El efecto de la heterocedasticidad en la construcción de los estimadores del modelo de regresión lineal

Abstract

Una de las hipótesis establecidas en la construcción de los modelos estadísticos, específicamente en el Modelo de Regresión Lineal (MRL), es que las varianzas de los errores sean constantes. El incumplimiento de este supuesto, denominado heterocedasticidad, y su efecto en la construcción de los estimadores de los parámetros del modelo, es el objetivo central de este seminario. Algunos autores escriben: ”...el investigador debe reconocer que las situaciones de autocorrelación y/o heterocedasticidad son la regla y no la excepción, y que debe hacerse siempre un análisis tan exhaustivo como sea posible acerca del grado en que estos problemas están presentes en una aplicación empírica, observación que complementa nuestro interés. Se presentarán entonces los procesos de estimación de parámetros, las propiedades de los estimadores y los efectos que la heterocedasticidad les ocasiona, en la construcción del denominado MRL. También se describirán sus posibles causas y algunos tratamientos para corregirla. Para abordar estos temas se presentarán algunos resultados de probabilidad e inferencia estadística sin llegar a profundizar en tales aspectos.