En la práctica, nunca se está seguro de que el modelo adoptado para pruebas empíricas sea "el verdadero, total la verdad y nada más que la verdad". Con base en la teoría o en la introspección y en el trabajo empírico previo, se desarrolla un modelo, el cual se cree que recoge la esencia del tema en estudio. Luego, el modelo se somete a una prueba empírica. Después de obtener los resultados, se inicia el "post mortem", teniendo en mente los criterios de un buen modelo estudiados anteriormente. Es en esta etapa cuando se viene a saber si el modelo seleccionado es adecuado. Al determinar la bondad de ajuste del modelo, se observan algunas características generales de los resultados, tales como el valor R², las razones t estimadas, los signos de los coeficientes estimados en relación con sus expectativas previas, el estadístico Durbin-Watson y similares. Si estos diagnósticos son razonablemente buenos, puede proclamarse que el modelo seleccionado es una buena representación de la realidad. Mediante el mismo procedimiento, si los resultados no aparecen estimulantes porque el valor de R² es muy bajo o porque muy pocos coeficientes son estadísticamente significativos o tienen los signos correctos o debido a que el d de Durbin-Watson es muy bajo, entonces puede empezar a preocupar la bondad del ajuste del modelo y se puede empezar a buscar remedios: Tal vez se ha omitido una variable importante, o se ha utilizado la forma funcional equivocada o no se ha realizado la primera diferenciación de la serie de tiempo (para eliminar la correlación serial) y así sucesivamente. Como una ayuda para determinar si la inadecuabilidad del modelo se debe a uno o más de estos problemas, se pueden utilizar al grupo algunos de los siguientes métodos.
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