Violación del supuesto de heterocedasticidad
Enviado por thecardigans • 21 de Marzo de 2017 • Informe • 4.263 Palabras (18 Páginas) • 373 Visitas
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Heterocedasticidad
Econometría
Profesor: Verónica Escobar
Integrantes:
Caro Bou
Nathalie Caimanque
Evelyn Guzmán
Javiera Izurieta
Cesar Pacheco
Amaro Satelices
María Victoria Vega
Índice
Introducción…………………………………………………………………………..1
Modelo de regresión lineal………………………………………………………….2
Violación del supuesto de heterocedasticidad……………………………………3
Causas muéstrales o estructurales…………………………………………4, 5, 6,7
Tipos…………………………………………………………………………………..8
Problema……………………………………………………………………………..9
Como se detecta la heterocedasticidad……………………………………..10, 11
Aplicación practica…………………………………………………………………12
Conclusión…………………………………………………………………………..13
Introducción
En el presente Informe buscamos explicar de forma clara y efectiva lo que en el estudio Econométrico se conoce por HETEROCEDASTICIDAD.
Para comenzar presentaremos de forma ligera, el modelo de regresión lineal y a la vez, para poder comprender y trabajar este de forma adecuada, requerimos abordar también las bases del mismo, el cumplimiento de los “Supuestos” (Teorema de Gauss-Markov) del modelo de regresión lineal, algunos de estos son: la no existencia de correlación entre las perturbaciones, la variable independiente debe ser no estocástica y Homocedasticidad, o igual varianza entre los errores, entre otros.
También explicaremos los conceptos mencionados mediante sus definiciones y graficas junto con el efecto que estos tendrán en el modelo, para luego poder hacer estudio mas acabado al respecto, viendo las diversas causas que pueden provocar en un modelo de regresión simple la heterocedasticidad, que es la violación de la Homocedasticidad.
Además es de fundamental importancia determinar y analizar claramente los problemas que significará el trabajar con un modelo donde las varianzas han dejado de ser constantes.
Y finalmente otro de los objetivos es que logremos detectar heterocedasticidad de manera grafica o conceptual.
Modelo de Regresión Lineal
Supuesto de Homocedasticidad
En el modelo de regresión lineal siempre con una variable dependiente (Y) y otra(s) independiente(s)(X), se representa de la siguiente forma.
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Esta fórmula además incluye una variable aleatoria representada en la formula por “µ”, en la cual se incluyen otras variables que también influyen en el cálculo, pero no se encuentran explicitas en el modelo dado denominada el “error”.
Para comprender de mejor manera lo anterior debemos considerar lo siguiente se representa la Homocedasticidad:
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[pic 4]
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Violación del supuesto - Heterocedasticidad
En algunas muestras se presenta un distribución más amplia de los valores poblacionales de la variable dependiente, mostrando distintas varianzas, esto quiere decir que el modelo no mostrará la misma precisión como cuando cumple con Homocedasticidad.
Gráficamente:
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Causas Muéstrales o Estructurales
Pese a que la Heterocedasticidad es la “violación de un supuesto”, no quiere decir que no se presente usualmente. De hecho, veremos que en realidad es mucho más común que otras violaciones, las que si pueden ser consideradas simplemente faltas a una regla general.
Como sabemos, la heterocedasticidad consiste en que las observaciones muéstrales tienen varianzas del error diferentes entre sí:
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Viola la hipótesis clásica de homocedasticidad, o igual varianza de los n errores aleatorios y, en un caso particular, junto a la auto-correlación de perturbaciones no esféricas. Como podemos observar a continuación en las figuras 1 y 2, se presentan los casos de perturbaciones Homocedástica y Heterocedasticas respectivamente.
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