Locura de Multicolinealidad

Navegando un poco en la red, encontré una lírica de econometría referente a la multicolinearidad, la cual me pareció bastante jocosa y realista, por lo que aquí les dejo el link directo al blog en donde la encontré, solo que está en ingles, sin embargo, trataré de traducirla al castellano más próximo por lo que aquí les va:

Locura de Multicolinealidad 

Mis variables independientes están altamente correlacionadas 

Y los errores estándar de los coeficientes en consecuencia se inflan

las estimaciones francamente se subestiman

estos resultados me están haciendo frustrar totalmente

El R cuadrado es alto 

Pero las estadísticas t son bajas 

La razón de esto todos sabemos 

Es una locura de multicolinealidad 

Tengo una  locura  multicolinealidad 

Supongo que tendré que esperar hasta más tarde 

A ver si puedo conseguir un poco más de datos

El análisis de factores no es mi estilo 

Y regresiones ridge no valen la pena 

No hay restricciones para que pueda utilizar 

O regresores en el modelo que podría omitir

El FIV es demasiado alto 

La tolerancia es mucho más a bajo 

La razón de esto todos sabemos 

Es una locura de multicolinealidad 

Tengo locura de multicolinealidad 

Supongo que tendré que esperar hasta más tarde 

A ver si puedo conseguir un poco más de datos

El original en ingles es como sigue:

My independent variables are highly correlated

And coefficient standard errors consequently are inflated

The estimates' significance are downright understated

These results are making me totally frustrated

The R squared is high

But the t stats are all low

The reason for this we all know

It's multicollinearity madness

I've got multicollinearity madness

I guess I'll just have to wait 'til later

See if I can get a bit more data

Factor analysis is not my style

And ridge regressions are not worthwhile

There are no restrictions that I can use

Or regressors in the model that I could lose

The VIF is far too high

The tolerance is far to low

The reason for this we all know

It's multicollinearity madness

I've got multicollinearity madness

I guess I'll just have to wait 'til later

See if I can get a bit more data

Espero lo disfruten.

Error de definición en análisis realizado por la Superintendencia de Bancos y Seguros SBS (2009)

Error de definición en análisis realizado por la Superintendencia de Bancos y Seguros SBS (2009)

En general no me gusta criticar trabajos ajenos, mucho menos los que realizan las instituciones públicas del país donde nací, sin embargo, hay cosas que no se pueden dejar pasar, más aun cuando conoces la temática que gira al rededor del análisis económico y técnicas cuantitativas para llevar a cabo este tipo de análisis.

Existe un documento-análisis, que la Superintendencia de Bancos y Seguros realizó en el 2009; no entraré en detalles del documento que se lo pueden descargar aquí denominado: Análisis del Gasto Público y el Impacto en el Sistema Financiero, pero si haré referencia en los siguientes puntos:

1. La definición del coeficiente de correlación que en general se encuentra en cualquier libro de estadística básica es el siguiente: es un estadístico que proporciona información sobre la relación lineal (si la tuviere) que pudieran tener dos variables, en el que se puede obtener dos cosas útiles, la dirección que poseen esas dos variables (positiva o negativa) sería la primera, y la segunda, la fuerza en la que estas dos se pueden relacionar.
   
   En la página 7 del documento en mención, utilizan los autores en lo que a mi me parece, una definición un poco errónea, más aún tratándose de una institución pública y reguladora; el hecho que los coeficientes de correlación sean de 84 %y 86% para las variables financieras, no quiere decir que el incremento de 1% en el gasto público genere un incremento en los porcentajes mencionados: totalmente erróneo, no se trata de una regresión logarítmica para interpretar las variables de esa manera.
2. Crecimiento de las variables analizadas.- en post anteriores hice referencia a lo erróneo que resulta utilizar una tasa de variación como tasa de crecimiento: las dos cosas son distintas tanto en su interpretación y análisis, como su estimación o cálculo. Crecimiento hace referencia a un promedio entre más de dos períodos (ln Y= Bo + B1*T), variación hace referencia a una sencilla fórmula (((actual/anterior)-1)*100); el hecho que exista una variación, no significa que exista un crecimiento.
3. Por último, el impacto entre un fenómeno y otro no se puede medir o analizar directamente de forma descriptiva, tal como lo han realizado, para esto existen técnicas como la regresión múltiple y técnicas más elaboradas como los modelos VAR que son realmente efectivos para medir el impacto que pudiere tener una variable ante un shock estocástico; otra herramienta que se desglosa de los VAR es la Descomposición de la Varianza.

Adicional a esto, las conclusiones son bastante flojas para tratarse de un tema de gran importancia, más aún en nuestra economía dolarizada; en todo caso, espero que mejoren estos documentos, mas que todo porque la comunidad científica utiliza esta información.

El estudio del rol del sistema financiero en el proceso económico se ha tornado más frecuente a raíz de la crisis financiera internacional; actualmente existen diversos papers en donde se exponen los efectos que ocacionan las crisis del estado vs el sistema financiero y el impacto que ocasiona la crisis financiera  en el estado (efecto feedback), que generalmente se traduce en un proceso amplificador, por lo que esta entrada probablemente produzca estudios referentes a lo planteado anteriormente.

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Econ. Félix Casares

Especialista en Econometría