Multicolinealidad

MULTICOLINEALIDAD
VIOLACION DE LOS SUPUESTOS DEL MODELO CLÁSICO

ÌNDICE

INTRODUCCIÓN 3
RECORDANDO LOS SUPUESTOS DETRÁS DEL MODELO 4
NATURALEZA DE LA MULTICOLINEALIDAD 5
FUENTES QUE PUEDEN ORIGINAR MULTICOLINEALIDAD 7
ESTIMACIÓN EN PRESENCIA DE MULTICOLINEALIDAD PERFECTA 8
ESTIMACIÓN EN PRESENCIA DE MULTICOLINEALIDAD IMPERFECTA 10
FACTOR DE INFLACIÓN DE LA VARIANZA 12CONSECUENCIAS PRÁCTICAS DE LA MULTICOLINEALIDAD 13
DETECCIÓN DE LA MULTICOLINEALIDAD 16
QUÉ HACER ANTE LA PRESENCIA DE MULTICOLINEALIDAD 17
CONCLUSIÓN 19
BIBLIOGRAFÍA 20

INTRODUCCIÓN

Hasta ahora hemos estudiado en clases que el Análisis de Regresión Lineal trata de la dependencia que existe entre la variable dependiente y la variable explicativa, con el objeto de estimar o predecir lamedia 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 losmejores 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 y verificar que efectivamente el modelo económico definido permite interpretar la realidad, estudiaremos lo que sucede cuando uno de los supuestos no essatisfecho.
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 sola relación lineal y multicolinealidad la existencia de más de una relación lineal ( multi = varios), en la práctica se usa el término MTD para amboscasos.
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 de los regresores.
En esta investigación abordaremos la naturaleza de la MTD, si es un problema o no, sus consecuencias, cómo detectar la MTD y lasmedidas 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 están correlacionadas.

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

8. Debe existir variabilidad paralos 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, lamulticolinealidad 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 altamente correlacionadas en la muestra, es muy difícil separar el efecto parcial de cada una de estas variables sobre la...