摘要：Dentro de las técnicas econométricas, uno de los métodos más usuales es el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). La inferencia basada en este método tiene como uno de los supuestos básicos, la homogeneidad de varianzas. En caso de no cumplirse este supuesto, el estimador de MCO es insesgado pero ineficiente. Uno de los métodos alternativos de análisis cuando no se cumple este supuesto, es el método de mínimos cuadrados ponderados (MCP), que proporciona el mejor estimador li-nealmente insesgado (suponiendo que la forma funcional de la varianza es conocida), sin embargo, el condicionamiento de la matriz de información se ve afectado por las magnitudes de los ponderadores. De tal forma que pueden presentarse los problemas asociados a la colinealidad, aún cuando la matriz con las variables explicativas esté bien condicionada. En el presente trabajo se estudia la influencia de los ponderadores en el condicionamiento de la matriz de información, se muestra que los métodos de diagnóstico basados en la matriz con las variables explicativas podrían ser inadecua-dos, así como las soluciones que se derivan de esta.
其他摘要：One of the commonly-used econometric techniques is the ordinary least squared residual. The inferences derived from this technique depend on a basic assump-tion: that the variance are homogeneous. If this assumption is not applicable, the results will be misleading. For such cases, weighted squared residuals are used. However, the results now depend on the relative weight assigned to the different variance and may present problems of colineality even when the matrix of relati-ve weights is convincingly argued. The article explores these problems as obsta-cles in the way of getting satisfactory results. x
关键词：One of the commonly-used econometric techniques is the ordinary least squared residual; The inferences derived from this technique depend on a basic assump-tion: that the variance are homogeneous; If this assumption is not applicable; the results will be misleading; For such cases; weighted squared residuals are used; However; the results now depend on the relative weight assigned to the different variance and may present problems of colineality even when the matrix of relati-ve weights is convincingly argued; The article explores these problems as obsta-cles in the way of getting satisfactory results; Variance heterogenity; weighted least squared residual; econometric models; colineality;Heterogeneidad de varianzas; mínimos cuadrados ponderados; modelos econométricos; colinealidad
