Econometría Aplicada: Multicolinealidad, Variables Dummy y Tipos de Variables

Causas y Consecuencias de la Multicolinealidad

La **multicolinealidad** es un fenómeno común en los modelos econométricos que puede afectar significativamente la fiabilidad de las estimaciones. A continuación, se detallan sus causas y consecuencias principales:

Causas de la Multicolinealidad

• **Escasa variabilidad** de alguna **variable explicativa**.
• Existencia de cierta **relación causal** entre dos o más **variables explicativas**.
• Existencia de **relación causal** entre dos **variables explicativas** (común en modelos de **series temporales** de valores monetarios).

Consecuencias de la Multicolinealidad

• No se pueden conseguir los **estimadores MCO** si la **multicolinealidad** es perfecta.
• **Errores estándar** elevados y extensos **intervalos de confianza**.
• Mucha **sensibilidad** al añadir o eliminar **observaciones** o **variables**.
• **Signo cambiado** de los **estimadores**.

Estimación en Presencia de Multicolinealidad

Para detectar la presencia o ausencia de **multicolinealidad**, es fundamental estar atento a posibles incongruencias en los datos tras la **estimación por MCO**. Si existen indicios que evidencian su presencia, es crucial considerar posibles **incongruencias** en los datos tras la **estimación por MCO**. Para identificarla, podemos fijarnos en los siguientes **indicadores**:

• Mientras que el **R²** y el **estadístico F** del contraste de **significación conjunta** son elevados, los **estadísticos t-Student** de algunos parámetros son poco significativos.
• Altas **correlaciones** entre parejas de **variables explicativas**.
• Examinar las **correlaciones parciales** en busca de **coeficientes** elevados.
• Estimar las **regresiones auxiliares** en busca de **coeficientes significativos**.

Variables Dummy con Más de una Categoría

Las **variables dicotómicas** o *dummy* se introducen en los modelos para representar adecuadamente **cambios** en:

1. En el **término independiente** de la ecuación.
2. En los **coeficientes** de algunas **variables explicativas**.
3. Ambas situaciones: tanto en el **término independiente** como en el **coeficiente** de las **variables explicativas**.

Tipos de Variables

En el contexto de los modelos econométricos, es esencial distinguir entre diferentes tipos de variables según su rol y determinación:

Variables Endógenas

Sus valores están determinados por la **interacción simultánea** de las relaciones del modelo.

Variables Exógenas

Sus valores están determinados **fuera del modelo**.

Variables Predeterminadas

Se denominan así tanto a todas las **variables exógenas** como a los **retardos de las endógenas** que se utilicen como explicativas.

Variables de Control

Se denominan así a las **variables exógenas** cuyo control lo determina el **político** o **usuario del modelo** cuando este se utiliza como apoyo a la **decisión económica**.