MULTICOLINEALIDAD

Lady Guzman
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Trabajo de Multicolinealidad

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MULTICOLINEALIDAD
  1. Naturaleza
    1. Perfecta
      1. Las variables explicativas se multiplican y dan cero
      2. Casi perfecta
        1. Cuando se agrega una variable estocastica para dar cero
          1. Entre mayor es la interseccion, mayor es el grado de colinealidad
      3. causas
        1. Metodo erroneo de recolecion de la informacion
          1. Obtencion de muestras en un intervalo limitado de valores
          2. Restriccion en el modelo o en la poblacion muestral
            1. Mala especificacion del modelo
              1. Modelo sobre determinado
                1. Sobre todo en los datos de series de tiempo
                2. Consecuencias
                  1. Los estimadores de MCO SON MELI
                    1. Razon t uno o mas coeficientes tiende a ser no significativas
                      1. R al cuadrado es alta
                        1. Superior a 0.9
                        2. Los intervalos de confianzas tienden a ser altos
                        3. Incremental las varianzas y covarianzas
                          1. Si el R cuadrado se acerca a 1 el FIV se acerca a infinito
                            1. FIV = Factor inflacionario de la varianza
                              1. Se conoce Tolerancia ( TOL)
                                1. R2=1 (perfecta) TOL =0
                                  1. R2=0 no existe colinealidad y TOL=1
                              2. Detecion
                                1. Una R2 elevada pero pocas razones t significativas
                                  1. Altas correlaciones entre parejas de regresores
                                    1. Examen de las correlaciones parciales
                                      1. Regresiones auxiliares
                                        1. Diagrama de dispersion
                                        2. Procedimientos
                                          1. Informacion a priori
                                            1. Combinacion de informacion de series de tiempo
                                              1. Eliminacion de una variable y el sesgo de especificacion
                                                1. Transformacion de las variables
                                                  1. Datos nuevos
                                                  2. Segun Goldberger
                                                    1. micronumerosidad exacta
                                                      1. cuando n y el tamaño de la muestra es cero
                                                      2. Casi micronumerosidad
                                                        1. Igual a casi multicolinealidad
                                                      3. Las regresoras estan relacionadas
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