Descripción

Un problema común en modelos econométricos y de regresión múltiple en general es el de la multicolinealidad, que produce efectos indeseados en los estimadores de Cuadrados Mínimos. Unaposible solución a este problema es el estimador de Regresión "Ridge", propuesto por Hoerl y Kennard (1970), que ha sido aplicado en diversas áreas tales como la economía, el marketing y la calibración de instrumentos en procesos industriales. Sin embrago las propiedades de estos estimadores dependen de manera crucial de la elección de ciertos parámetros de sesgo que son estocásticos. Se han hecho varias propuestas al respecto y el propósito de este trabajo es derivar expresiones generales para los momentos de dichos parámetros estocásticos de sesgo. Con esto esperamos establecer condiciones bajo las cuales un estimador de Regresión Ridge es preferible a otros.