MINIMOS CUADRADOS

Páginas: 4 (782 palabras) Publicado: 18 de diciembre de 2013

MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS
Uno de los puntos determinantes en la econometría se basa en el procesamiento estadístico y para ello  el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO permiteencontrar los Mejores Estimadores Lineales Insesgados, este método presenta muchas ventajas en cuanto a lo fácil de su uso y por lo adecuado del planteamiento estadístico matemático que permite adecuarse alos supuestos para los modelos econométricos.
El término de MCO esta vinculado con la regresión y la correlación, ambas determinan la existencia de relación entre dos o mas variables (siempre unadependiente y una o varias independientes), la diferencia radica en que le regresión se expresa en una función o relación funcional mediante una ecuación con su uso predictivo, y la correlación es un valorque mide la intensidad con que están relacionadas linealmente las variables, se esta hablado de una regresión o correlación simple cuando se relacionan 2 variables, si existen mas se habla de unacorrelación múltiple (el alcance de este curso se limita a la simple).
Las funciones regresivas principalmente pueden ser de cuatro tipos:
1. Lineales
De la forma matemática                Y(x) = a+bXi
Y su expresión Regresiva            Yi = β1+ β2Xi +  υi
1. De segundo grado
De la forma matemática                Y(x) = a+ bXi+cXi2
Y su expresión Regresiva            Yi = β1+ β2Xi + β3Xi2+ υi
1. Exponenciales
De la forma matemática                Y(x) = abx
Y su expresión econométrica      log F(x) = log a + x log b + υi
1. De potencia
De la forma matemática                Y(x) =aXin
Y su expresión Regresiva            log Yi = log a + b log X + υi
Nota: la variable υi se refiere al término de perturbación o de error, se le conoce como una variable aleatoria estocástica yse utiliza para recoger todos aquellos elementos que afectan a las variables del modelo de manera externa, es decir mejora la predicción del modelo en la medida que captura los efectos de variables...
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