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Validación y Supuestos Clave en Modelos de Regresión

En presencia de autocorrelación, las varianzas calculadas convencionalmente y los errores estándar de los valores pronosticados son ineficientes.

V: Las varianzas ya no son mínimas, es decir, dejan de ser MELI (Mejores Estimadores Lineales Insesgados) y, por lo tanto, dejan de ser eficientes.

Un coeficiente de determinación ajustado permite corregir las varianzas estimadas y, por ello, ayuda a la inferencia Seguir leyendo “Validación y Supuestos Clave en Modelos de Regresión” »

Modelo de Regresión de una Constante

Término constante µ; variable dependiente Yt; Ut error aleatorio. Yt = µ + Ut

1º supuesto: La media poblacional de E[Ut] = 0

2º supuesto: Homocedasticidad. V(Ut) = E(Ut – E(Ut))² = E(Ut)² = σ²

El incumplimiento de este supuesto se llama heterocedasticidad, e implica que esta varianza no es constante. V(Ut) = E(Ut²) = σ²_t