Uso del estimador de mínimos cuadrados ordinarios en la inferencia con datos de series de tiempo en modelos lineales / Using ordinary least squares estimator in inference with time series data in linear models

• Alvarez Carrera, Reinaldo ^[1]
  1. [1] Empresa Agroindustrial Ceballos, Ciego de Ávila
• Localización: Universidad & ciencia, ISSN-e 2227-2690, Vol. 9, Nº. 1, 2020, págs. 198-212
• Idioma: español
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• Resumen

  • La econometría ha tomado un lugar muy importante para dar solución a múltiples problemas relacionados con la toma de decisiones. Una de sus aplicaciones consiste en descubrir conocimiento en procesos cuyo resultado depende del comportamiento de un grupo de variables que se miden en el tiempo. Para ello se plantean modelos que pueden ser estimados usando estimadores estadísticos, pero es necesario validar tales modelos, como también los resultados de su estimación para que puedan ser usados en la inferencia. Dentro de los estimadores, el de Mínimos Cuadrados Ordinarios tiene propiedades muy favorables cuando se aplica de forma correcta a la muestra seleccionada. Este trabajo tiene como objetivo, proponer una metodología para obtener resultados confiables al realizar inferencias usando el estimador Mínimos Cuadrados Ordinarios en datos de series de tiempo con modelos lineales o modelos que puedan ser transformados a modelos lineales. Aunque esta metodología puede ser aplicada en parte a modelos Box-Jenkins, esta investigación se centra en modelos comunes que especifican variables medidas. Como resultado se presenta un conjunto de pasos ordenados, que se pueden realizar para obtener uno o varios modelos aptos para realizar inferencia.