MULTICOLINEALIDAD

SUPUESTOS DEL
MLG

 1.
PROMEDIO DE RESIDUOS IGUAL A 0, OBSERVABLE EN EVIEWS

 
2.

HOMOSCEDASTICIDAD O VARIANZA CONSTANTE.

HALLANDO LIMITE INFERIOR Y LIMITE
SUPERIOR---------------------------- ---------En este caso no se
cumple la
Homoscedasticidad,
se cumple
Heterocedasticidad
ya que algunos
valores de varianza
se encuentran fuera
del intervalo.

3.

I≠J
 NO AUTOCORRELACIÓN

 -----------------------------------------------------En este caso no se cumple la
No Autocorrelación, se cumple
La Autocorrelación, ya que
algunos valores de varianza
se
encuentran fuera del
intervalo.

4.+1 NO MULTICOLINEALIDAD

Efectivamente contamos con 6 βetas.

 
5.

NORMALIDAD DE LOS RESIDUOS

D
E DA
D LI
N EA
O IN
I
C L 10
C
O
E
P.
C
ET LTI T I C A
D U RA
M UJA
G

D
I
L
A
E
N
I
L
O
C
I
MULT
ADPara detectar la posible multicolinealidad en un modelo
de regresión lineal,
se deben observar los siguientes elementos:
• Una R2 elevada pero pocas razones t significativas.
• Correlaciones elevadasentre variables explicativas
• Regresiones auxiliares
• Regla de Klien
• Tolerancia y factor de inflación de la varianza.

 HALLANDO RANGO +1
GEN ERAND O P ROG RAMA
EN EVIEWS:

E L VA LO R D E L RA NG O:

UNA R2 ELEVADA PERO POCAS RAZONES T
SIGNIFICATIVAS.
R2= 0.94
SOLO 3 COEFICIENTES DE
LOS 6 SON
ESTADISTICAMENTE
SIGNIFICATIVOS
Prob. < 0.05 :
-

C: CONSTANTE

-

X3: Precio real al detal delpollo por libra (US$c)

-

X4: Precio real al detal del
cerdo por libra (US$c)

CORRELACIONES ELEVADAS ENTRE
VARIABLES EXPLICATIVAS .
H A L L A M O S M AT R I Z D E C O R R E L A C I Ó N . Q U I C K ,G R O U P
S TAT I S T I C S , C O R R E L AT I O N S .

CORRELACIONES ELEVADAS ENTRE
VARIABLES EXPLICATIVAS .
OK.

L

Esto quiere decir si la correlación entre dos variables es
alto, digamos,superior a 0.8, la multicolinealidad es un
problema grave.

REGRESIONES AUXILIARES
GENERANDO PROGRAMA
EN EVIEWS:

 REGLA DE KLIEN:
 En lugar de probar formalmente todos los valores
auxiliares, se...