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Detección y Medidas de Corrección para Modelos que Presentan Heterocedasticidad

Docentes y estudiantes que estén interesados en el manejo teórico y la formulación matemática para detectar heterocedasticidad en el modelo de regresión lineal y el problema que podría traer con la inferencia estadística de los parámetros estimados.
Examinar la validez de que las perturbaciones del error que pueden aparecer en una regresión lineal son homocedásticas.
Razones para que el término de error no sea constante
Técnicas para detectar Heterocedasticidad
  • Métodos Informales
  • Métodos Formales
  1. Prueba de Park
  2. Prueba de Glejser
  3. Prueba de Breusch-Pagan-Godfrey
  4. Prueba general de Heteroscedasticidad de White
Miguel Ángel Bello Bernal
Gerente del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica. Se ha desempeñado como profesor de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especializaciones y Maestrías en diferentes universidades de Colombia. Economista de la Universidad de la Salle, cuenta con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, acreditado con la Certificación en Gestión de Riesgos Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research)

Este y muchos eventos los creamos gratuitamente para ti, en busca de un mejor desarrollo de nuestra región!.

Descripción:

Esta sesión se encargará de mostrar los métodos que existen para detectar y corregir el supuesto de varianza no constante del termino de error en una estimación lineal por mínimos cuadrados ordinarios aplicando una sencilla formulación en MS Excel para luego validar este supuesto en Stata 14.

Información General:

Duración:
1 Hora
Fecha Inicio:
Vie. 17 de Jun de 2016
Horarios:
San José de Costa Rica 10:00 a.m México D.F.
11:00 a.m Bogotá 11:00 a.m
Quito 11:00 a.m
Lima 11:00 a.m
Caracas 11:30 a.m
Bolivia 12:00 m
Santiago 12:00 m
Buenos Aires 1:00 p.m

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