El estimador β2^MCG, como lo sugiere el superíndice, se obtiene por el método MCG. Como se mencionó en el capitulo 11, en MCG se incorpora directamente cualquier información adicional que tengamos (por ejemplo, la naturaleza de la heteroscedasticidad o de la autocorrelación) en el proceso de estimación mediante la transformación de variables, mientras que en MCO, tal información no se tiene en consideración directamente. Como el lector puede ver, el estimador MCG de β2 dado en (12.3.1) incorpora el parámetro de autocorrelación ρ en la formula de estimación, mientras que la fórmula MCO dada en (12.2.5) simplemente lo ignora. Intuitivamente, esta es la razón por la cual es estimador MCG es MELI y el estimador MCO no lo es- el estimador MCG hace uso máximo de la información disponible. No es preciso mencionar que si ρ = 0, no hay información adicional que deba ser considerada y por tanto, los estimadores MCG y MCO son idénticos.
En resumen, bajo autocorrelación, el estimador MCG dada en (12.3.1) es MELI y la varianza mínima está dada ahora por (12.3.2) y no por (12.2.6) y, obviamente, no por (12.2.7)
Que sucede si se continúa trabajando con el procedimiento MCO usual a pesar de la autocorrelación? la respuesta se da en la siguiente sección.
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