COLINEALIDAD Y MÍNIMOS CUADRADOS PONDERADOS - Ramírez Valverde, Gustavo; Ramírez Valverde, Benito (Revista Venezolana de Análisis de Coyuntura, 2016)
Dentro de las técnicas econométricas, uno de los métodos más usuales es el métodode mínimos cuadrados ordinarios (MCO). La inferencia basada en este método tienecomo uno de los supuestos básicos, la homogeneidad de varianzas. En caso de nocumplirse este supuesto, el estimador de MCO es insesgado pero ineficiente. Uno delos métodos alternativos de análisis cuando no se cumple este supuesto, es el métodode mínimos cuadrados ponderados (MCP), que proporciona el mejor estimador linealmenteinsesgado (suponiendo que la forma funcional de la varianza es conocida),sin embargo, el condicionamiento de la matriz de información se ve afectado por lasmagnitudes de los ponderadores. De tal forma que pueden presentarse los problemasasociados a la colinealidad, aún cuando la matriz con las variables explicativas estébien condicionada. En el presente trabajo se estudia la influencia de los ponderadoresen el condicionamiento de la matriz de información, se muestra que los métodos dediagnóstico basados en la matriz con las variables explicativas podrían ser inadecuados,así como las soluciones que se derivan de esta.