econometria
Páginas: 2 (390 palabras)
Publicado: 23 de septiembre de 2014
ESTIMACIÓN EN CASO DE MULTICOLINEALIDAD PERFECTA ABAD
Dada la especificación del modelo y los datos de las variables, si al menos una de las variables explicativas se puede obtener como combinaciónlineal exacta de alguna o algunas de las restantes, diremos que existe multicolinealidad exacta o perfecta.
Originalmente el término de multicolinealidad significó la existencia de una relaciónperfecta o exacta entre las variables explicativas de un modelo de regresión. En la actualidad se incluye en la multicolinealidad el término de error estocástico. Representándose de la siguiente forma:.λ1 x1 + λ2 x2 + λk Xk + Vi = 0
La multicolinealidad así referida se refiere solamente a relaciones lineales entre variables x. No elimina las relaciones no lineales existentes entre ellas.
Sesupone que en un modelo clásico de regresión lineal no hay multicolinealidad debido a que:
Si la multicolinealidad es perfecta los coeficientes de la regresión de las variables x son indeterminados y suserrores estándar son infinitos. Si la multicolinealidad es menos que perfecta los coef de regresión poseen grandes errores estándar, lo que hace que los coef no pueden ser estimados con granprecisión.
Fuentes de Multicolinealidad para Montgomery y Peck:
1. El método de recolección de información empleado, es decir muestras obtenidas en un rango limitado de valores.
2. Restricciones sobre elmodelo o en la población que es objeto de muestreo.
3. Especificación del modelo.
4. Un modelo sobredeterminado. Es decir que posee más variables explicativas que el Nº de observaciones.
Estimaciónen presencia de Multicolinealidad perfecta:
Aquí los coef de regresión permanecen indeterminados y sus errores estándar son infinitos. Si X3 y X2 son perfectamente colineales, no hay forma que X3 semantenga Cte., porque a medida que cambia X2 lo hace X3, esto hace que no se pueda separar la influencia de las dos variables sobre Y.
En el caso de multicolinealidad perfecta, no se puede obtener...
Dada la especificación del modelo y los datos de las variables, si al menos una de las variables explicativas se puede obtener como combinaciónlineal exacta de alguna o algunas de las restantes, diremos que existe multicolinealidad exacta o perfecta.
Originalmente el término de multicolinealidad significó la existencia de una relaciónperfecta o exacta entre las variables explicativas de un modelo de regresión. En la actualidad se incluye en la multicolinealidad el término de error estocástico. Representándose de la siguiente forma:.λ1 x1 + λ2 x2 + λk Xk + Vi = 0
La multicolinealidad así referida se refiere solamente a relaciones lineales entre variables x. No elimina las relaciones no lineales existentes entre ellas.
Sesupone que en un modelo clásico de regresión lineal no hay multicolinealidad debido a que:
Si la multicolinealidad es perfecta los coeficientes de la regresión de las variables x son indeterminados y suserrores estándar son infinitos. Si la multicolinealidad es menos que perfecta los coef de regresión poseen grandes errores estándar, lo que hace que los coef no pueden ser estimados con granprecisión.
Fuentes de Multicolinealidad para Montgomery y Peck:
1. El método de recolección de información empleado, es decir muestras obtenidas en un rango limitado de valores.
2. Restricciones sobre elmodelo o en la población que es objeto de muestreo.
3. Especificación del modelo.
4. Un modelo sobredeterminado. Es decir que posee más variables explicativas que el Nº de observaciones.
Estimaciónen presencia de Multicolinealidad perfecta:
Aquí los coef de regresión permanecen indeterminados y sus errores estándar son infinitos. Si X3 y X2 son perfectamente colineales, no hay forma que X3 semantenga Cte., porque a medida que cambia X2 lo hace X3, esto hace que no se pueda separar la influencia de las dos variables sobre Y.
En el caso de multicolinealidad perfecta, no se puede obtener...
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