Rafael David Escalante Cortina y otros
Esta página muestra parte del texto pero sin formato.
Puede bajarse el libro completo en PDF comprimido ZIP (67 páginas, 850 kb) pulsando aquí
El modelo de regresión lineal múltiple busca una función de regresión poblacional a partir de una función de regresión muestral. La idea de la regresión es mostrar un análisis cuantitativo los fenómenos financieros y económicos combinados con inferencia de la variable explicada.
Este modelo une a la teoría económica, la estadística, y la matemática para establecer relaciones entre una variable dependiente llamada “y” y una o varias variables explicativas llamadas “x”, con el fin establecer un predicción o en su defecto el impacto que tienen las variables explicativas sobre la variable explicada.
Para este modelo se definen dos ecuaciones:
Esta función va ser llamada la regresión poblacional
Esta función va ser llamada la regresión muestral
Existen dos razones para aplicar la regresión múltiple:
• Explicativa: A través de este modelo la variable explicada “y” se pueden medir los impactos que tienen sus variables explicativas, es decir que los betas que acompañan la regresión pueden ser positivos o negativos los cuales no dicen si una variable explicativa ayuda a crecer o disminuir la variable dependiente.
• Predicción: por medio de la regresión y reemplazando las variables explicativas “X” por valores numéricos, la variable dependiente “Y” puede tomar diferentes valores.
Bajo el enfoque matricial:
Demostración:
• Criterio del Mininos Cuadrados Ordinarios: