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ECONOMETRÍA. DAMODAR N. GUAJARATI. ANÁLISIS DE REGRESIÓN CON DOS VARIABLES:. PROBLEMA DE ESTIMACIÓN. MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS (MCO). MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS (MCO). MÁXIMA VEROSIMILITUD (MV). El método se atribuye a Carl Friederich Gauss.
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ECONOMETRÍA DAMODAR N. GUAJARATI ANÁLISIS DE REGRESIÓN CON DOS VARIABLES: PROBLEMA DE ESTIMACIÓN
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS(MCO) • MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS (MCO) • MÁXIMA VEROSIMILITUD (MV) El método se atribuye a Carl Friederich Gauss ESTIMADORES DE MÍNIMOS CUADRADOS ESTIMADORES PUNTUALES ESTIMADORES DE INTERVALOS
MODELO CLÁSICO DE REGRESIÓN LINEAL:SUPUESTOS DETRÁS DEL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS El modelo de Gauss, modelo clásico o estándar de regresión lineal, (MCRL) Supuesto 1: Modelo de regresión lineal Supuesto 2: Los valores de X son fijos en muestreos repetidos Supuesto 3: El valor medio de la perturbación u es igual a cero Supuesto 4: Homoscedasticidad o igual varianza de u Supuesto 5: No existe autocorrelación entre las perturbaciones Supuesto 6: La covarianza entre u, y X, es cero Supuesto 7: El número de observaciones n debe ser mayor que el número de parámetros por estimar Supuesto 8: Variabilidad de los valores de X Supuesto 9: El modelo de regresión está correctamente especificado Supuesto 10: No hay multicolinealidad perfecta
PRECISIÓN O ERRORES ESTÁNDAR DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS ESTIMADOS • Medida de “confiabilidad” o precisión de los estimadores 1 y 2 • Número de grados de libertad • Suma de residuos al cuadrado (SRC) • Error estándar del valor estimado • Error estándar de la regresión
COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN r2 • Bondad del ajuste • Coeficiente de determinación • Diagrama de Venn o de Ballentine • Suma total de cuadrados (STC) • Suma explicada de cuadrados (SEC) • Suma de residuos al cuadrado (SRC)
EXPERIMENTOS MONTE CARLO EXPERIMENTOS DE MUESTREO O DE SIMULACIÓN EN COMPUTADORA Frecuentemente utilizados para estudiar las propiedades estadísticas de diversos métodos de estimación de los parámetros poblacionales. Son particularmente útiles para estudiar el comportamiento de los estimadores en muestras pequeñas o finitas. Son un medio excelente de aplicar el concepto de muestreo repetido, que es la base de la mayor parte de la inferencia estadística clásica.
