Estimación econométrica y los supuestos clrm
Video: Econometría 1: especificación del modelo y estimación
Las técnicas econométricas se utilizan para estimar los modelos económicos, lo que finalmente le permiten explicar cómo los diversos factores que afectan a algunos resultados de interés o para pronosticar eventos futuros. La técnica de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) es el método más popular de la realización de análisis de regresión y la estimación de modelos econométricos, ya que en situaciones estándar (es decir, el modelo satisface una serie de supuestos estadísticos) que produce (los mejores posibles) resultados óptimos.
Video: E-knowmetrics Modelo de Regresión Lineal General. MCO
La prueba de que MCO genera los mejores resultados es conocida como la El teorema de Gauss-Markov, pero la prueba requiere varios supuestos. Estos supuestos, conocido como el modelo de regresión lineal clásica (CLRM) supuestos, son los siguientes:
Los parámetros del modelo son lineales, es decir, los coeficientes de regresión no entran en la función que se está estimado como exponentes (aunque las variables pueden tener exponentes).
Los valores para las variables independientes se derivan de una muestra aleatoria de la población, y que contienen variabilidad.
Las variables explicativas no tienen colinealidad perfecta (es decir, ninguna variable independiente puede expresarse como una función lineal de las otras variables independientes).
El término de error tiene media cero condicional, lo que significa que el error promedio es cero en cualquier valor específico de la variable (s) independiente.
El modelo no tiene heterocedasticidad (es decir, la varianza del error es el mismo, independientemente del valor de la variable independiente).
El modelo no tiene autocorrelación (el término de error no muestra una relación sistemática con el tiempo).
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Si no se cumple uno (o más) de los supuestos CLRM (que llaman económetras defecto), A continuación, OLS puede no ser la mejor técnica de estimación. Afortunadamente, las herramientas econométricas que permiten modificar la técnica OLS o utilizar un método de estimación completamente diferente si los supuestos CLRM no se sostienen.