El problema de colinealidad consiste en la existencia de relaciones lineales entre dos o más variables independientes de un modelo lineal. Algunas de las posibles soluciones pueden ser mejorar la muestra o simplemente prescindir de la variable que produce la colinealidad.
La regresión cresta fue propuesta para tratar este problema de una forma más mecánica y objetiva. Alternativamente, García y otros (2010) presentaron la regresión alzada para estimar modelos lineales con problemas de colinealidad. En este artículo se muestra que el estimador cresta puede ser obtenido mediante la aplicación sucesiva del estimador alzado bajo ciertas condiciones. Los resultados obtenidos son ilustrados con una aplicación empírica
The collinearity problem deals with the existence of linear relationships between two or more independent variables in a linear model. Some of the possible solutions can be to improve the sample or simply to dispense with the variable that produces collinearity. The ridge regression was proposed to treat this problem in a more mechanical and objective way. Alternatively, García et al 2010 have proposed the raise regression to estimate a linear model with collinearity. In this paper we show that the ridge estimator can be obtained from the successive application of the raise regression under some conditions. We illustrate our results with an empirical application.
© 2008-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados