Enfoque de Leamer en la selección de modelos (X)

Para explicar en análisis de cota extrema de Leamer, suponga que en un modelo de regresión hay algunos regresores que el investigador considera como regresores libres (es decir, claves) y considera otros como dudosos (es decir, de importancia secundaria); los términos libre dudosos son de Leamer. Supóngase que se efectúan las regresiones sobre las variables claves incluyendo o excluyendo todas las combinaciones de las variables dudosas. En este ejercicio, los coeficientes de las variables clave cambiarán entre una regresión y otra. Por consiguiente, para el coeficiente de cada variable clave se tendrán diversas estimaciones; los valores más bajos y los más altos de la estimación constituirán una cota o un rango.

Si esta cota es angosta, se puede decir que los datos producen información sólida sobre el coeficiente en cuestión. Si, por otra parte, la cota es muy ancha, se concluye que la información produce una estimación frágil del coeficiente en cuestión. En ese caso se requiere mayor análisis.