Los días 10 al 13 de junio se celebró en Lleida el XLI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y XV Jornadas de Estadística Pública, al que asistió el profesor Román Salmerón Gómez para presentar el trabajo Estimación de modelos lineales con miltcolinealidad mediante penalizaciones.
El estimador propuesto en este trabajo contrae las estimaciones del modelo lineal múltiple hacia las estimaciones que se obtendrían en el caso en el que hubiese ortogonalidad. Este hecho, que el objetivo no sea contraer las estimaciones a cero como ocurre en el estimador cresta, hace que la inferencia bootstrap propuesta pueda proporcionar estimaciones de los coeficientes de las variables independientes significativamente distintas de cero, al contrario de lo que ocurre en el estimador cresta.
Por otro lado, este estimador mitiga la inestabilidad numérica que se puede producir al estimar por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) un modelo de regresión lineal múltiple donde la multicolinealidad aproximada es preocupante, por lo que es interesante su aplicación cuando se presenta esta consecuencia de la multicolinealidad en el modelo econométrico analizado.
Finalmente, destacar que el estimador cresta es un caso particular del estimador penalizado propuesto y que un borrador del trabajo está disponible en arXiv.
La participación en este congreso ha sido financiada por el proyecto “Estimación de modelos econométricos lineales basada en la minimización de sumas de cuadrados penalizadas: implementación en software libre” del Plan Propio de la Universidad de Granada.