T1 Métodos cuantitativos para un modelo de regresión lineal con multicolinealidad. Aplicación a rendimientos de letras del tesoro // Quantitative Methods for a Linear Regression Model with Multicollinearity. Application to Yields of Treasury Bills
A1 Salmerón Gómez, Román
A1 Rodríguez Martínez, Eduardo
K1 modelos de regresión
K1 multicolinealidad
K1 regresión alzada
K1 regresión cresta
K1 regresión con variables ortogonales
K1 regression models
K1 multicollinearity
K1 raised regression
K1 ridge regression
K1 regression with orthogonal variables
AB Es conocido que, cuando en el modelo de regresión lineal existe un alto grado de multicolinealidad, los resultados obtenidos a partir del método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) son inestables. Como solución a esta situación, en este trabajo se presentan los métodos de alzado, cresta y variables ortogonales como alternativa a la estimación por MCO. También se muestra que la regresión con variables ortogonales tiene sentido independientemente de la existencia de multicolinealidad grave, ya que permite dar respuesta a cuestiones no accesibles con el modelo original. Dichas metodologías se aplican a un conjunto de datos de rendimientos de letras del tesoro.------------------------------------It is known that, when in the linear regression model there is a high degree of multicollinearity, the results obtained by using the Ordinary Least Squares (OLS) method are unstable. As a solution to this situation, in this paper we present the raised method, the ridge method and the orthogonal variables method as an alternative to the estimate by OLS. It is also shown that regression with orthogonal variables makes sense regardless of the existence of serious multicollinearity because it allows to answer questions which are not accessible when using the original model. These methodologies are applied to a data set of yields of treasury bills.
PB https://www.upo.es/emch/portada
YR 2017
FD 2017
LK http://hdl.handle.net/10433/5355
UL http://hdl.handle.net/10433/5355
LA es
NO Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa
DS RIO
RD May 7, 2026