期刊名称：Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa
印刷版ISSN：1886-516X
电子版ISSN：1886-516X
出版年度：2017
卷号：24
页码：169-189
语种：Spanish
出版社：Universidad Pablo de Olavide
摘要：Es conocido que, cuando en el modelo de regresi ́on lineal existe un alto grado de multicolinealidad, los resultados obtenidos a partir del m ́etodo de m ́ınimos cuadrados ordinarios (MCO) son inestables. Como soluci ́on a esta situaci ́on, en este trabajo se presentan los m ́etodos de alzado, cresta y variables ortogonales como alternativa a la estimaci ́on por MCO. Tambi ́en se muestra que la regresi ́on con variables ortogonales tiene sentido inde- pendientemente de la existencia de multicolinealidad grave, ya que permite dar respuesta a cuestiones no accesibles con el modelo original. Dichas metodolog ́ıas se aplican a un conjunto de datos de rendimientos de letras del tesoro.
其他摘要：It is known that, when in the linear regression model there is a high degree of multicollinearity, the results obtained by using the Ordinary Least Squares (OLS) method are unstable. As a solution to this situation, in this paper we present the raised method, the ridge method and the orthogonal variables method as an alternative to the estimate by OLS. It is also shown that re- gression with orthogonal variables makes sense regardless of the existence of serious multicollinearity because it allows to answer questions which are not accessible when using the original model. These methodologies are applied to a data set of yields of treasury bills.
关键词：Modelos de regresión; multicolinealidad; regresión alzada; regresión cresta; regresión con variables ortogonales.
