El Uso De Variables Proxy

FORO: El uso de variables proxy en el problema de variables relevantes no observables.

Buenas tardes a todos,

A continuación voy a responder por orden a las preguntas que se han planteado en éste foro y coincido con mis compañeros en el hilo de las respuestas.

¿Qué ocurre en un modelo si introducimos variables irrelevantes?

Al incluir una variable irrelevante en el modelo se obtienen estimadores insesgados, consistentes, se estima correctamente la varianza de los errores y continúan siendo válidos los métodos convencionales de pruebas de hipótesis. El único castigo por incluir una variable irrelevante consiste en que las varianzas estimadas de los coeficientes son más grandes y, como resultado, las inferencias sobre los parámetros son menos precisas.

En general, el mejor enfoque consiste en incluir solamente variables explicativas que, en términos teóricos, influyan directamente sobre la variable dependiente y que no sean explicadas por otras variables ya incluidas en el modelo.

¿Qué ocurre si introducimos variables relevantes?

Si introducimos variables relevantes en el modelo, dicho modelo mejorará como ya han citado algunos de mis compañeros, ya que esa variable tendrá un valor importante para la realización del modelo.

¿Qué son las variables proxy?

Son variables aproximadas a la variable objeto de análisis. Por ejemplo, si quiero utilizar una variable que mida el nivel cultural de un país, puedo utilizar como variable proxy el número de bibliotecas existentes en dicho país, que si bien no recoge el concepto exacto que yo quiero medir, si se aproxima al mismo.

¿Qué es una variable explicativa no observable?

De nuevo coincidiré con mis compañeros en que una variable explicativa no observable es aquella que no se puede percibir y, por tanto, no puede incluirse en el modelo de estimación ya que son difíciles de ver o medir.

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