores siguen siendo lineales, insesgados y consistentes pero han perdido (como consecuencia de autocorrelación) su propiedad de varianza mínima, pero la insesgadez...
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