MULTICOLINEALIDAD

INGENIERIA COMERCIAL
UNIVERSIDAD MAYOR















MULTICOLINEALIDAD
VIOLACION DE LOS SUPUESTOS DEL MODELO CLÁSICO







INTEGRANTES
Elizabeth Campos
Giovaninna Castro
Jessica Cerna
Ivonne Huenteo
Daniel Santibañez
Pamela Vásquez

PROFESORA
Verónica Escobar
ÌNDICE



INTRODUCCIÓN

Hasta ahora hemos estudiado en clases que el Análisis deRegresión Lineal trata de la dependencia que existe entre la variable dependiente y la variable explicativa, con el objeto de estimar o predecir la media poblacional de la variable dependiente en términos de los valores conocidos o fijos de las variables explicativas.
Para encontrar aquella recta que se ajusta de manera adecuada a la nube de puntos definida por los valores de la muestra ( Xi,Yi) , hemos utilizado el Método de los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), método basado en un Conjunto de supuestos, que permiten obtener los mejores estimadores Lineales (MELI), cuyas características estudiadas en clases nos indican que un MELI ,es lineal, insesgado y tiene varianza mínima , por lo tanto es eficiente.
Dado que los supuestos son necesarios para guiar una investigación yverificar que efectivamente el modelo económico definido permite interpretar la realidad, estudiaremos lo que sucede cuando uno de los supuestos no es satisfecho.
Para este trabajo de investigación estudiaremos la Violación al Supuesto N° 10 que señala “ no existe multicolinealidad entre las variables explicativas incluidas en el modelo”, se entiende por colinealidad la existencia de una solarelación lineal y multicolinealidad la existencia de más de una relación lineal ( multi = varios), en la práctica se usa el término MTD para ambos casos.
Es importante saber que el supuesto 10 se complementa con el supuesto 7, que especifica que el número de observaciones debe superar al número de los regresores (Xi) y el supuesto 8, que debe haber suficiente variabilidad en los valores delos regresores.
En esta investigación abordaremos la naturaleza de la MTD, si es un problema o no, sus consecuencias, cómo detectar la MTD y las medidas para remediar esta situación.

RECORDANDO LOS SUPUESTOS DETRÁS DEL MODELO


Para introducirnos en el tema de multicolinealidad, es necesario recordar los siguientes supuestos:


1. El modelo de regresión es lineal en los parámetros.2. Los valores de los regresores, X, son fijos en muestreo repetido.

3. Para X dadas, el valor medio de la perturbación ui es cero.

4. Para X dadas, la varianza de ui es constante ui homoscedástica.

5. Para X dadas, no hay autocorrelación en las perturbaciones.

6. Si las X son estocásticas, el término de perturbación y las X (estocásticas) son independientes o, al menos, no estáncorrelacionadas.

7. El número de observaciones debe ser mayor que el número de regresores.

8. Debe existir variabilidad para los valores que toman los regresores.

9. El modelo de regresión está correctamente especificado.

10. No hay relación lineal exacta (es decir no hay multicolinealidad) en los regresores.

11. El término estocástico (de perturbación) ui, está normalmente distribuido.NATURALEZA DE LA MULTICOLINEALIDAD

El término Multicolinealidad se atribuye a Ragnar Frisch, la multicolinealidad se refiere a la existencia de más de una relación lineal exacta y Colinealidad se refiere a la existencia de una sola relación lineal. Actualmente el término Multicolinealidad hace referencia a ambos casos.
Cuando dos o más variables explicativas en un modelo están altamentecorrelacionadas en la muestra, es muy difícil separar el efecto parcial de cada una de estas variables sobre la variable dependiente. La información muestral que incorpora una de estas variables es casi la misma que el resto de las correlacionadas con ella. En el caso extremo de multicolinealidad exacta no es posible estimar separadamente estos efectos sino una combinación lineal de ellos.
La...