R. Salmerón Gómez, C. García García, A. Rodríguez Sánchez, C. García García
La multicolinealidad aproximada del tipo esencial hace referencia a la relación lineal aproximada entre dos o más variables independientes del modelo de regresión lineal excluida la constante del mismo. En el presente trabajo se propone mitigar este problema mediante el uso de información a priori incorporada a la estimación del modelo mediante la estimación del mismo por el método de Mínimos Cuadrados Restringidos (MCR). Puesto que este método proporciona estimaciones de las varianzas de los coeficientes estimados menores que el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, se estaría mitigando uno de los principales problemas producidos por una multicolinealidad aproximada grave. Más concretamente, la aportación del trabajo se centra en cómo obtener la restricción a considerar como hipótesis nula en los MCR dado un modelo concreto en el que la multicolinealidad aproximada esencial es preocupante.
Keywords: Multicolinealidad aproximada, Mitigación, Mínimos Cuadrados Restringidos, Información a priori
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SI-MCEE-1 Invited Session. Quantitative Methods for Economy and Companies
September 5, 2019 12:00 PM
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