Errores de especificación – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Definición de Errores de especificación – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Los errores de especificación se refieren a discrepancias o inexactitudes en la descripción o requisitos de un producto, proceso o servicio. Estos errores pueden surgir durante el proceso de diseño, desarrollo o implementación, y pueden tener consecuencias negativas en términos de calidad, eficiencia y satisfacción del cliente. Es importante identificar y corregir estos errores para garantizar la correcta especificación y cumplimiento de los requisitos establecidos.

Cuando se construye un modelo, debe satisfacer la hipótesis de especificación correcta. Esto se basa en el hecho de que las variables explicativas elegidas para el modelo son capaces de explicar la variable independiente. Por lo tanto, se supone que no existe una variable independiente (x) que pueda explicar la variable independiente (y), y que por lo tanto se elegirían variables que permitan utilizar el enfoque de modelado correcto.

Errores de especificación del modelo

Hay una serie de errores en la especificación del modelo que se pueden agrupar en tres grandes grupos:

Grupo 1: Forma incorrecta de trabajar

  • Omitir variables relevantes: Digamos que queremos explicar el desempeño de las acciones de la Compañía Y. Para hacer esto, elegimos PER, capitalización de mercado y valor en libros como variables independientes. Si el capital de trabajo (free float) está correlacionado con alguna de las variables contenidas en el modelo, el error de nuestro modelo estará correlacionado con las variables incluidas en el modelo. Esto hará que los parámetros estimados por el modelo sean imparciales e inconsistentes. En este caso, los resultados de las previsiones y de las diversas pruebas realizadas sobre el modelo no serán válidos.
  • Variables a convertir: La hipótesis del modelo de regresión asume que la variable dependiente está linealmente relacionada con las variables independientes. Sin embargo, en muchos casos la relación entre ellos no es lineal. Si no se realiza la transformación necesaria sobre la variable independiente, el modelo no tendrá un ajuste correcto. Como ejemplos de transformación de variables independientes tenemos el logaritmo, la raíz cuadrada o el cuadrado, entre otros.
  • Recopilación deficiente de datos de muestreo: Los datos de las variables independientes deben ser consistentes en el tiempo, es decir, no puede haber cambios estructurales en las variables independientes. Imagina que queremos explicar la variación del PIB en el país X utilizando el consumo y la inversión como variables independientes. Supongamos que en este país se descubre un campo petrolero en terrenos públicos y el gobierno decide abolir los impuestos. Esto podría significar un cambio de hábitos de consumo en el país, que se mantendrá indefinidamente a partir de esa fecha. En este caso, debemos recolectar dos series de tiempo diferentes y evaluar dos modelos. Un modelo antes del reemplazo, el otro después. Si agrupamos los datos en una muestra y evaluamos el modelo, tendríamos un modelo mal especificado y las hipótesis, pruebas y predicciones serían incorrectas.

Grupo 2: Las variables explicativas se correlacionan con el término de error en la serie temporal.

  • Usando una variable dependiente retardada como variable independiente: Usar una variable de rezago significa usar datos de la misma variable, pero medidos del período anterior. Supongamos que usamos el modelo de PIB anterior como variable dependiente. Agreguemos al modelo, además del consumo y la inversión, el PIB del año anterior (PIB-1). Si el PIB del año anterior se correlaciona consistentemente con el error, los coeficientes estimados estarán sesgados y no serán inconsistentes. Esto nuevamente invalidará todas las pruebas de hipótesis, predicciones, etc.
  • Predecir el pasado: Cuando medimos una variable, siempre debemos tomar un período anterior al que queremos evaluar. Supongamos que nuestra variable dependiente es el rendimiento de las acciones X y nuestra variable independiente es PER. Supongamos también que tomamos los datos finales de febrero. Si usamos esto en nuestro modelo, concluimos que las acciones con el PER más alto a fines de febrero fueron las acciones con los rendimientos más altos a fines de febrero. La correcta especificación del modelo implica utilizar datos del inicio del período para predecir datos posteriores, y no al revés, como en el caso anterior. Esto se llama predecir el pasado.
  • Medir la variable independiente con error: Supongamos que nuestra variable independiente es el rendimiento de una acción y una de nuestras variables independientes es la tasa de interés nominal. Recuerde que la tasa de interés nominal es la tasa de interés más la inflación. Dado que el componente inflacionario de la tasa de interés nominal no es observable en el futuro, mediremos la variable con error. Para medir correctamente el tipo de interés, tendríamos que utilizar el tipo de interés esperado y tener en cuenta la inflación esperada, no la actual.

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