Modelo de revlis
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Violación De los supuestos
Si existe alguna evidencia de violación a alguno de los Supuestos (multicolinealidad, autocorrelación, varianza de los errores Poblacionales, sesgo de especificación) hay que analizar el estimador MCO en Términos de si se alteran las propiedades de Insesgamiento o de Varianza Mínima.
Multicolinealidad
DEFINICIÓN Las variables explicativas están conectadas entre ellas
Desde un punto de vista estadístico.
EFECTOS
Si existe multicolinealidad los estimadores siguen siendo MELI, se
Observan R2 altos y “t” bajos.
DETECCIÓN
Factor de Inflación de Varianza (FIV) por sobre 10, es indicio de
Una fuerte colinealidad de dicha variable en el modelo.
CORRECCIÓN
No
Hacer nada, realizar cambios en la muestra, analizar la especificación del
Modelo, podríamos sacar la variable colineal, pero eso podría causar una mala
Especificación en el modelo cuando antes estaba bien.
Heteroscedasticidad
DEFINICIÓN
La
Varianza de los errores poblacionales no son constantes.
EFECTOS
La
Varianza ya no es mínima y los estimadores dejan de ser MELI. La estimación por
MCO está sesgada y es inconsistente. Debiese ocuparse otra técnica, Mínimos
Cuadrados Generalizados (MCG).
DETECCIÓN
Prueba de White
Autocorrelación
DEFINICIÓN
Correlación
Entre términos de error poblacional en una regresión
EFECTOS
Los
Estimadores dejan de ser MELI ya que no son de varianza mínima, las pruebas “t”
Y F dejan de ser válidas.
DETECCIÓN
Test
De Durbin-Watson (dw)
Normalidad En los errores
EFECTOS si no Existe normalidad se invalida la inferencia estadística.
DETECCIÓN
Prueba de JB; H0: Hay normalidad en los errores poblacionales (Para
Muestras grandes n>100)
Sesgo De Especificación
DEFINICIÓN
El
Modelo está mal especificado
EFECTOS
Los
Estimadores siguen siendo MELI.
DETECCIÓN
Test
De Ramsey
EJERCICIOS:
A)Determine la existencia de autocorrelación en un modelo con 5 Parámetros y un n de 28
DW: 2,5
B)Con un 95% pruebe la hipótesis nula de que no existe Autocorrelación positiva o negativa
DW: 1,78
N: 74
K: 5