Martin Econometrics: Econometría y Aplicaciones

José-Manuel Martin Coronado https://www.linkedin.com/in/jmmartinc Docente principal del Instituto de Econometría de Lima www.institutoeconometria.com Chief Economist en EMECEP Consultoría Macroeconométrica www.emecep-consultoria.com La autocorrelación es uno de los problemas básicos principales de la econometría, después de la normalidad*. No sólo por las consecuencias en las propiedades del estimador MCO ó la estructura del modelo, sino también por el supuesto IID que debería tener toda variable aleatoria, para la aplicación de probabilidades conjuntas.  En términos sencillos la autocorrelación es un problema del modelo, en este caso, de los errores en materia específica, aunque es posible, mediante un análisis exploratorio preventivo, visualizar los factores de riesgo que podrían desencadernar que su modelo deba llevar un tratamiento por autocorrelación.  Cabe precisar que el elemento dinámico puede o no existir en un modelo, pero su presencia per se ,...

José-Manuel Martin Coronado Instituto de Econometría de Lima www.institutoeconometria.com A veces se piensa que el Machine Learning requiere necesariamente el software, los paquetes, los modelos ó los algoritmos más complejos, en la idea que se trata de una técnica moderna muy alejada de las técnicas básicas enseñadas en la universidad, por ejemplo, el mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Así, uno de los conceptos más esotéricos y que suele encontrarse dentro del concepto de la "caja negra" es el Entrenamiento de un modelo.  En términos sencillos, el entrenamiento no es otra cosa que la búsqueda de los coeficientes de los modelos que cumplen con los objetivos del/a investigador/a. Esta búsqueda puede entenderse como una tabulación y podría hacerse manualmente, aunque para que sea una búsqueda completa lo ideal es simular con muchos valores, usualmente más de 10 o 30. Adicionalmente, esta búsqueda suele ser ordenada o seguir un proceso determinado, llamado algor...