Estimación de modelos lineales con multicolinealidad mediante penalizaciones
En el presente trabajo se analiza la estimación de modelos econométricos penalizando la suma de cuadrados de los residuos con un factor que haga que las estimaciones del modelo se contraigan hacia las que se obtuviesen al plantear las posibles regresiones simples entre la variable dependiente del modelo econométrico y cada una de sus variables independientes.
El motivo de dicha elección se basa en que éstas serían las estimaciones que se obtendrían en el caso de existir ortogonalidad en el modelo lineal.
Se tiene que el estimador cresta es un caso particular del estimador penalizado obtenido y, al analizar sus principales características, se obtiene que el estimador penalizado presenta mejores propiedades que el cresta (especialmente) en referencia a la inferencia boostrap individual de los coeficientes del modelo y de la estabilidad numérica de las estimaciones obtenidas. Esta mejoría es debida a que en este caso el estimador no se contrae hacia cero.
Palabras clave: multicolinealidad estimador penalizado ridge