Autocorrelacioncompleta

Introducción


Supuestos del modelo MCO:



El modelo de regresión es
lineal en los parámetros.



Los valores de X son fijos.



La esperanza del error es
cero.



Homocedasticidad



No hayautocorrelación



No hay covarianza entre X y
los errores

x
y
-2
7
1
4
-5
5

4

Naturaleza del Problema


La autocorrelación significa en forma sencilla en el modelo
clásico que el término errorrelacionado con una
observación cualquiera no recibe influencia del término
error relacionado con cualquier otra observación Por lo
tanto, si existe tal dependencia, hay autocorrelación.



Comopodemos ver la autocorrelación es un problema que
se da principalmente en modelos con series de tiempo.

Causas de la
autocorrelación


Si la variable endógena tiene ciclos y estos ciclos
no sonexplicados por las variables exógenas del
modelo, entonces el término de error tendrá
autocorrelación.



Variables omitidas que tienen relación con el
tiempo.



Modelos especificados de forma linealcuando
realmente no lo son.



Modelos dinámicos:

¿QUÉ SUCEDE CON LOS ESTIMADORES MCO
CUANDO HAY AUTOCORRELACIÓN?
Como punto de partida podemos suponer que los términos error o
perturbación se generande la siguiente manera:

t  * t  1   t  con  1
 1
Donde ρ se conoce como coeficiente de autocovarianza o
autocorrelación. Este esquema se denomina autorregresivo de
primer orden de Markovo esquema autorregresivo de primer
orden.
Como en el caso de la heteroscedasticidad, en presencia de
autocorrelación los estimadores continúan siendo lineales e
insesgados, consistentes pero dejande ser eficientes es decir no
tienen varianza mínima.

Estimación por MCO tomando en cuenta la
autocorrelación.

Es probable en este caso que los intervalos de confianza derivados de
allí sean másamplios. La implicancia de esto es que para pruebas de
hipótesis es probable que se declare un coeficiente estadísticamente no
significativo aunque en realidad pueda serlo. El mensaje es : para...