Colinealidad y mínimos cuadrados ponderados
Dentro de las técnicas econométricas, uno de los métodos más usuales es el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). La inferencia basada en este método tiene como uno de los supuestos básicos, la homogeneidad de varianzas. En caso de no cumplirse este supuesto, el estimador de MCO es insesgado...
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Universidad Central de Venezuela
2006
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Dentro de las técnicas econométricas, uno de los métodos más usuales es el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). La inferencia basada en este método tiene como uno de los supuestos básicos, la homogeneidad de varianzas. En caso de no cumplirse este supuesto, el estimador de MCO es insesgado pero ineficiente. Uno de los métodos alternativos de análisis cuando no se cumple este supuesto, es el método de mínimos cuadrados ponderados (MCP), que proporciona el mejor estimador li-nealmente insesgado (suponiendo que la forma funcional de la varianza es conocida), sin embargo, el condicionamiento de la matriz de información se ve afectado por las magnitudes de los ponderadores. De tal forma que pueden presentarse los problemas asociados a la colinealidad, aún cuando la matriz con las variables explicativas esté bien condicionada. En el presente trabajo se estudia la influencia de los ponderadores en el condicionamiento de la matriz de información, se muestra que los métodos de diagnóstico basados en la matriz con las variables explicativas podrían ser inadecua-dos, así como las soluciones que se derivan de esta. |
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