Multicolinealidad Ocurre cuando las variables exógenas están fuertemente correlacionadas entre sí. 2 casos: Multicolinealidad perfecta e imperfecta Multicolinealidad perfecta Una de las variables explicativas es combinación lineal exacta de otra u otras variables explicativas. No se cumple el supuesto de rango completo de la matriz la inversa de la matriz X X no existe y por lo tanto no se puede calcular β. 0
Multicolinealidad imperfecta La correlación entre las variables explicativas es alta pero no perfecta. Cuando las variables explicativas presentan multicolinealidad imperfecta, el supuesto de de rango completo de la matriz X e independencia lineal se cumple. Sin embargo el efecto de la multicolinealidad es el incremento de las varianzas de los estimadores.
Multicolinealidad Detección Presencia de t estadísticos bajos y estadístico de signi…cancia conjunta alto. Los estimadores de β tienden a cambiar al aumentar la muestra. b
Signos incorrectos en los coe…cientes estimados. Factor de in‡ación de varianzas (VIF): 1 1R 2 . Es igual a 1 si las variables son ortogonales e in…nito si son combinaciones lineales perfectas. Nos dice en cuántas veces se incrementa la varianza en comparación de ortogonalidad entre las explicativas. El factor es calculado para cada variable. Existe multicolinealidad si el VIF más alto es mayor que 10 o si el VIF promedio es mayor a 1.
